A inteligência artificial (IA) está transformando a maneira como as empresas gerenciam e escalam suas cargas de trabalho. Organizações de todos os setores estão automatizando processos e descobrindo novos insights a partir de enormes conjuntos de dados. No entanto, para aproveitar essa tecnologia avançada, você precisa de uma infraestrutura que possa acompanhar o ritmo das demandas crescentes das cargas de trabalho modernas de IA.
É aí que o servidor de inteligência artificial ou servidor de IA entra em cena. Ao contrário dos servidores tradicionais, os servidores de IA são criados especialmente para acelerar aplicativos de inteligência artificial, oferecendo o desempenho e a escalabilidade necessários para treinar grandes modelos e executar tarefas de inferência em tempo real.
A Lenovo oferece infraestrutura de IA líder do setor que está pronta para todo o espectro de ambientes empresariais. Não importa se o seu foco está no data center, na borda ou na nuvem, as soluções de IA da Lenovo — incluindo servidores ThinkEdge e ThinkSystem — ajudam você a implantar cargas de trabalho com confiança, segurança e em escala.
Continue lendo para saber o que é um servidor de IA, os principais recursos a procurar em um servidor de IA e como a infraestrutura da Lenovo pode apoiar a sua estratégia agressiva de IA.
O que é um servidor de IA?
Um servidor de IA é um sistema de computação projetado especificamente para suportar cargas de trabalho de inteligência artificial.
Os servidores tradicionais são para tarefas de uso geral, como hospedar aplicativos da Web ou processar transações de comércio eletrônico. Mas, ao contrário dos servidores de IA, eles não são projetados especificamente para acompanhar as crescentes demandas dos projetos e cargas de trabalho de IA com uso intensivo de computação de hoje.
A diferença está no hardware. Os servidores de IA são equipados com componentes adicionais de alto desempenho, como GPUs, para acelerar o processamento paralelo e lidar com cálculos de dados em larga escala. Eles normalmente também apresentam recursos avançados de resfriamento, além de alta largura de banda de memória e estruturas de software especializadas. Juntos, isso torna os servidores de IA ideais para duas funções críticas de IA: treinamento, onde modelos aprendem com conjuntos de dados maciços, e inferência, onde esses modelos aplicam o que aprenderam para oferecer novas respostas, previsões e insights.
Os servidores de IA preparam as empresas para desbloquear o potencial mais completo da inteligência artificial em aplicativos críticos para os negócios. Os servidores de rack de hoje sempre terão um lugar valioso nos ambientes de TI, mas espera-se que os servidores de IA liderem o caminho na inovação em IA no curto prazo.
Principais recursos dos servidores de IA
Os servidores de IA de hoje atuam como a pedra angular das estratégias empresariais de IA. Eles dão suporte a diversas cargas de trabalho, como treinamento de modelos em larga escala, tarefas de inferência em tempo real e muito mais.
5 recursos e recursos críticos de um servidor de IA:
- GPUs / CPUs de alto desempenho: o processamento do servidor de IA é otimizado para computação paralela. Isso acelera o trabalho de treinamento de modelos complexos, para que você possa se beneficiar mais rapidamente de seus novos insights.
- Escalabilidade para cargas de trabalho crescentes: Os servidores de IA podem escalar verticalmente adicionando hardware mais poderoso ou horizontalmente em vários clusters. Isso oferece a você a flexibilidade de longo prazo de que você pode precisar no futuro.
- Confiabilidade de nível empresarial:eficiência térmica avançada (recursos de redução de calor e resfriamento) e componentes redundantes ajudam os servidores de IA de missão crítica a continuar funcionando como você precisa.
- Segurança e proteção de dados:servidores de IA equipados com criptografia avançada e controles de acesso seguro ajudam a proteger informações confidenciais tanto durante o treinamento quanto ao realizar tarefas de inferência.
- Integração perfeita: os servidores de IA da Lenovo se integram perfeitamente a muitas pilhas tecnológicas empresariais populares, suportando as principais estruturas de software de IA e Managed Services como o Lenovo TruScale.
Se você pensar bem, os servidores de IA fazem mais do que acelerar cargas de trabalho. Eles oferecem benefícios tangíveis para os negócios, ajudando você a implantar e usar aplicativos de IA com mais eficiência, confiabilidade e segurança.
Servidores de IA vs. servidores de rack tradicionais
Servidores tradicionais em rack e servidores de IA (que ainda estão em “racks” — apenas maiores e especializados) são projetados para coisas diferentes. Os servidores em rack são principalmente para computação de uso geral, como hospedar aplicativos e executar bancos de dados. Eles são amplamente funcionais, mas não são otimizados para os requisitos avançados de cargas de trabalho de IA. Por outro lado, os servidores de IA são projetados para as demandas de desempenho das tarefas superexigentes de treinamento e inferência de IA de hoje. Eles ajudam as empresas a implantar aplicativos e serviços de IA melhor e mais rápido e com maior confiabilidade.
4 principais diferenças entre servidores de IA e servidores de rack tradicionais:
- Aceleração de hardware:os servidores de IA incluem componentes especializados como GPUs para processamento paralelo maciço e alto rendimento.
- Otimização da carga de trabalho:Os servidores de rack lidam com uma ampla variedade de tarefas e cargas de trabalho de TI. Os servidores de IA são criados para se destacar em treinamento de modelos, aprendizado profundo e análises em tempo real.
- Ampla escalabilidade:os servidores de IA podem escalar horizontalmente em vários clusters e verticalmente, adicionando mais GPUs, por exemplo. Servidores de rack regulares também podem ser expandidos, mas normalmente com menos densidade de GPU e largura de banda.
- Manipulação de dados:Os servidores de IA são criados para movimentos maciços de dados, para que possam lidar com enormes conjuntos de dados com eficiência. Os servidores em rack tradicionais também são capazes, mas em escala podem não oferecer rendimento e processamento de dados em nível de IA.
Mas lembre-se de que nem sempre é um caso de “um ou outro”. A maioria das empresas ainda terá ambos os tipos de dispositivos em sua infraestrutura geral de TI: servidores de rack para aplicativos e serviços de uso geral; servidores especializados em IA para treinamento acelerado de modelos, tarefas de inferência e consultas em tempo real.
Escolhendo o servidor GPU certo para cargas de trabalho de IA
GPUs e servidores GPU estão no centro do desempenho da IA. Esses poderosos chips permitem o processamento paralelo maciço, o que acelera muito a maneira como a IA treina seus grandes modelos de linguagem e usa inferência para tomar novas decisões e previsões. No entanto, existem diferentes opções de servidores GPU que você deve conhecer antes de fazer uma escolha.
5 coisas a considerar ao comparar servidores GPU para IA:
- Tamanho e complexidade do modelo:Grandes modelos de IA generativa tendem a exigir GPUs de ponta com grande capacidade de memória. Se suas necessidades forem mais modestas, pode ser aceitável o uso de alternativas menos poderosas.
- Capacidade de produção vs. latência:Se seu objetivo é treinar modelos, o conselho típico é otimizar o rendimento. Se seu objetivo é a inferência, velocidade e baixa latência são fundamentais. [Diante disso, muitas oficinas de TI precisam de vários tipos de servidores GPU.]
- Compatibilidade de software:Certifique-se de que sua escolha de GPU suporte as estruturas de IA que sua equipe usa (exemplos comuns incluem TensorFlow, PyTorch etc.).
- Escalabilidade:para obter flexibilidade, procure a capacidade de expandir a capacidade da GPU à medida que suas cargas de trabalho se intensificam ou se multiplicam. Dada a rápida evolução da IA, a escalabilidade é considerada especialmente crítica.
- Suporte:Sempre discuta as opções de suporte. A Lenovo está pronta para ajudar antes e depois da sua compra de nossos inovadores servidores ThinkSystem e ThinkEdge.
A chave é combinar os recursos de GPU que você compra com as necessidades específicas de IA da sua empresa — com um plano para crescer quando e conforme necessário no futuro.
Requisitos de hardware para inferência de IA vs. treinamento em IA
Em geral, você pode agrupar cargas de trabalho de IA em duas categorias: inferência ou treinamento. E, naturalmente, suas metas empresariais — e as tarefas de IA que você executa — determinarão os requisitos dos seus servidores de IA.
O treinamento de grandes modelos de linguagem, por exemplo, envolve ensinar a IA a reconhecer padrões processando grandes conjuntos de dados. Ele requer altos níveis de poder computacional e enorme capacidade de memória, entre outros recursos.
Tarefas relacionadas à IA relacionadas à inferência envolvem o uso dos modelos treinados para responder a consultas ou concluir ações específicas. Para cargas de trabalho de inferência, é considerado mais importante que os servidores de IA sejam otimizados para baixa latência e escalabilidade.
Felizmente, a Lenovo oferece servidores de IA para lidar com todos os tipos de cargas de trabalho de IA. E embora a disponibilidade em estoque varie, você normalmente encontrará GPUs de todos os principais fabricantes de GPUs em nossa ampla seleção de servidores ThinkSystem e ThinkEdge.
Implantação de borda versus nuvem para infraestrutura de IA
As empresas podem executar cargas de trabalho de IA na nuvem, na borda ou usar uma abordagem híbrida.
As plataformas de nuvem oferecem ampla capacidade computacional. Mas eles podem introduzir latência em seus fluxos de trabalho e aumentar os custos de transferência de dados. A implantação de Edge, por outro lado, coloca as atividades de computação mais próximas dos seus dados ou fonte de entradas. Isso minimiza a latência, conserva a largura de banda e ajuda a proteger informações confidenciais.
Ambas as soluções de nuvem e de borda são altamente eficazes, e qualquer escolha — ou ambas — pode atender às necessidades específicas da sua empresa. É por isso que muitas empresas optam por uma solução de infraestrutura híbrida de IA. A infraestrutura híbrida de IA combina computação de borda com recursos de nuvem, permitindo que você processe informações confidenciais localmente e também aproveite a capacidade computacional adicional da nuvem quando necessário.
Impulsionando a transformação da IA com infraestrutura gerenciada
A infraestrutura de IA pode gerar altos custos devido a seus requisitos avançados de computação e armazenamento. Mas muitas empresas não querem investir tanto apenas para começar — elas gostariam de obter os benefícios da infraestrutura avançada de IA e gerenciar cuidadosamente os gastos iniciais. Para esses clientes, a Lenovo oferece TruScale Infrastructure-as-a-Service.
A infraestrutura gerenciada permite que as empresas implantem recursos de inteligência artificial em um modelo de serviço baseado em assinatura. Você tem acesso ao poder de computação de que precisa hoje e, em seguida, pode expandir quando sua empresa — e orçamento — permitirem.
Além disso, à medida que suas cargas de trabalho de IA crescem, as soluções líderes da Lenovo ajudam você a escalar a capacidade dos servidores e manter a integridade do sistema. Isso facilita a implantação e simplifica o gerenciamento da infraestrutura para a equipe de TI.
Alinhamento da infraestrutura de TI com metas escaláveis de IA
A inteligência artificial está em constante evolução, e a infraestrutura deve evoluir com ela.
É por isso que os servidores Lenovo AI podem ser escalados com configurações modulares de GPU e opções flexíveis de implantação. Eles também oferecem interoperabilidade com ecossistemas de parceiros de fabricantes líderes como Intel e AMD.
Por exemplo, em vez de substituir toda a sua infraestrutura de IA a cada poucos anos, você pode expandir ao longo do tempo. Isso mantém o seu investimento com relação à relação custo-eficácia e relevância à medida que a tecnologia melhora, aumentando sua capacidade de apoiar futuras cargas de trabalho.
Conclusão
Encontrar os servidores certos de IA para o seu negócio preparará ele para prosperar hoje e à medida que a tecnologia muda no futuro. E não importa se você executa data centers centralizados, implanta capacidade de computação na borda ou adota uma abordagem híbrida e gerenciada, a Lenovo pode ajudar.
Com os servidores otimizados para IA e parcerias confiáveis da Lenovo, você tem flexibilidade para escalar com segurança e desempenho para acelerar a inovação. Explore nossas soluções de IA líderes do setor hoje para começar.
