Infraestrutura de IA: componentes essenciais e melhores práticas

À medida que a adoção de AI acelera, as organizações enfrentam uma pressão crescente para implementar sistemas que possam apoiar as iniciativas de AI. A implementação desses sistemas especializados exige profundo conhecimento e preparação estratégica para garantir o desempenho da IA.

O que é infraestrutura de IA?

A infraestrutura de IA refere-se a uma combinação de sistemas de hardware, software, rede e armazenamento projetados para suportar cargas de trabalho de IA e Machine Learning (ML). A infraestrutura de TI tradicional, criada para computação de uso geral, não tem capacidade para lidar com a vasta quantidade de poder computacional exigida pelas cargas de trabalho de IA. A infraestrutura de IA atende às necessidades de IA para um enorme throughput de dados, processamento paralelo e aceleradores, como unidades de processamento gráfico (GPUs).

Um sistema na escala do chatbot ChatGPT, por exemplo, requer milhares de GPUs interconectadas, redes de alta largura de banda e software de orquestração bem ajustado, enquanto um aplicativo web típico pode ser executado em um pequeno número de unidades de processamento central (CPUs) e serviços de nuvem padrão. A infraestrutura de IA é essencial para empresas que buscam aproveitar o poder da IA.

Componentes principais da infraestrutura de IA

Os componentes principais da infraestrutura de IA trabalham juntos para viabilizar as cargas de trabalho de IA.

Compute: GPUs, TPUs e CPUs

A computação depende de vários tipos de chips que executam instruções:

CPUs são processadores de uso geral.

GPUs são processadores especializados, desenvolvidos para acelerar a criação e a renderização de gráficos de computador, imagens e vídeos. As GPUs usam um enorme poder de processamento paralelo para permitir que redes neurais executem um grande número de operações de uma só vez e acelerem computações complexas. As GPUs são essenciais para cargas de trabalho de IA e Machine Learning, pois podem treinar e executar modelos de IA muito mais rápido do que as CPUs convencionais.

As GPUs são circuitos integrados de aplicação específica (ASICs) projetados para uma finalidade única e específica. A NVIDIA é a fornecedora dominante de GPUs, enquanto a Advanced Micro Devices é a segunda maior fabricante de GPUs.

TPUs, ou unidades de processamento de tensores, são ASICs do Google. Elas são mais especializadas que as GPUs, projetadas especificamente para atender às demandas de computação da IA. As TPUs são projetadas especificamente para operações com tensores, que as redes neurais usam para aprender padrões и fazer previsões. Essas operações são fundamentais para os algoritmos de aprendizagem profunda.

Na prática, as CPUs são melhores para tarefas de uso geral. As GPUs podem ser usadas para várias aplicações de IA, incluindo aquelas que exigem processamento paralelo, como o treinamento de modelos de aprendizagem profunda. As TPUs são otimizadas para tarefas especializadas, como o treinamento de redes neurais grandes e complexas, especialmente com grandes volumes de dados.

Armazenamento e gestão de dados

O armazenamento e a gestão de dados na infraestrutura de IA devem suportar o acesso com throughput extremamente alta a grandes datasets para evitar gargalos de dados e garantir a eficiência.

O armazenamento de objetos é o meio de armazenamento mais comum para IA, capaz de conter as enormes quantidades de dados estruturados e não estruturados necessários para os sistemas de IA. Ele também é facilmente escalável e econômico.

O armazenamento em bloco oferece acesso rápido, eficiente e confiável e é mais caro. Funciona melhor com dados transacionais e arquivos pequenos que precisam ser recuperados com frequência, para workloads como bancos de dados, máquinas virtuais e aplicações de alto desempenho.

Muitas organizações usam data lakes, que são repositórios centralizados que utilizam armazenamento de objetos e formatos abertos para armazenar grandes quantidades de dados. Os data lakes podem processar todos os tipos de dados — incluindo dados não estruturados e semiestruturados, como imagens, vídeos, áudio e documentos —, o que é importante para casos de uso de AI.

Rede

Uma rede robusta é uma parte central da infraestrutura de IA. As redes movem os enormes datasets necessários para a IA de forma rápida e eficiente entre o armazenamento e a computação, evitando que gargalos de dados interrompam os fluxos de trabalho de IA. Conexões de baixa latência são necessárias para o treinamento distribuído — em que várias GPUs trabalham juntas em um único modelo — e para a inferência em tempo real, o processo que um modelo de AI treinado usa para tirar conclusões de dados totalmente novos. Tecnologias como InfiniBand, um padrão de interconexão de alto desempenho, e Ethernet de alta largura de banda facilitam conexões de alta velocidade para uma AI eficiente, escalável e confiável.

Pilha de software

O software também é fundamental para a infraestrutura de IA. Frameworks de ML como TensorFlow e PyTorch fornecem componentes e estruturas pré-construídos para simplificar e acelerar o processo de criação, treinamento e implantação de modelos de ML. Plataformas de orquestração como o Kubernetes coordenam e gerenciam modelos de IA, pipelines de dados e recursos computacionais para que funcionem em conjunto como um sistema unificado.

As organizações também usam MLOps — um conjunto de práticas que combina ML, DevOps e engenharia de dados — para automatizar e simplificar fluxos de trabalho e implantações em todo o ciclo de vida de ML. As plataformas de MLOps simplificam os fluxos de trabalho por trás do desenvolvimento e da implantação de IA para ajudar as organizações a trazer novos produtos e serviços habilitados para IA para o mercado.

Cloud vs. on-premises vs. implantação híbrida

A infraestrutura de AI pode ser implantada na cloud, on-premises ou por meio de um modelo híbrido, com diferentes benefícios para cada opção. Os tomadores de decisão devem considerar vários fatores, incluindo as metas de AI da organização, os padrões de workload, o orçamento, os requisitos de compliance e a infraestrutura existente.

• Plataformas de cloud como AWS, Azure e Google Cloud fornecem recursos de computação de alto desempenho acessíveis e sob demanda. Elas também oferecem escalabilidade praticamente ilimitada, sem custos iniciais de hardware e um ecossistema de serviços de IA gerenciados, liberando as equipes internas para a inovação.
• Ambientes on-premises oferecem maior controle e segurança mais forte. Eles podem ser mais econômicos para cargas de trabalho previsíveis e de estado estável que utilizam totalmente o hardware próprio.
• Muitas organizações adotam uma abordagem híbrida, combinando a infraestrutura local com recursos de cloud para obter flexibilidade. Por exemplo, elas podem usar a cloud para escalonamento quando necessário ou para serviços especializados, mantendo dados confidenciais ou regulamentados no local.

Cargas de trabalho de AI comuns e necessidades de infraestrutura

Diferentes workloads de IA impõem demandas distintas em computação, armazenamento e rede. Portanto, entender suas características e necessidades é fundamental para escolher a infraestrutura certa.

• Workloads de treinamento exigem um poder de compute extremamente alto porque grandes modelos precisam processar datasets massivos, muitas vezes exigindo dias ou até semanas para concluir um único ciclo de treinamento. Esses workloads dependem de clusters de GPUs ou aceleradores especializados, juntamente com armazenamento de alto desempenho e baixa latência para manter o fluxo de dados.
• Workloads de inferência precisam de muito menos computação por solicitação, mas operam em alto volume, com aplicações em tempo real que geralmente exigem respostas em menos de um segundo. Esses workloads exigem alta disponibilidade, rede de baixa latência e execução eficiente de modelos.
• AI generativa e modelos de linguagem grandes (LLMs) podem ter bilhões ou até trilhões de parâmetros, as variáveis internas que os modelos ajustam durante o processo de treinamento para melhorar sua precisão. Seu tamanho e complexidade exigem uma infraestrutura especializada, incluindo orquestração avançada, clusters de compute distribuída e rede de alta largura de banda.
• As cargas de trabalho de visão computacional são altamente intensivas em GPU porque os modelos precisam realizar muitos cálculos complexos em milhões de pixels para processamento de imagem e vídeo. Essas cargas de trabalho exigem sistemas de armazenamento de alta largura de banda para lidar com grandes volumes de dados visuais.

Como construir sua infraestrutura de AI: key passos

A criação da sua infraestrutura de IA requer um processo deliberado de avaliação minuciosa, planejamento cuidadoso e execução eficaz. Estes são os passos essenciais a serem seguidos.

1. Avalie os requisitos: O primeiro o passo é entender as necessidades da sua arquitetura de IA, identificando como você usará a IA. Defina seus casos de uso de AI, estime as necessidades de compute e armazenamento e estabeleça expectativas orçamentárias claras. É importante levar em conta expectativas de cronograma realistas. A implementação da infraestrutura de IA pode levar de algumas semanas a um ano ou mais, dependendo da complexidade do projeto.
2. Projete a arquitetura: Em seguida, você vai criar o projeto de como seus sistemas de AI vão operar. Decida se a implantação será na cloud, on-premises ou híbrida, escolha sua abordagem de segurança e conformidadee selecione os fornecedores.
3. Implementar e integrar: nesta fase, você construirá sua infraestrutura e validará se tudo funciona em conjunto como esperado. Configure os componentes escolhidos, conecte-os aos sistemas existentes e execute testes de desempenho e compatibilidade.
4. Monitore e otimize: o monitoramento contínuo ajuda a manter o sistema confiável e eficiente ao longo do tempo. Acompanhe continuamente as métricas de desempenho, ajuste a capacidade conforme as cargas de trabalho aumentam e refine o uso de recursos para controlar os custos.

Considerações e otimização de custos contínuos

Os custos contínuos são um fator importante na operação da infraestrutura de IA, variando de cerca de US$ 5.000 por mês para projetos pequenos a mais de US$ 100.000 por mês para sistemas empresariais. Cada projeto de IA é único, no entanto, e estimar um orçamento realista exige considerar diversos fatores.

As despesas com compute, armazenamento, rede e serviços gerenciados são um elemento importante no planejamento do seu orçamento. Entre elas, a compute — especialmente as horas de GPU — geralmente representa o maior gasto. Os custos de armazenamento e transferência de dados podem flutuar de acordo com o tamanho do dataset e as cargas de trabalho do modelo.

Outra área a ser explorada é o custo dos serviços em cloud. Os modelos de preços de cloud variam e oferecem benefícios diferentes para necessidades diferentes. As opções incluem:

• O pagamento por uso oferece flexibilidade para cargas de trabalho variáveis.
• Instâncias reservadas oferecem taxas com desconto em troca de compromissos de longo prazo.
• As instâncias spot oferecem economias significativas para cargas de trabalho que podem lidar com interrupções.

Custos ocultos podem inflar os orçamentos se não forem gerenciados ativamente. Por exemplo, a transferência de dados para fora das plataformas de cloud pode trigger taxas de saída de dados, e os recursos parados devem ser pagos mesmo quando não estão sendo utilizados. À medida que as equipes iteram em modelos, geralmente executando vários testes simultaneamente, os custos indiretos da experimentação podem aumentar. O monitoramento desses fatores é crucial para uma infraestrutura de AI com bom custo-benefício.

As estratégias de otimização podem ajudar a aumentar a eficiência, mantendo os custos sob controle. Isso inclui:

• O dimensionamento correto garante que os recursos correspondam às necessidades da carga de trabalho.
• O escalonamento automático ajusta a capacidade automaticamente conforme a demanda muda.
• A gestão de dados eficiente reduz custos desnecessários de armazenamento e transferência.
• As instâncias spot reduzem as despesas de compute usando a capacidade extra de um provedor com um grande desconto, mas o uso pode ser interrompido com pouco aviso prévio quando o provedor precisa da capacidade de volta.

Práticas recomendadas para infraestrutura de IA

Planejar e implementar a infraestrutura de IA é um grande empreendimento, e os detalhes podem fazer a diferença. Aqui estão algumas práticas recomendadas a serem consideradas.

• Comece pequeno e dimensione: comece com projetos-piloto antes de investir em uma implementação em grande escala para reduzir riscos e garantir o sucesso a longo prazo.
• Priorize a segurança e a compliance: a proteção de dados é essencial tanto para a confiança quanto para a compliance legal. Use criptografia forte, imponha controles de acesso e integre a compliance com regulamentações como GDPR ou HIPAA.
• Monitore o desempenho: acompanhe as principais métricas, como utilização da GPU, tempo de treinamento, latência de inferência e custos gerais para entender o que está funcionando e onde é preciso melhorar.
• Planeje o dimensionamento: use políticas de dimensionamento automático e planejamento de capacidade para garantir que sua infraestrutura possa crescer para acomodar a expansão do workload.
• Escolha bem seus fornecedores: o preço não é tudo. É importante avaliar os fornecedores de infraestrutura com base no suporte que eles oferecem ao seu caso de uso específico.
• Mantenha a documentação e a governança: mantenha registros claros de experimentos, configurações e fluxos de trabalho para que os processos e resultados possam ser facilmente reproduzidos e os fluxos de trabalho otimizados.

Desafios e soluções comuns

Como qualquer projeto impactante, a construção de uma infraestrutura de IA pode apresentar desafios e obstáculos. Alguns cenários a serem considerados incluem:

• Subestimar as necessidades de armazenamento. O armazenamento é fundamental para as operações de IA. Planeje uma taxa de crescimento de dados de cinco a dez vezes para acomodar datasets em expansão, novos workloads e versionamento sem rearquitetura frequente.
• Subutilização da GPU: gargalos de dados podem resultar em GPUs paradas ou subutilizadas, mesmo que você ainda esteja pagando por elas. Evite isso otimizando os pipelines de dados e usando o processamento em lote eficiente para garantir que as GPUs permaneçam ocupadas.
• Custos excessivos: os custos de infraestrutura de IA podem aumentar facilmente se você não tiver cuidado. Implemente ferramentas de monitoramento, use instâncias spot sempre que possível e ative o dimensionamento automático para manter o uso de recursos alinhado à demanda.
• Lacunas de habilidades: a infraestrutura de IA mais avançada ainda precisa de pessoas qualificadas para ajudar você a atingir seus objetivos de IA. Invista em treinamento interno, aproveite os serviços gerenciados e contrate consultores conforme necessário para preencher lacunas de conhecimento.
• Complexidade da integração: Às vezes, a nova infraestrutura de AI pode não ser compatível com os sistemas existentes. Comece com APIs bem documentadas e use uma abordagem em fases para ampliar o sucesso à medida que avança.

Conclusão

Iniciativas de IA bem-sucedidas dependem de uma infraestrutura que possa evoluir junto com os avanços da IA. As organizações podem dar suporte a operações de IA eficientes e à melhoria contínua por meio de uma estratégia de arquitetura de IA e práticas recomendadas bem planejadas. Uma base bem projetada permite que as organizações se concentrem na inovação e avancem com confiança da experimentação com IA para o impacto no mundo real.

Perguntas Frequentes

O que é infraestrutura de IA?
A infraestrutura de AI se refere a uma combinação de sistemas de hardware, software, rede e armazenamento projetada para suportar cargas de trabalho de AI.

Preciso de GPUs para IA?
As GPUs são essenciais para o treinamento de IA e a inferência de alto desempenho, mas a IA básica e alguns modelos menores podem ser executados em CPUs.

cloud ou on-premises para infraestrutura de AI?
Escolha a nuvem para ter flexibilidade e escalonamento rápido, on-premises para ter controle e cargas de trabalho previsíveis e o modelo híbrido quando precisar de ambos.

Quanto custa a infraestrutura de IA?
Os custos dependem das necessidades de computação, do tamanho dos dados e do modelo de implantação. Eles podem variar de alguns milhares de dólares para pequenas cargas de trabalho na nuvem a milhões para grandes sistemas de IA.

Qual é a diferença entre a infraestrutura de treinamento e a de inferência?
O treinamento exige grandes quantidades de compute e throughput de dados, enquanto a inferência se concentra em compute estável, baixa latência e acessibilidade para os usuários finais.

Quanto tempo leva para criar uma infraestrutura de IA?
A implementação de uma infraestrutura de IA pode levar de algumas semanas a um ano ou mais, dependendo da complexidade do projeto.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original