Por: Lucas Matheus Alves da Silva
A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente em nosso dia a dia, desde assistentes virtuais em nossos smartphones até sistemas complexos em diversas indústrias. Mas para que a IA continue a evoluir e a resolver problemas cada vez mais desafiadores, ela depende de uma tecnologia poderosa: a supercomputação.
O Que é Supercomputação?
Imagine computadores tão potentes que conseguem realizar tarefas complexas em uma fração do tempo que uma máquina comum levaria. Isso é a supercomputação. Ela engloba o uso de recursos computacionais avançados para executar tarefas de alta performance. Dentro da supercomputação, existem os supercomputadores, que são as máquinas mais rápidas e poderosas, frequentemente compostas por milhares de processadores interconectados, capazes de solucionar problemas de extrema complexidade.
Para entender a supercomputação, é útil conhecer alguns conceitos relacionados à Computação de Alto Desempenho (HPC – High Performance Computing):
- Clusters: São conjuntos de computadores interconectados que operam como um único sistema. Cada computador individual é chamado de nó, e clusters são utilizados para aumentar a capacidade de processamento, sendo comuns em ambientes HPC.
- Grids: Diferente dos clusters, o “grid computing” envolve o uso de recursos computacionais dispersos geograficamente, que não precisam estar fisicamente próximos e podem pertencer a diferentes organizações.
- FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays): São circuitos integrados que podem ser configurados pelo usuário após a fabricação, sendo empregados em HPC para tarefas que exigem processamento rápido e eficiente, como algoritmos criptográficos.
A Aplicação da Supercomputação no Mundo Real
Supercomputadores são ferramentas cruciais em diversas áreas. Por exemplo:
- Automobilismo (Ducati): A supercomputação auxilia no ajuste de motocicletas e em simulações para otimizar o desempenho de acordo com as condições da pista.
- Petroquímica (Shell): É utilizada para realizar “tomografias” que revelam as propriedades químicas de rochas a partir de amostras.
- Física (CERN): Permite simulações avançadas no campo da física de altas energias.
- Pesquisa Acadêmica (UFRN): Instituições como o NPAD da UFRN oferecem um ambiente computacional que suporta diversas áreas do conhecimento.
A Inteligência Artificial (IA) e seu Elos com a Supercomputação
A Inteligência Artificial é um ramo da ciência da computação focado no desenvolvimento de sistemas que podem realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como aprendizado, reconhecimento de padrões e tomada de decisões. A supercomputação é fundamental para a IA, especialmente para pesquisadores que trabalham com ela.
Um exemplo prático é a multiplicação de matrizes, uma operação fundamental em muitos algoritmos de IA. Em supercomputadores com múltiplas GPUs, essa tarefa pode ser paralelizada, dividindo o trabalho entre as GPUs, seja por linhas ou blocos, ou utilizando técnicas como a redução de gradientes para otimizar a comunicação.
Outra área crucial é o treinamento de redes neurais, que pode ser feito de duas maneiras principais em ambientes com múltiplas GPUs:
- Paralelismo de Dados: O modelo da rede neural é replicado em cada GPU, e cada réplica processa um lote diferente de dados. Os resultados são então combinados. Ferramentas como o Pytorch facilitam a implementação desse método.
- Paralelismo de Modelo: Em vez de replicar o modelo inteiro, ele é dividido entre as diferentes GPUs. Por exemplo, se um modelo tem 10 camadas e há duas GPUs, cada GPU pode hospedar 5 camadas.
O Desenvolvedor e a Supercomputação
Para os desenvolvedores, trabalhar com supercomputação apresenta desafios e oportunidades únicas. É preciso ter um bom entendimento de hardware, otimização de desempenho e algoritmos paralelos. Isso inclui conhecer a arquitetura dos supercomputadores, como a distribuição de processadores, a hierarquia de memória e as interconexões de alta velocidade. É essencial estar familiarizado com CPUs multi-core, GPUs e coprocessadores especializados.
As linguagens de programação mais utilizadas nesse campo são Fortran, C, C++, e Python. Além disso, o uso de bibliotecas e frameworks otimizados é crucial, como BLAS, LAPACK e PETSc, que fornecem funções de alto desempenho para a computação científica.
A otimização de desempenho é vital, o que envolve aproveitar o paralelismo de dados (SIMD), paralelismo de threads (multithreading) e paralelismo de tarefas (MPI – Message Passing Interface). Ferramentas de “profiling” ajudam a identificar gargalos e técnicas de “tuning” são usadas para ajustar o código, melhorando a eficiência.
O Futuro da Supercomputação e IA
A supercomputação nos permite vislumbrar o futuro da tecnologia. O avanço da IA e a proliferação de serviços e produtos baseados nela, impulsionados em grande parte por modelos como o “chat gpt”, demonstram a crescente demanda por poder computacional. É fascinante pensar que a tecnologia presente em um smartphone atual já foi considerada um supercomputador no passado. A parceria entre supercomputação e inteligência artificial continuará a impulsionar inovações, transformando como vivemos e interagimos com a tecnologia. Fontes
