Cluster de GPUs em data center refrigerado

Cluster de GPUs em data center refrigerado sustenta treinamento de modelos de IA em larga escala.

Sobre o tema

Clusters de GPUs são a espinha dorsal do treinamento de modelos de inteligência artificial, como os grandes modelos de linguagem (LLMs). Em um data center refrigerado, dezenas ou centenas de GPUs trabalham em paralelo, processando terabytes de dados para ajustar bilhões de parâmetros. A refrigeração é crítica: GPUs modernas como a NVIDIA H100 podem consumir até 700W cada, gerando calor intenso. Sistemas de refrigeração líquida ou ar condicionado de precisão mantêm a temperatura entre 18°C e 27°C, evitando throttling e falhas.

O Brasil abriga data centers de operadoras globais como Equinix e Ascenty, que oferecem infraestrutura para clusters de GPUs. O mercado de IA no país cresce a taxas de dois dígitos, impulsionado por startups e instituições de pesquisa. A localização estratégica, com cabos submarinos conectando a América do Sul, reduz latência para clientes no hemisfério ocidental.

Curiosidade: o treinamento do GPT-3 (175 bilhões de parâmetros) consumiu cerca de 1.287 MWh de energia, equivalente ao consumo anual de 120 residências brasileiras. Clusters eficientes usam interconexões como NVLink e InfiniBand para minimizar gargalos de comunicação entre GPUs.

Perguntas frequentes

Quantas GPUs são necessárias para treinar um modelo como o GPT-4?

Estima-se que o GPT-4 tenha sido treinado com dezenas de milhares de GPUs (possivelmente 25.000 ou mais) da NVIDIA A100 ou H100, durante meses.

Qual a diferença entre refrigeração líquida e a ar em data centers?

A refrigeração líquida é mais eficiente para dissipar altas cargas térmicas, usando água ou fluido dielétrico. A refrigeração a ar é mais simples e barata, mas menos eficaz em clusters densos.

O Brasil possui data centers com clusters de GPUs?

Sim, operadoras como Equinix, Ascenty e ODATA oferecem data centers no Brasil com capacidade para clusters de GPUs, atendendo empresas de tecnologia e pesquisa.