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Com o cloud, os usuários recebem uma infraestrutura abstrata como serviço (IaaS*) em vez de recursos finitos que podem ser comprados, conhecidos como infraestrutura local. O cloud também pode oferecer um aplicativo (PaaS*: Platform as a Service) ou uma função (FaaS*: Function as a Service).

A necessidade de abstração

Com o cloud, os usuários recebem uma infraestrutura abstrata como serviço (IaaS*) em vez de recursos finitos que podem ser comprados, conhecidos como infraestrutura local. O cloud também pode oferecer um aplicativo (PaaS*: Platform as a Service) ou uma função (FaaS*: Function as a Service).

Por exemplo, compare a compra de um carro com o uso de um táxi.

Comprar um carro significa conhecer antecipadamente os recursos de que o senhor precisa, incluindo potência do motor, tamanho, opções, etc.

Pegar um táxi é muito mais flexível. Não há manutenção, ele está disponível sob demanda em poucos minutos e oferece várias opções de parada.

No cloud, a manutenção da máquina (sem manutenção), a criação de máquinas virtuais sob demanda (disponibilidade em segundos/ minutos) e a escolha de aplicativos (escolha de opções) podem ser transparentes para o usuário.

Graças à flexibilidade do “on-demand” oferecido pelo cloud, a IA pode atender às necessidades de recursos frequentemente imprevisíveis por meio do uso de algoritmos erráticos de “processamento”. Dessa forma, a computação do cloud se concentra mais no problema do que nas ferramentas necessárias para responder.

A necessidade de potência das máquinas

A IA precisa de potência. Os líderes de IA, que também são fornecedores líderes de cloud, investiram em tecnologias proprietárias para vencer a corrida pelo melhor poder de computação.

O Google está desenvolvendo seus próprios chips chamados TPUs* (Tensor Processing Units), criados com o único objetivo de acelerar os cálculos de aprendizagem profunda no TensorFlow*, sua estrutura de código aberto dedicada*. A terceira geração de TPUs, o pod TPUv3, atinge velocidades de computador de centenas de petaflops*.

Antes de o Google inventar as TPUs, as CPUs* (unidades centrais de processamento) eram usadas para todas as operações de programas de TI (lógica, aritmética etc.). As GPUs* (Graphics Processing Units, unidades de processamento gráfico) são chips desenvolvidos inicialmente para necessidades gráficas (por exemplo, exibição de pixels na tela). Com o aumento dos núcleos, elas podem fazer cálculos paralelos de forma muito eficaz. (A detecção dessa capacidade específica data de 2009: As GPUs são 70 vezes mais poderosas que as CPUs).

A necessidade de otimização de custos

O cloud oferece a flexibilidade de escolher o nível de abstração de IaaS e PaaS para FaaS, o que permite que as empresas maximizem a criação de valor e promovam a redução de custos.

No local, a capacidade das máquinas e seu fornecimento são pensados no início e fixados por um determinado período de tempo. 

No caso do cloud, as equipes têm a flexibilidade de escolher o modelo que lhes convém:

  • ‘cloud ’no local": A equipe aluga um número definido de máquinas a longo prazo de um fornecedor cloud.
  • ‘cloud ’sob demanda": As equipes do data podem aumentar ou reduzir livremente os recursos de acordo com suas necessidades, por meio de código ou de uma interface de botão de clique (totalmente gerenciada).
  • ‘cloud ’sem servidor": O dimensionamento das máquinas é produzido automaticamente para se manter o mais próximo possível da solicitação real, da granularidade de uma solicitação, de um trabalho etc. (por exemplo, Dataflow)

A necessidade de atualizar a IA

Somente o cloud permite a escalabilidade e a atualização da IA. Um projeto de IA é sempre seguido por uma fase de manutenção e melhoria contínua, na qual a IA evoluirá progressivamente para se aperfeiçoar. Esse processo exige uma atualização perpétua da IA (integração de novos data, refinamento dos parâmetros do algoritmo, controle de versão etc.).

O cloud permite o estabelecimento de uma infraestrutura que é sempre compatível com as mais recentes inovações de IA, limitando a dívida tecnológica criada pelas escolhas iniciais de desenvolvimento.

A necessidade de colaboração

O cloud é um excelente veículo para a colaboração em IA. Os principais participantes criaram mercados, como o Google Cloud Platform, onde os usuários podem usar ou publicar ferramentas e algoritmos gratuitamente ou mediante pagamento.

Isso também é demonstrado pelas contribuições feitas pelas grandes partes interessadas no cloud e suas comunidades de cientistas e engenheiros do data.

O cloud é um espaço intrinsecamente comunitário. Não se trata de colocar uma tecnologia contra outra; é um mundo inteiro. Não podemos nos opor à tecnologia local no cloud, porque os usuários da tecnologia local participam das comunidades do cloud que lideram a inovação.