Explore Arquiteturas de IA e ML: Fundamentos e Considerações Práticas
As arquiteturas de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) representam uma mudança transformadora na implantação de ambientes de computação de alto desempenho. Projetar clusters de IA e ML envolve estabelecer uma infraestrutura de rede específica que gira em torno de links de baixa latência e alta largura de banda. Isso não só garante um desempenho de rede ideal, mas também simplifica os cronogramas
de implantação.
No coração dessa transformação arquitetônica está o impacto significativo das capacidades de processamento paralelo, que atuam como a força motriz por trás das tarefas de aprendizado fundamentais para a proposta de valor da IA. Notavelmente, os clusters de IA estão fazendo uma transição do hardware tradicional baseado em CPU para nós baseados em GPU. Essa mudança não apenas marca uma alteração nos paradigmas de computação, mas também representa um desafio substancial para as arquiteturas de data centers estabelecidas, questionando os paradigmas atuais de design de rede.
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