Os servidores GPU e a transformação dos data centers

Mas, para além da utilização de componentes de modo avulso, cada vez mais se fala em servidores de ou com GPU. Um servidor destes integra uma ou múltiplas GPU por forma a acelerar aplicações específicas. A sua eficácia reside na arquitetura distinta da dos processadores convencionais (CPU): enquanto os processadores convencionais possuem poucos núcleos - mas potentes - e são vocacionados para tarefas sequenciais complexas, as GPU especializam-se em operações de paralelismo massivo. Com centenas ou milhares de núcleos mais simples, processam em simultâneo um vasto número de operações, o que as torna ideais para tarefas paralelizáveis como manipulação de, por exemplo, matrizes, cruciais nas tarefas de análise avançada de dados.

A crescente importância dos servidores GPU nos data centers advém desta capacidade. São o motor dos atuais avanços em Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML), onde operações de treino e inferência exigem um enorme poder computacional. Na computação de elevado desempenho (HPC), aceleram simulações complexas (física, biologia, engenharia); análise de big data, renderização de vídeo, simulação financeira e síntese de fármacos são, também, grandes beneficiários desta capacidade acrescida.

Os benefícios são significativos: aceleração substancial de workloads, maior produtividade e mais elevada capacidade de resolução de problemas complexos. Oferecem frequentemente maior eficiência energética (operações por watt) em tarefas paralelizáveis face a soluções baseadas em CPU.

A sua integração num data center tradicional apresenta, contudo, desafios. O custo inicial de aquisição é alto. O desempenho elevado implica maior consumo energético e dissipação de calor, exigindo infraestruturas de alimentação e arrefecimento robustas, o que impacta o custo total de propriedade (TCO) e o design do data center.

Mas são, cada vez mais, incontornáveis para os novos workloads. Nenhuma empresa ou organização que olhe com seriedade para a adoção de IA pode, em 2025, não analisar a opção de implementar uma destas infraestruturas on-premises.