Henrique Carreiro em 2025-6-17
Originalmente concebidas para o processamento gráfico, nomeadamente dos jogos de computador, as unidades de processamento gráfico (GPU) evoluíram de modo a tornarem-se componentes cruciais nos data centers modernos. Hoje, os servidores equipados com GPUs são a espinha dorsal de workloads computacionalmente intensivos, redefinindo a computação de alto desempenho e a inteligência artificial
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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. |
