O treinamento de modelos de Machine Learning é, sem dúvida, uma das tarefas mais intensivas e exigentes para qualquer infraestrutura de TI. No entanto, muitos projetos de Inteligência Artificial falham ou estouram o orçamento porque são executados em ambientes compartilhados que não suportam tal carga.
Para garantir que seu modelo seja eficiente, a previsibilidade é a palavra chave. Entenda por que o Bare Metal é a escolha para projetos de IA de alta performance.
1. Acesso direto à CPU e GPU
Em nuvens virtualizadas, existe sempre uma camada de software (o hipervisor) entre o código e o hardware. Embora essa camada facilite a criação de instâncias, ela inevitavelmente reduz a velocidade de processamento.
Por outro lado, no Servidor Dedicado, sua aplicação acessa diretamente a CPU e a GPU. Consequentemente, você elimina intermediários e aproveita cada ciclo de processamento para acelerar o treinamento do seu modelo.
2. Vazão de dados máxima (Throughput)
Os modelos de IA dependem de uma movimentação constante e massiva de dados entre o disco e a memória RAM. Se o sistema de armazenamento for lento, a sua GPU ficará ociosa esperando pelos dados, o que gera desperdício de tempo e dinheiro.
Para resolver esse problema, a Under utiliza tecnologia NVMe de altíssima velocidade. Dessa forma, eliminamos gargalos de leitura e escrita, garantindo que o fluxo de dados acompanhe a velocidade do seu algoritmo.
3. Previsibilidade total do ciclo de aprendizado
O treinamento de um modelo complexo pode levar dias ou até semanas. Portanto, qualquer oscilação na performance pode corromper o tempo de entrega e a eficiência dos resultados. Em ambientes compartilhados, você está à mercê do uso de outros usuários.
Já no Bare Metal, você tem a garantia de performance constante do início ao fim. Afinal, 100% dos recursos estão dedicados exclusivamente à sua tarefa. Assim, sua equipe de dados pode prever com exatão os prazos de entrega e o custo final do projeto.
Performance dedicada para o futuro do seu negócio
Em resumo, a Inteligência Artificial não aceita improvisos. Treinar modelos em uma infraestrutura instável é arriscar o sucesso da sua inovação. Ao escolher o bare metal, você opta por uma infraestrutura pensada para quem não aceita oscilações na entrega.