Descubra por que a GPU é importante para a Inteligência Artificial e como acelerar seus projetos com alta performance, segurança e escalabilidade com a TIVIT.
 

O uso e a expansão da Inteligência Artificial (IA) no mundo não param de transformar o jeito que as empresas buscam inovação, automatização de processos e tomada de decisões. Quanto mais sofisticadas as soluções IA forem, maior é a demanda por um forte poder computacional; é justamente nesse cenário que as GPUs ganham protagonismo.
 

Nesse artigo, você vai entender o que são as GPUs e como a junção com IA é benéfica para as empresas que desejam utilizar todo o potencial dos dados. Siga a leitura conosco e descubra!
 
 

O que é GPU e qual sua diferença para a CPU?

 

Para entender a diferença entre CPUs e GPUs, é preciso olhar para sua arquitetura.
 

As CPUs (Central Processing Units) foram desenvolvidas para lidar com uma ampla variedade de tarefas, geralmente de forma sequencial. Elas são otimizadas para processar poucas tarefas por vez, mas com alta flexibilidade.
 

As GPUs (Graphics Processing Units), por outro lado, foram criadas inicialmente para processar gráficos em jogos e softwares visuais, mas logo mostraram seu potencial em tarefas paralelas. Com milhares de núcleos, uma GPU consegue processar várias operações simultaneamente, o que é ideal para treinar redes neurais e executar algoritmos de aprendizado profundo.
 
 

Veja esse comparativo técnico e perceba o que difere uma da outra:

 

  • Núcleos
    CPU: poucos núcleos potentes.
    GPU: milhares de núcleos menores.

  • Processamento
    CPU: sequencial.
    GPU: paralelo.

  • Melhor uso
    CPU: tarefas gerais e lógica de negócio.
    GPU: treinamento de IA e simulações.

  • Flexibilidade
    CPU: alta.
    GPU: alta, mas para tarefas específicas.

 
 

Por que GPUs são mais eficazes para IA?

 

O aprendizado profundo (deep learning) exige operações matemáticas complexas e repetitivas, como multiplicações de matrizes e vetores, que são otimizadas em GPUs. Isso resulta em reduções significativas no tempo de treinamento de modelos, que podem ser acelerados em até 7x< em comparação com CPUs tradicionais, dependendo da aplicação.
 

Além disso, as GPUs modernas, como a família NVIDIA HX, baseada na arquitetura Hopper, são projetadas para suportar formatos otimizados como FP8, utilizados em modelos generativos e LLMs (Large Language Models), oferecendo até 4 petaFLOPS de desempenho.
 

Existem outros cenários em que as GPUs são fundamentais também, como é o caso de treinamentos de modelos de visão computacional para inspeção industrial e de processamentos de linguagem natural (NLP) em larga escala.
 

Você também encontra elas operando em simulações científicas e de engenharia, inferências em tempo real para modelos de recomendação e desenvolvimento de agentes de IA Generativa.
 
 

As CPUs continuam sendo utilizadas?

 

Mesmo com todo esse poder, as CPUs continuam relevantes nos pipelines de IA. Elas ainda são usadas para orquestração de tarefas, pré-processamento de dados, execução de tarefas sequenciais, balanceamento de carga, entre outras ações.
 

Ambas seguem atuando de forma complementar em projetos de Inteligência Artificial. A escolha certa é fator de decisão e depende do tipo de workload e do estágio do mapa de etapas
 
 

O que considerar ao montar uma infraestrutura moderna?

 

Adotar GPUs de alto desempenho para projetos de IA exige uma infraestrutura preparada para cargas intensivas, com:

  • Alta escalabilidade para lidar com picos de uso;
  • Sistema de refrigeração robusto, já que GPUs geram mais calor;
  • Abastecimento energético sustentável, especialmente em cargas de trabalho críticas;
  • Soberania e conformidade de dados para proteger informações sensíveis;
  • Baixa latência e alta disponibilidade, fundamentais para aplicações em tempo real.

 
 

Como a TIVIT acelera sua jornada com IA?

 

Com o TIVIT GPU for AI, sua empresa pode escalar projetos com proteção, performance e previsibilidade de custos. A solução conta com:

  • GPUs NVIDIA dedicadas e compatíveis com os principais frameworks e modelos;
  • Infraestrutura 100% em nuvem privada no Brasil, com energia limpa;
  • Redução de até 40% no tempo de treinamento de modelos;
  • Economia de até 30% em relação à nuvem pública;
  • Suporte técnico especializado para ambientes críticos.

 

A plataforma é feita para:

  • Times de tecnologia que precisam operar computação gráfica pesada, ter liberdade para rodar modelos open ou proprietários e escalabilidade sob demanda sem instabilidade;
  • Negócios que querem redução de custos operacionais e previsibilidade orçamentária sem cobranças variáveis;
  • Empresas que optam por um suporte técnico especializado, como o da TIVIT, tendo infraestrutura no Brasil com energia 100% limpa e que esteja pronta para rodar workloads críticos.

 

Elimine gargalos, centralize a operação e fortaleça sua segurança em uma única plataforma. Tudo isso em conformidade com a LGPD e contando comcontrole orçamentário, garantindo que as equipes foquem no que realmente importa: resultados.
 

A TIVIT está ao seu lado, com mais de 20 anos de experiência em ambientes críticos, atendendo mais de 300 empresas e contando com uma parceria especializada com a NVIDIA.
 

Quer saber como sua empresa pode escalar os projetos de IA? Conheça mais sobre o TIVIT GPU for AI e acelere seus projetos com segurança, eficiência e controle dos dados.