NVidia Brasil mostra seu lado corporativo

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Empresa apresentou seus produtos e soluções de Inteligência Artificial e HPC para o mercado corporativo, além de algumas iniciativas locais que já estão em andamento no Brasil.

Se comparada com outras gigantes da área de TI presentes no Brasil, a NVidia pode ser considerada uma operação até que bem modesta, tocada por uma equipe enxuta e (como dizem os americanos) lean and mean, cuja imagem sempre esteve associada com gráficos para PC — especialmente jogos — apesar de que dela nunca deixou o pessoal da área corporativa na mão, oferecendo suporte tanto para a área de gráficos profissionais e workstations quanto para HPC.

Dito isso, foi meio que uma surpresa a NVidia ter chamado este ZTOP+ZUMO para um pequeno evento na sua sede em São Paulo cujo principal objetivo foi de apresentar sua divisão NVidia Enterprise, cuja demanda por produtos e serviços tem crescido dramaticamente…

… impulsionado pela revolução da tecnologia de Inteligência Artificial e a onda de transformação digital:

Segundo Marcelo Pontieri, Gerente de Marketing e PR Enterprise LATAM, por atender essencialmente ao mercado corporativo, sua divisão tem tido pouco contato com a mídia, apesar dele achar que este é um ótimo momento de divulgar de maneira mais clara as suas iniciativas para o público em geral…

… já que tudo hoje parece ser movido a IA de modo que é importante explicar sua estratégia e até mesmo o papel histórico da NVidia neste admirável mundo novo.

Como todo mundo já está careca de saber, a NVidia sempre foi notória pelas suas placas gráficas…

… mas para ampliar o seu leque de negócios, em 2008 ela desenvolveu a tecnologia CUDA que permitiu usar suas GPUs como um multiprocessador paralelo capaz de resolver problemas matemáticos usando programas escritos em C/C++ ou Fortran, criando assim o conceito de computação heterogênea, onde CPU e GPU trabalham juntas para resolver problemas de processamento intensivo:

Mas apesar da promessa de ter um supercomputador para chamar de seu, fora da comunidade científica o CUDA não teve muito impacto no mercado de consumo, além de exemplos como o bom e velho Badaboom.

De fato, a grande reviravolta ocorreu em 2010, quando um grupo de Stanford liderado por Fei-Fei Li criou o Imagenet, um imenso banco de dados contendo imagens rotuladas e que foi usado em 2012 pelos participantes do Large Scale Visual Recognition Challenge (LSVRC) para desenvolver e testar seus sistemas de computer vision, enviar seus resultados para a competição e receber uma pontuação baseada no seu grau de precisão.

Passado um tempo, os melhores sistemas tinham índices de erros na faixa dos 26%~28%, sendo que em 2012 Alex KrizhevskyIlya Sutskever e Geoff Hinton submeteram um modelo baseado em redes neurais e deep learning que baixou esse número quase pela metade (16%) e que virou a base dos modelos utilizados nos dias de hoje.

Uma característica muito interessante desse modelo computacional é que ele é altamente paralelizável, ou seja, ele roda muito bem em GPUs que são, na sua essência, processadores paralelos de ponto flutuante com centenas e até milhares de núcleos que podem ser usados massivamente para treinar grandes redes neurais de maneira mais eficiente, melhorando assim o seu nível de acerto.

Outro fenômeno recente que também catapultou o uso do aprendizado de máquina foi o surgimento do Big Data, ou a coleta de imensas quantidades de informações pelas empresas, cujo potencial (até de lucro) só pode ser avaliado e até explorado com as devidas ferramentas de análise, entre elas o uso dessa informação para treinar redes neurais.

Assim podemos afirmar que a combinação do Big Data com os recentes avanços na área de deep learning e a alta capacidade de processamento paralelo das GPUs via CUDA formaram uma tempestade perfeita que está varrendo o mercado …

… com a NVidia nadando de braçada em cima dessa onda:

Outra revelação bem interessante de Pontieri é que sua equipe já trabalha na possibilidade de trazer o GTC (GPU Technology Conference)…

o principal evento tecnológico da empresa para o Brasil já em 2020 ou mais tardar até 2021 já que ele acredita que já existe uma demanda e um mercado local grande o suficiente que justifique trazer esse evento para cá.

Projeto Clara

Segundo Marcio Aguiar, gerente sênior da divisão enterprise LATAM, desde 2006 a empresa tem atuado no segmento de computação de alto desempenho (HPC)…

… e desde 2016 ela está se posicionando como uma empresa voltada para o mercado de inteligência artificial com suas GPUs funcionando como um motor que impulsiona a IA moderna:

Entre as diversas plataformas de hardware e sistemas desenvolvidos recentemente pela empresa, ele destaca o Projeto Clara, um conjunto de ferramentas de desenvolvimento baseado no CUDA-X voltado para acelerar o processo de coleta, integração e análise de dados médicos…

… que a NVidia está oferecendo para o mercado de saúde e cujo acesso foi recentemente liberado para o público em geral inclusive para baixar versões do seu SDK tanto para treinamento quanto para desenvolvimento e uso (mais informações aqui).

A boa notícia é que essa plataforma já está sendo analisada e experimentada por diversos hospitais aqui no Brasil.

No mercado corporativo

No geral, o trabalho que a NVidia desenvolve desde a sua origem é de acompanhar (ou até mesmo puxar) esses novos mercados por meio das suas novas plataformas de GPU o que acontece num ritmo bastante acelerado, mas nem tanto se comparado com o mercado de jogos, onde uma nova geração é anunciada a cada doze meses mais ou menos, enquanto que na área profissional essa renovação ocorre entre 18 a 24 meses — algo por sinal muito parecido com o mercado de servidores — outro mercado por sinal que a NVIDIA inovou recentemente junto com a IBM no lançamento da nova plataforma Power 9 onde o novo processador se conecta diretamente com uma ou mais GPUs da NVidia por meio de um novo barramento NVLink 2.0 desenvolvido pelo alviverde de Santa Clara:

Aguiar explicou que tudo que a sua empresa faz em termos de software e plataformas é desenvolvido em conjunto com laboratórios de pesquisa de todo o mundo o que também inclui a colaboração com grandes empresas onde a NVidia compartilha seu conhecimento com o pessoal da indústria de forma aberta e disponibiliza o produto final para o mercado, permitindo assim que os produtos e serviços de seus clientes e parceiros tornem-se cada vez inteligentes no sentido mais exato da palavra!

Esse movimento também fez com que empresas como Google e AWS criassem novos conceitos para o mercado como AI as a Service (AIaaS) ou a venda de Instâncias (ou mais exatamente capacidade de processamento) de GPU também como serviço o que permite que milhares de startups tenham acesso à essas novas tecnologias de IA sem ter que investir muito em infraestrutura, podendo assim processar suas cargas de trabalho na nuvem.

De fato a NVidia mantém um programa chamado Inception (que faz parte do seu programa de parceiros) que identifica e apoia mais de 4 mil startups (sendo que 84 ficam no Brasil) que desenvolvem produtos e serviços excepcionais baseados em IA na forma de suporte técnico e até de marketing/colocação de mercado unindo elas com a indústria.

Aguiar diz que no mercado brasileiro são pouquíssimas as empresas que realmente tem suas áreas de pesquisa e desenvolvimento por aqui e mais ainda aquelas que tem investimentos ou incentivos do governo para estarem realmente inovando.

Outra iniciativa bem interessante da NVidia é o DLI Deep Learning Institute, um programa de treinamento on-line da NVidia que oferece uma série de cursos que treina profissionais na área de IA sendo que alguns deles até oferecem certificados.

E quais são os clientes da NVIDIA Enterprise? O executivo explica que são milhares de clientes com destaque paro oito a dez mercados principais que a empresa fica de olho (como saúde, finanças, energia, transporte, cidades inteligentes, robótica e treinamento/educação de IA), na forma de equipes que estão realmente desenvolvendo novos negócios dentro dessas empresas e isso sem falar dos parceiros que formam a linha de frente desenvolvendo novos conceitos e aplicando ferramentas tanto próprias quanto da NVidia.

Segundo Aguiar, 12 pesquisadores brasileiros de várias universidades fizeram esse treinamento (e se certificaram on line) com o objetivo de disseminar esse conhecimento nas suas instituições de ensino recebendo assim o título de Ambassador for Deep Learning (mais detalhes aqui).

CUDA-X

Durante o último GDC 2019 a empresa anunciou o CUDA-X uma nova biblioteca de comandos para CUDA voltada para acelerar aplicações de IA, aprendizado de máquina e HPC junto com um ambiente de trabalho que permite criar uma aplicação de IA do começo ao fim, ou seja, da processamento dos dados, passando pelo treinamento da rede neural e terminando com o modelo de implantação na nuvem.

Para facilitar o acesso à essas tecnologias, a empresa mantém um serviço batizado de NVidia GPU Cloud que não foi concebido para ser um serviço de AIaaS e sim para ser um ambiente para ajudar no desenvolvimento de aplicações de IA.

Neste ambiente se concentram todos os programas e framweworks acelerados por GPU na forma de “containers” facilitando assim a vida do desenvolvedor que não precisa se preocupar em baixar a última versão do software em que ele trabalha.

Computadores NVidia ?

E também para não depender dos integradores de soluções de hardware para esse tipo de aplicação, há dois anos a NVidia começou a oferecer novos conceitos de hardware altamente especializados que até já podem ser encontradas no Brasil por meio de empresas parceiras como a Accept, que comercializa a linha de sistemas DGX da NVidia e que podem ser instalados e usados tanto localmente como uma estação de trabalho, quanto remotamente ligado na rede local da empresa ou até na nuvem.

Vale a pena ressaltar que não se trata de um PC de grife e sim de uma plataforma formada por um conjunto de hardware e software tão especializado que ele nem roda Windows e sim uma variedade de dialetos de Linux como o Ubuntu Desktop Linux no caso da versão workstation e o Canonical Ubuntu ou o Red Hat Enterprise Linux na versão servidor.

Isso de um certo modo se reflete no custo dessas plataformas, que no Brasil pode variar de algumas centenas de milhares até alguns milhões de reais, mas como disse nosso colega e chapa deste Ztop+Zumo Sílvio Campos, CEO da Accept este não é o tipo de produto que você compra por impulso e sim porque você precisa dele para tocar (ou até revolucionar) o seu negócio.

E você achava que PC Gamer era o bicho né?

Sobre o autor

Mário Nagano

Desde o século passado Mario Nagano analisa produtos e já escreveu sobre hardware e tecnologia para veículos como PC Magazine, IDGNow!, Veja e PC World.
Em 2007 ele fundou o Zumo junto com o Henrique assumindo o cargo de Segundo em Comando, Editor de Testes e Consigliere.

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