A comunidade que investiga e desenvolve sistemas de Inteligência Artificial acredita que um maior poder de processamento das máquinas, aliado ao reforço de aprendizagem e a outras técnicas, poderão conduzir a mudanças no paradigma como o conhecemos. Um estudo recente do MIT, IBM e Universidade de Brasília concluiu que há uma relação entre melhorias profundas nos sistemas de aprendizagem profunda e o aumento do poder computacional. É para responder a este tipo de necessidades que a Nvidia se associou à Universidade da Flórida para melhorar o supercomputador HiPerGator com arquitetura DGX SuperPod. A nova máquina, capaz de uma performance de 700 petaflop, estará pronta a funcionar em 2021.
O HiPerGator vai permitir aos docentes e estudantes aplicar modelos de IA nos seus trabalhos de investigação sobre temas tão diversos como envelhecimento da população, subida do nível dos oceanos, segurança de dados, transporte urbano e segurança alimentar, noticia o VentureBeat.
Esta máquina vai ser das primeiras a receber os novos sistemas DGX A100 da Nvidia, com oito GPU A100 Tensor Core de 7nm, 320 GB de memória e os interconectores de alta velocidade Mellanox HDR de 200 Gbps. O HiPerGator vai ter 1120 destas GPUs A100 Tensor Core, 4 petabytes de armazenamento DNN e 15 quilómetros de cabo ótico. A melhoria da Nvidia chega ainda sob a forma de frameworks de Inteligência Artificial para análise de dados, treino, aceleração de inferência e sistemas de recomendação.
A Nvidia e a Universidade da Flórida vão cooperar através do Deep Learning Institute para desenvolver currículo, cursos e programas personalizados para endereçar as principais necessidades de jovens adultos na área das STEM; através do AI Technology Center onde licenciados da universidade e funcionários da Nvidia vão trabalhar em parceria para desenvolver a IA; por fim, os arquitetos de soluções e engenheiros de produto da Nvidia vão ajudar na instalação, operação e otimização dos recursos de supercomputadores.
