A crescente exigência da inteligência artificial, impulsionada pela necessidade de processar conjuntos de dados massivos e janelas de contexto que excedem a capacidade da memória do sistema, está a forçar uma reavaliação das infraestruturas de armazenamento. Segundo a NVIDIA, a solução não passa apenas por aumentar a capacidade bruta, mas por criar arquiteturas eficientes e seguras que permitam extrair conhecimentos úteis de forma célere. Durante a conferência Future of Memory and Storage, a empresa sublinhou que o próximo salto na eficácia da IA depende tanto da infraestrutura de armazenamento que alimenta a computação acelerada como do próprio poder de processamento.
A pressão sobre os sistemas de armazenamento intensifica-se à medida que os agentes de IA consomem volumes de dados sem precedentes, levando as unidades de processamento gráfico a iniciar pedidos de armazenamento diretamente, gerando milhares de operações simultâneas. Para responder a este fluxo, os sistemas devem realizar tarefas contínuas de encriptação, compressão e verificação. A NVIDIA demonstrou que o seu processador Vera, integrado no sistema Vera BlueField-4 STX, consegue oferecer um rendimento até 3,21 vezes superior ao de um CPU x86 convencional num pipeline de compressão e encriptação de dois estágios, permitindo uma gestão mais eficiente dos dados com menos infraestrutura.
Com a computação acelerada, o armazenamento deixa de ser um repositório passivo para se tornar um elemento ativo no caminho dos dados. Esta mudança altera a lógica de gestão de memória, onde o compromisso entre a rapidez da memória e a capacidade do armazenamento, que antes era medido em minutos, é agora processado em microssegundos. Para colmatar este fosso, a NVIDIA anunciou a disponibilização em código aberto das APIs cuFile, componentes do GPUDirect Storage, que permitem que as GPUs leiam e escrevam diretamente no armazenamento, promovendo a interoperabilidade e a segurança baseada em normas Linux.
A estratégia da NVIDIA estende-se a colaborações industriais através da iniciativa Storage-Next, que reúne mais de 40 fabricantes de armazenamento e flash, incluindo empresas como a DDN, KIOXIA e Micron. O objetivo é alinhar o comportamento do armazenamento orientado por GPU e converter estas inovações em normas industriais abertas. No âmbito desta colaboração, a NVIDIA introduziu o quadro SCADA, concebido para permitir que GPUs massivamente paralelas extraiam apenas os dados necessários diretamente do armazenamento para a sua memória de alta velocidade, eliminando estrangulamentos operacionais.
A integração destas tecnologias, como a plataforma Infinia da DDN, visa otimizar a produtividade dos recursos de computação acelerada, acelerando o tempo necessário para obter resultados. Ao definir uma nova classe de plataformas de dados nativas de IA, a NVIDIA procura garantir que as empresas possam aplicar políticas de segurança contínuas no caminho dos dados, utilizando a pilha de segurança DOCA. Estas iniciativas refletem um esforço coordenado para alinhar o ecossistema de hardware e software, preparando o terreno para uma nova geração de infraestruturas capazes de sustentar as exigências futuras da inteligência artificial.
Porque importa
A infraestrutura de armazenamento tornou-se um fator crítico para o desenvolvimento de modelos de IA de grande escala. A transição para sistemas onde o armazenamento atua de forma ativa e direta com as GPUs é fundamental para reduzir custos e aumentar a velocidade de processamento, permitindo que a capacidade de computação seja utilizada de forma mais produtiva e segura, mitigando estrangulamentos operacionais.