Como Construir uma Workstation Multi-GPU para Deep Learning

O deep learning está no centro de grandes avanços em inteligência artificial (IA), como modelos de visão computacional e grandes modelos de linguagem (LLMs). No entanto, para aproveitar o poder total dessa tecnologia, você precisa de uma infraestrutura robusta e uma workstation multi-GPU é a escolha ideal. Neste blog, explicarei detalhadamente como construir uma workstation multi-GPU eficaz para deep learning, abordando desde a escolha do hardware até a montagem e a otimização.

Por que uma Workstation Multi-GPU para Deep Learning?

O uso de múltiplas GPUs é essencial para deep learning devido à grande quantidade de processamento paralelo necessário para treinar redes neurais complexas. Cada GPU pode processar cálculos massivos simultaneamente, acelerando o tempo de treinamento e permitindo a construção de modelos maiores.
Além do desempenho, uma workstation multi-GPU oferece:

Eficiência de Custo: Embora o investimento inicial em GPUs seja alto, o custo ao longo do tempo pode ser menor do que o uso contínuo de serviços de nuvem para treinamentos intensivos.

Escalabilidade: À medida que os modelos crescem em complexidade, é possível adicionar GPUs à workstation sem necessidade de reconstruir o sistema.

Escolhendo as GPUs Certas

A GPU é o componente mais importante de sua workstation para deep learning. Ela será a responsável por administrar e processar toda carga de dados do seu modelo. É essencial escolher uma que atenda às suas necessidades em termos de memória e desempenho.

Memória (VRAM)

Para modelos de LLMs ou tarefas complexas de visão computacional, é recomendável utilizar GPUs com pelo menos 24 GB de VRAM. Para tarefas mais simples, como classificação de imagens 2D, GPUs com 12 GB de VRAM podem ser suficientes. No entanto, como os modelos de deep learning estão ficando cada vez mais exigentes em termos de memória, é sensato optar por mais VRAM sempre que possível.

Desempenho (CUDA e Tensor Cores)

Para medir o desempenho de uma GPU, observe o número de CUDA cores e Tensor cores. As Tensor cores, específicas para deep learning, aumentam drasticamente o número de operações FMA (Fused Multiply-Add) por ciclo de clock, permitindo que a GPU execute cálculos complexos mais rapidamente. Modelos como a NVIDIA A100 ou RTX 4090 oferecem um excelente equilíbrio entre memória e desempenho.

Largura do Slot

As GPUs de última geração são fisicamente grandes e ocupam mais slots PCIe. A RTX 4090, por exemplo, pode ocupar até 4 slots, dependendo do fabricante. Assim, para construir uma workstation com várias GPUs, você precisará de uma placa-mãe com espaço suficiente e um gabinete compatível.

Placa-mãe

Ao selecionar a placa-mãe, é vital verificar o número de slots PCIe x16 disponíveis. Para suportar múltiplas GPUs, você precisa de, no mínimo, slots PCIe 3.0 x8 para cada GPU. Diferente de máquinas gamer, feitas em geral para operar com uma única GPU, workstations em geral possuem placas com múltiplos slots PCIe mais espaçados e podem ser uma excelente escolha para um setup multi-GPU.

Além disso, o espaçamento dos slots PCIe é importante. Certifique-se de que há espaço suficiente entre as GPUs para um resfriamento adequado. Se optar por GPUs grandes, considere soluções de resfriamento líquido ou risers PCIe para maximizar o espaço.

Processador (CPU)

A CPU é responsável por carregar os dados que as GPUs processam. Se a CPU não tiver capacidade o suficiente, ela pode tornar-se um gargalo no desempenho do sistema. Para uma workstation multi-GPU, recomendamos processadores com 16 ou mais núcleos, como a linha AMD Threadripper ou Intel Xeon. Esses processadores suportam um grande número de lanes PCIe, permitindo que várias GPUs funcionem de forma eficiente.

Resfriamento e Energia

O resfriamento é um aspecto essencial ao construir uma workstation multi-GPU, pois as GPUs geram uma quantidade significativa de calor durante o treinamento. Aqui estão suas opções:

• Refrigeração a água (Waler Cooler): Uma solução que ocupa menos espaço e permite operar GPUs mais próximas umas das outras sem o risco de superaquecimento. Soluções como essa requerem a modificação do heatsink da sua GPU e não são recomendadas para uso doméstico ou gamer, sendo mais indicadas a aplicações profissionais em workstations.
• Ventilação a ar: Se optar por resfriamento a ar, é necessário garantir que há espaço suficiente entre as GPUs para evitar o superaquecimento. Sua escolha mais importante aqui é saber se suas placas terão refrigeração Open-air ou Blower já que isso define a solução de refrigeração necessária. O uso de cabos PCIe riser permite posicionar as GPUs de forma mais espaçada dentro do gabinete, porém seu gabinete deve ser adaptado a posições diferentes da GPU no case.

Fonte de Alimentação (PSU)

A potência necessária para rodar uma workstation multi-GPU é alta. Uma RTX 4090, por exemplo, consome 450 W, enquanto uma NVIDIA H100 pode consumir até 700 W. Combinado com outras GPUs e componentes, sua workstation pode facilmente passar dos 1600W. Recomendamos o uso de uma fonte de alimentação com, no mínimo, 80 PLUS Gold para maior eficiência. Se seu uso for para situações críticas (o que chamamos de aplicações de missão crítica) é recomendável o uso de fontes redundantes.

RAM e Armazenamento

A quantidade de RAM necessária depende do tamanho dos modelos que você está treinando. Para garantir que o sistema funcione sem problemas, a quantidade de RAM deve ser equivalente ou superior à soma total da VRAM das GPUs, de forma a não haver gargalos de performance entre estes componentes. Portanto, se você tem GPUs com um total de 64 GB de VRAM, sua workstation deve ter pelo menos 64 GB de RAM.

Para armazenamento, um SSD NVMe é altamente recomendado para garantir tempos rápidos de leitura e gravação de dados. Embora o deep learning não exija discos ultra-rápidos, um SSD ajudará a evitar gargalos no carregamento de dados.

Gabinete: Espaço e Ventilação Adequados

Como as GPUs modernas estão cada vez maiores, é necessário também escolher um gabinete que tenha espaço para acomodá-las adequadamente, o que significa que seu case pode ser consideravelmente grande. Soluções em modelo rack possuem estrutura adequada de resfriamento para modelos de GPU Blower, mas estes gabinetes costumam ser mais custosos que modelos torre. Se optar por modelos torre, certifique-se de ter espaço para todos os componentes, incluindo ventoinhas extras para auxiliar na refrigeração. Ter a temperatura sob controle é essencial para manter seu sistema estável durante longos treinamentos..

Considerações – Workstation Multi-GPU para Deep Learning

Construir uma workstation multi-GPU para deep learning é uma tarefa desafiadora, mas os benefícios em termos de desempenho e custo-benefício são inegáveis. Ao escolher os componentes certos, GPUs, CPU, placa-mãe, RAM, armazenamento e fonte de alimentação, você pode criar uma estação poderosa capaz de lidar com as tarefas mais complexas de deep learning, desde visão computacional até processamento de linguagem natural.

Se você está em busca de desempenho superior, escalabilidade e controle sobre sua infraestrutura de deep learning, talvez procurar um especialista seja a melhor forma de assegurar que sua máquina irá funcionar adequadamente e seu investimento irá valer a pena. Leve em consideração que máquinas para esse uso geralmente requerem um alto investimento. Com o auxilio de nossos especialistas você garante a workstation adequada e a seleção correta de componentes, ficando preparado para enfrentar os desafios mais complexos do mundo da IA.Quer saber mais sobre workstations, computadores e tecnologia da informação? Está em busca de soluções personalizadas para workstations? Então clique aqui e saiba mais! Continue acompanhando o nosso blog e redes sociais.