A Huawei apresentou o Flex:ai, uma ferramenta de coordena\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo aberto concebida para aumentar a taxa de utiliza\u00e7\u00e3o de chips de Intelig\u00eancia Artificial (IA) em clusters de computa\u00e7\u00e3o de larga escala. Anunciada na sexta-feira, 21 de Novembro, a plataforma baseia-se no Kubernetes e ser\u00e1 lan\u00e7ada atrav\u00e9s da comunidade de programadores ModelEngine da Huawei. A ferramenta surge no meio de cont\u00ednuas restri\u00e7\u00f5es de exporta\u00e7\u00e3o dos EUA de GPU de topo e reflecte uma mudan\u00e7a crescente na China em direc\u00e7\u00e3o a ganhos de efici\u00eancia do lado do software como uma medida provis\u00f3ria para o fornecimento limitado de chips.<\/p>\n
Al\u00e9m de estar equipada para ajudar a China a \u201c\u2026criar um chip de IA an\u00e1logo 1000 vezes mais r\u00e1pido que os chips da Nvidia\u201d, a Huawei afirma que o Flex:ai pode aumentar a utiliza\u00e7\u00e3o m\u00e9dia em cerca de 30%. Segundo consta, f\u00e1-lo ao dividir placas individuais de GPU ou NPU em m\u00faltiplas inst\u00e2ncias de computa\u00e7\u00e3o virtual e ao orquestrar tarefas atrav\u00e9s de tipos de hardware heterog\u00e9neos.<\/p>\n
Tarefas menores, que de outra forma poderiam subutilizar um acelerador completo, s\u00e3o arrumadas umas ao lado das outras, enquanto modelos maiores que excedem a capacidade de um \u00fanico dispositivo podem abranger m\u00faltiplas placas. A ferramenta inclui um agendador inteligente, apelidado de Hi Scheduler, que redistribui recursos inactivos entre n\u00f3s em tempo real, reatribuindo automaticamente a computa\u00e7\u00e3o para onde as tarefas de IA estiverem em fila de espera.<\/p>\n
A arquitectura do Flex:ai baseia-se nas funda\u00e7\u00f5es existentes de c\u00f3digo aberto do Kubernetes, mas estende-as de formas que ainda s\u00e3o incomuns em implementa\u00e7\u00f5es abertas. O Kubernetes j\u00e1 suporta plugins de dispositivos para expor aceleradores e agendadores, como o Volcano, ou frameworks como o Ray que podem realizar aloca\u00e7\u00e3o fraccionada e agendamento de grupo. O Flex:ai parece unific\u00e1-los numa camada superior, integrando simultaneamente o suporte para NPU Ascend juntamente com hardware GPU padr\u00e3o.<\/p>\n
O lan\u00e7amento assemelha-se \u00e0 funcionalidade oferecida pela Run:ai, uma plataforma de coordena\u00e7\u00e3o adquirida pela Nvidia em 2024, que permite o agendamento multi-inquilino e a aloca\u00e7\u00e3o de tarefas em grandes clusters de GPU. A vers\u00e3o da Huawei, pelo menos no papel, parece fazer o mesmo, mas f\u00e1-lo com um foco na implementa\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo aberto e compatibilidade entre aceleradores. Isso pode dar-lhe mais relev\u00e2ncia em clusters constru\u00eddos em torno de chips chineses, particularmente aqueles que usam chips Ascend.<\/p>\n
O c\u00f3digo aberto ainda n\u00e3o foi publicado e a Huawei n\u00e3o t\u00e3o pouco foi divulgada documenta\u00e7\u00e3o ou benchmarks. Quando ficar dispon\u00edvel, as quest\u00f5es-chave incluir\u00e3o a granularidade da divis\u00e3o de atrefas, como o Flex:ai interage com os agendadores padr\u00e3o do Kubernetes e, crucialmente, se suporta tipos de GPU amplamente utilizados atrav\u00e9s de plugins padr\u00e3o. A empresa afirmou que investigadores da Shanghai Jiao Tong, Xi\u2019an Jiaotong e da Universidade de Xiamen contribu\u00edram para o desenvolvimento da ferramenta.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"A Huawei apresentou o Flex:ai, uma ferramenta de coordena\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo aberto concebida para aumentar a taxa de…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":166029,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[109,107,108,32,33,105,103,104,106,110],"class_list":{"0":"post-166028","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-ciencia-e-tecnologia","8":"tag-ciencia","9":"tag-ciencia-e-tecnologia","10":"tag-cienciaetecnologia","11":"tag-portugal","12":"tag-pt","13":"tag-science","14":"tag-science-and-technology","15":"tag-scienceandtechnology","16":"tag-technology","17":"tag-tecnologia"},"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@pt\/115616994088387014","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166028","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=166028"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166028\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/166029"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=166028"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=166028"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=166028"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}