Otimização de Redes para Workloads de IA no Google Cloud

Tecnologia Inteligência Artificial Nuvem

No dia 10 de fevereiro de 2025, o Google Cloud destacou como a solução Cross-Cloud Network melhora a implementação de workloads de Inteligência Artificial (IA), oferecendo tanto opções gerenciadas quanto personalizadas para atender a diferentes necessidades de empresas.

Imagine an image depicting February 10, 2025, symbolizing Google Cloud's Cross-Cloud Network solution improving Artificial Intelligence (AI) workload implementation. This image is in 2D, linear perspective. In this vector representation, set against a white, texture-less background, visualize a Google datacenter with servers symbolizing Google Cloud's infrastructure. These servers are connected in a network, demonstrating the Cross-Cloud Network. Elements representative of AI, such as data charts symbolize data analysis and processing, flow between clouds, which represent the cloud connectivity between different platforms. All this is done using a flat, corporate style.

Imagem gerada utilizando Dall-E 3

O Google Cloud visa facilitar a implementação de modelos de IA em sua infraestrutura. A solução Cross-Cloud Network é projetada para suportar workloads de IA, permitindo que empresas utilizem tanto uma plataforma gerenciada e integrada, como o Vertex AI, quanto implementações personalizadas que podem ser adequadas a suas demandas específicas.

O Vertex AI é uma plataforma de machine learning totalmente gerenciada que oferece modelos pré-treinados da Google e acesso a modelos de terceiros através do Model Garden. Este serviço cuida do gerenciamento da infraestrutura, permitindo que os usuários se concentrem no treinamento e aperfeiçoamento de seus modelos de IA. Alternativamente, para aqueles que preferem uma abordagem do-it-yourself (DIY), existem opções de infraestrutura customizada que permitem a integração de diversas opções de computação, armazenamento e rede.

Com a Vertex AI, as empresas não precisam se preocupar com a infraestrutura subjacente, já que o serviço é acessível via API pública. Para conectividade privada, existem várias opções, como Private Service Access e Private Google Access, dependendo dos serviços específicos utilizados.

Planejamento: definição de requisitos e características da cluster.
Ingestão de dados rápida entre nuvens ou de locais on-premises.
Treinamento: uso de comunicação GPU-a-GPU via RDMA.
Inferência: necessita de conectividade de baixa latência em endpoints.

O planejamento é uma fase crucial que inclui a definição do tamanho do cluster e tipo de GPU. Para a ingestão de dados, é necessário um alto bandwidth, e para o treinamento, é necessário uma rede com alta largura de banda e baixa latência. A inferência requer uma conectividade ágil para acessar serviços.

Em resumo, a solução Cross-Cloud Network do Google Cloud é essencial para otimizar a implementação e gestão de workloads de IA, oferecendo alternativas flexíveis às empresas. Para mais informações sobre como implementar soluções de IA na nuvem, inscreva-se em nossa newsletter e fique atualizado com nossos conteúdos diários.