Pesquisadores do Laboratório de Sistemas de Computação (LSC) do Instituto de Computação (IC) da Unicamp desenvolveram um equipamento de aceleração de computação científica que traz como benefício a redução da demanda energética em treinamento de modelos de inteligência artificial (IA). Batizado de A-Machine, ele utiliza placas aceleradoras field--programmable gate array (FPGA), dispositivos reprogramáveis que se adaptam a  diferentes problemas. A A-Machine é composta por oito delas, que podem trabalhar de forma coordenada. Esse é o quinto equipamento do tipo no mundo. No Brasil, é o primeiro.

O treinamento de modelos baseados em IA, explica o professor do IC Guido Araújo, demanda grandes quantidades de energia elétrica. Estimativas do Greenpeace apontam que clusters de computadores, em alguns anos, consumirão cerca de 8% de toda a energia produzida no mundo. Por isso, a A-Machine traz como um de seus principais benefícios a redução dessa demanda.

As placas FPGA consomem menos energia porque são adaptáveis aos problemas que precisam resolver. É como se fossem um carburador capaz de se ajustar ao tipo de combustível utilizado, ilustra Araújo, que lidera o projeto. “Essas placas aceleradoras FPGA fazem a mesma coisa. Elas são capazes de moldar suas partes de acordo com o problema a ser resolvido e, por isso, consomem muito menos energia que as GPUs [sigla em inglês para unidade de processamento gráfico].” Segundo o professor, essas últimas são um tipo de processador bastante utilizado no aprendizado de máquina e consomem muita energia elétrica, apresentando um desempenho menos eficiente diante de alguns problemas científicos.

A A-Machine é resultado do esforço de pesquisadores do LSC em parceria com o Centro de Pesquisa em Engenharia e Ciências Computacionais (CCES, na sigla em inglês), que é um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (Cepid) da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) coordenado pelo professor Munir Skaf com a colaboração do laboratório irlandês da empresa AMD/Xilinx. Também conta com o apoio do projeto Tendências em Computação de Alto Desempenho, liderado por Alfredo Goldman, professor do Instituto de Matemática e Estatística (IME) da Universidade de São Paulo (USP) e membro da empresa Laniaq.

Diferencial do cluster

Outro diferencial do cluster – conjunto de servidores interconectados – desenvolvido na Unicamp é a coordenação entre as placas FPGA. “Até um tempo atrás, não se conseguia juntar uma placa dessas com outras para que cooperassem na resolução de um problema único. Agora, começaram a aparecer soluções para juntá-las, de modo que, se há um problema gigante, ele é quebrado em várias partes e as placas trabalham juntas na sua solução”, aponta o professor.

A coordenação entre as placas, no caso da A-Machine, foi possível por meio de um software de programação também criado no LSC. “Nós desenvolvemos um sistema chamado OpenMP Cluster. Uma das suas tarefas é coordenar essas placas para que trabalhem juntas. O software também permite que você coordene o trabalho de vários computadores para resolver um problema único. A combinação do software com as placas é algo que não existia”, diz Araújo. O OpenMP Cluster, ressalta o pesquisador, chamou atenção por sua funcionalidade e, hoje, é utilizado em quatro dos maiores supercomputadores do Brasil, incluindo um da Petrobras.

Potencializador de pesquisas

O equipamento A-Machine foi desenvolvido em cooperação interdisciplinar e deverá servir a diversos campos do conhecimento, facilitando e potencializando pesquisas em áreas como Química, Física, Biologia e Geofísica, cujos problemas requerem muitas vezes a realização de cálculos sofisticados, o que se traduz em um longo tempo de execução. O professor explica que “resolver problemas complexos nessas áreas demanda a execução desses programas, uma avaliação dos resultados e repetições sucessivas desse ciclo de execução-avaliação. Acelerar a execução desses programas é, portanto, uma atividade muito importante para a evolução da ciência”. Um dos exemplos mencionados pelo docente pertence à área da genética. “O equipamento pode se adaptar para fazer milhares de combinações de genes de modo a encontrar aquelas que podem resultar em determinadas doenças”, conclui Araújo.

O cluster de placas FPGA também se destaca por ter sido desenvolvido em uma instituição pública, o que vai na contramão da tendência de concentração da inovação e da pesquisa nas grandes corporações, um fenômeno que o pesquisador vê com preocupação. “Atualmente existe uma ebulição muito grande [de pesquisa e inovação] em grandes empresas. A concentração da pesquisa científica nesses locais tende a ser cada vez maior e pode representar uma ameaça ao progresso científico”, pondera.