Computação Acelerada e IA Revolucionam Sistemas Científicos

Caroline Bishop

18 de Nov de 2025 05:48

A computação acelerada e a IA transformaram os sistemas científicos, com as GPUs liderando a carga em eficiência e capacidades, de acordo com as informações da NVIDIA.

A computação acelerada alterou significativamente o cenário dos sistemas científicos, com as GPUs da NVIDIA na vanguarda dessa transformação. De acordo com um relatório da NVIDIA, a adoção de GPUs, originalmente projetadas para jogos, aumentou drasticamente para remodelar a supercomputação e avançar as capacidades de IA na computação científica.

A Ascensão dos Sistemas Alimentados por GPU

Historicamente dominada por arquiteturas baseadas em CPU, a computação de alto desempenho passou por uma mudança de paradigma. Em 2019, quase 70% dos TOP100 sistemas de computação de alto desempenho dependiam exclusivamente de CPUs. No entanto, esse número reduziu drasticamente para menos de 15% hoje, com 88 dos TOP100 sistemas agora alimentados por computação acelerada, principalmente impulsionada por GPUs da NVIDIA.

Esta mudança é exemplificada pelo supercomputador JUPITER no Forschungszentrum Jülich, que se destaca como um marco desta nova era. O JUPITER ostenta níveis de eficiência de 63,3 gigaflops por watt e entrega notáveis 116 exaflops de IA, destacando a crescente importância da IA na supercomputação.

A IA como Catalisador de Mudança

A revolução da IA, alimentada por plataformas como NVIDIA CUDA-X, impulsionou as capacidades dos supercomputadores. Esses sistemas agora oferecem um poder de computação em IA sem precedentes, permitindo avanços em áreas críticas como modelagem climática, descoberta de medicamentos e simulação quântica. Essa evolução destaca a integração de FLOPS de IA como o novo padrão para os avanços científicos.

Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA, previu esta transformação, prevendo o profundo impacto da IA nos sistemas de computação mais poderosos do mundo. A introdução do aprendizado profundo proporcionou uma ferramenta poderosa para enfrentar alguns dos problemas científicos mais desafiadores do mundo.

Implicações para o Futuro

As implicações dessa transformação vão além de meros avanços tecnológicos. A integração de simulação e IA em grande escala promete aprimorar as capacidades científicas em várias disciplinas. Modelos de previsão do tempo mais rápidos e precisos, avanços em genômica e simulações de sistemas complexos como reatores de fusão são apenas alguns exemplos dos potenciais benefícios.

A convergência da eficiência energética e das arquiteturas impulsionadas por IA não só tornou a computação exaescala viável, mas também prática para aplicações de IA. À medida que o restante do mundo da computação segue o exemplo, a combinação de simulação e IA está destinada a se tornar uma característica definidora dos futuros esforços científicos.

Para mais informações, visite o blog da NVIDIA.

Fonte da imagem: Shutterstock