Para ampliar a capacidade de processamento à disposição de seus alunos de engenharia de computação em casa, o Insper desenvolveu uma solução inovadora utilizando a tecnologia da NVIDIA Enterprise já existente em máquinas do laboratório de supercomputação da escola. Essa solução é fruto do trabalho conjunto de professores e alunos do Insper, contando com apoio da própria NVIDIA.
O Insper, com sede em São Paulo, é uma das mais importantes instituições de ensino superior do Brasil, com graduações em Administração, Economia, Direito e Engenharias da Computação, Mecânica e Mecatrônica. Também possui graduação em Ciência da Computação, cuja primeira turma começou em 2022.
A virtualização de GPUs GPUs NVIDIA V100 é utilizada para aprimorar os cursos de engenharia e computação na instituição paulista. A tecnologia possibilita aos estudantes o uso de uma maior capacidade computacional em suas máquinas domésticas.
Essa iniciativa se insere no contexto de intensa transformação da educação dos últimos anos. O modo de aprender, o que aprender e quais habilidades podem ser úteis aos profissionais, independentemente da linha de atuação, são transformações que se intensificaram com as novas possibilidades tecnológicas. Um exemplo disso no Insper é o ensino da programação como uma disciplina solucionadora de problemas em todas as graduações oferecidas pela escola. Para isso, com o aprendizado ocorrendo de forma não presencial ou sendo continuado nas residências dos alunos após as aulas, é preciso oferecer mais capacidade computacional.
Segundo estudo do Inep, o Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Texeira, mais de 99% das escolas brasileiras suspenderam as atividades presenciais no último ano por causa da pandemia de COVID-19, com reflexos diretos no aprendizado. Para melhorar o dia a dia dos estudantes nesse cenário, muitas instituições de ensino investiram em novas técnicas de aprendizado e em tecnologias. O Insper antecipou esse processo e prevê que ele vai se intensificar.
A parceria do Insper com a divisão Enterprise da NVIDIA, já antiga, cresceu para atender a novas demandas. Alguns cursos necessitam de alto volume de processamento de dados, envolvendo técnicas de machine learning, inteligência artificial, entre outras. Para que todos os alunos tivessem acesso ao alto poder computacional, foram obtidas pela escola licenças de vGPU do tipo vCS (NVIDIA Virtual Compute Server) para o uso remoto das 8 GPUs NVIDIA V100. O uso da plataforma de virtualização de GPU se mostrou essencial a todos os alunos, como observaram os professores do Insper, principalmente porque nem todos os estudantes têm acesso a máquinas de alto desempenho fora da instituição, o que dificultava a aprendizagem.
“Durante as aulas, era preciso criar uma fila de espera para oferecer individualmente aos alunos o recurso de processamento da GPU. Solucionamos o problema implementando uma tecnologia capaz de virtualizar a GPU e entregar alta capacidade computacional de forma padronizada a todos os estudantes ao mesmo tempo, sem filas ou esperas. Pioneiros nessa solução, somos o primeiro instituto no Brasil a utilizar esta arquitetura”, afirma o engenheiro Tiago Demay, responsável técnico pelo laboratório de redes e supercomputação da Insper.
“Nós iniciamos essa jornada de valorização da tecnologia em nossos cursos há seis anos, quando instauramos nosso curso de Engenharia da Computação, e agora um novo patamar será alcançado com o curso de Ciências da Computação. Essa é uma área crescente em demanda no País e no mundo”, afirma Demay.
A Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação e de Tecnologias Digitais, a Brasscom, apontou que serão requisitados cerca de 420 mil novos profissionais de tecnologia no Brasil até 2024, enquanto as escolas só formarão cerca de 46 mil novos especialistas por ano. “Nossa intenção é atender a uma parte dessa demanda crescente, sobretudo com tecnologias melhores para oferecer aos alunos dentro e fora da instituição”, completa Demay.
As licenças de vCS (NVIDIA Virtual Compute Server) da divisão Enterprise da NVIDIA possibilitam que todos os usuários da infraestrutura de desktop virtual possam aproveitar o poder de uma GPU. Com o equipamento, é possível que uma carga de trabalho de treinamento de deep learning, por exemplo, execute determinados projetos até 50 vezes mais rapidamente que um servidor com apenas CPUs. Entre os principais benefícios de utilizar várias GPUs virtuais ao mesmo tempo estão: otimização de tempo, mais fluidez, segurança e ainda poder ser utilizado em praticamente qualquer lugar.
“É muito importante para a NVIDIA possibilitar que os alunos do Insper tenham acesso a esse poder computacional por meio da nossa tecnologia. Sabemos o quanto um ensino de qualidade é fundamental e poder incentivar e guiar esses jovens em suas carreiras é inspirador. Buscamos sempre manter parcerias com instituições de ensino para formar profissionais cada vez preparados e com mais conhecimento das tecnologias e inovações do momento”, afirma Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina.
“O uso da virtualização proporcionada permite aos alunos explorar diversos cenários de cargas de trabalho computacional, possibilitando a avaliação do sizing necessário para suas demandas”, ressalta o pesquisador e professor do Insper, André Filipe.
Vantagens Para os Alunos
O aluno de engenharia do Insper Pedro Paulo Mendonça foi um dos estudantes que se beneficiaram com a tecnologia da companhia. “Sou de outra cidade e tive que utilizar os recursos da solução da NVIDIA Enterprise remotamente”, diz ele. O Insper ofereceu máquinas virtuais para que estudantes como Mendonça pudessem rodar alguns códigos de busca de paralelismo em GPU (algoritmos de programação empregados dependendo da quantidade de dados a processar). “Particularmente, com a minha placa de vídeo local, eu teria uma eficiência muito baixa para rodar esses códigos, esperando cerca de duas ou três horas para obter resultados. Já com a infraestrutura que o Insper nos proporcionou, utilizando os recursos das NVIDIA Tesla V100, consegui obter resultados em um ou dois minutos.”
Outro projeto que o aluno está realizando, ao lado dos colegas Pedro Vero Fontes, Rafael Almada e Gabriela Caruso, é um processamento e reconhecimento de imagens com uso de machine learning para poder auxiliar na vida de pessoas que têm deficiência visual severa. “O principal benefício obtido, sem dúvidas, foi o tempo de processamento, que facilitou muito as descobertas durante o projeto e nos permitiu mensurar o impacto do hardware durante o desenvolvimento de diferentes tipos de aplicações”, afirma Mendonça.
O projeto atua como se fosse um assistente pessoal para pessoas com deficiência visual, por meio do reconhecimento de imagens por câmeras. Esse dispositivo vai identificar e falar para o usuário sobre as coisas que estão a sua volta, ler textos, etc. Para fazer isso de forma personalizada, é necessário treinar redes neurais (de inteligência artificial) com uma infinidade de imagens “tagueadas” com seus nomes, ou seja, o que cada uma representa: seja um carro, uma moto, uma faixa de pedestre, entre outros.
Além de Mendonça, a estudante Gabriela Caruso é mais uma que se favoreceu da tecnologia e usou a virtualização da NVIDIA para realizar projetos da faculdade. “Utilizei a ciência da companhia para a disciplina de Supercomputação do sétimo semestre de Engenharia da Computação. Nessa disciplina, criamos implementações eficientes para diversos problemas computacionais difíceis, além da utilização de recursos multicore e paralelismo em GPU”, diz. Gabriela ainda ressalta que sem a GPU da NVIDIA não conseguiria utilizar seu computador para uma das disciplinas do curso e, consequentemente, finalizar seus trabalhos.
“É maravilhoso ver como a tecnologia que desenvolvemos na NVIDIA está possibilitando que essas mentes ávidas por conhecimento possam trazer à realidade não só o necessário para iniciar suas carreiras e obter seus diplomas, mas também projetos que irão melhorar a vida de muita gente. A genialidade das pessoas, muitas vezes, só precisa de uma pequena ajuda para florescer”, diz Marcel Saraiva, gerente de contas sênior para indústrias de saúde e finanças da divisão Enterprise da NVIDIA.
Atualmente, as virtualizações de GPU são utilizadas por aproximadamente 64 alunos de disciplinas específicas do Insper, os quais necessitam de alto poder de desempenho, como machine learning, supercomputação e computação em nuvem.