Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e GenAI não são mais apenas palavras da moda; são cargas de trabalho massivas de nível de produção. Mas essa revolução funciona com um recurso muito específico, muito caro e que consome muita energia: aceleradores como GPUs.

Embora as nuvens públicas ofereçam esses recursos, os custos podem ser astronômicos para o treinamento 24/7 e a inferência em grande escala que a IA séria exige. As organizações também estão cada vez mais preocupadas com a soberania dos dados e a latência da rede.

É aqui que o OpenStack se torna o herói crítico, mas não celebrado.

Se a IA é o “cérebro”, o OpenStack é o “corpo” - a plataforma IaaS (Infraestrutura como Serviço) em escala industrial e local que fornece a energia, o espaço e os recursos para esse cérebro funcionar.

Veja como o OpenStack é construído especificamente para impulsionar a revolução da IA.

1. GPUs Sob Demanda (via Nova)

Esta é a característica mais crítica. O serviço de computação do OpenStack, Nova, não gerencia apenas CPUs; ele é projetado para gerenciar e agendar hardware acelerador.

  • GPU Passthrough: O Nova permite que uma GPU física em uma máquina host seja passada direta e exclusivamente para uma máquina virtual.
  • Gerenciamento de “Sabores”: Você pode definir um “sabor” de VM (por exemplo, vm.gpu.a100) que inclui recursos de GPU. Isso significa que seus cientistas de dados podem auto-servir e solicitar uma “VM com 2 NVIDIA A100s” de uma API ou painel, com a mesma facilidade com que solicitariam uma VM padrão.
  • Agrupamento de Recursos: Ele transforma seus servidores de GPU caros e dispersos em um único pool de recursos agendável e sob demanda.

2. Desempenho de Bare Metal (via Ironic)

Às vezes, a sobrecarga de uma máquina virtual é demais. Para os trabalhos de treinamento mais exigentes, os cientistas de dados querem todo o desempenho do hardware bruto.

  • Bare Metal como Serviço: O projeto Ironic do OpenStack permite que você provisione servidores bare-metal inteiros como se estivesse provisionando uma VM.
  • O Melhor dos Dois Mundos: Você obtém o desempenho bruto e não virtualizado do hardware (incluindo todas as GPUs) combinado com a automação, a API e o provisionamento sob demanda do tipo nuvem que o OpenStack oferece.

3. Armazenamento Massivo e Escalável (via Swift e Cinder)

Os modelos de IA são alimentados com dados - muitas vezes, petabytes deles.

  • Armazenamento de Objetos (Swift): O OpenStack Swift fornece um sistema de armazenamento de objetos compatível com S3 e altamente escalável. É perfeito para hospedar os enormes conjuntos de dados não estruturados (imagens, texto, áudio) necessários para o treinamento de modelos.
  • Armazenamento em Bloco (Cinder): O Cinder fornece armazenamento em bloco persistente e de alto desempenho para suas VMs, garantindo que os pontos de verificação e os dados do seu modelo estejam seguros e com bom desempenho.

4. A Conexão com o Kubernetes (via Magnum)

Muitos pipelines modernos de MLOps são executados no Kubernetes. O OpenStack se integra perfeitamente aqui.

  • Kubernetes como Serviço: O projeto Magnum é um serviço do OpenStack que torna a implantação e o gerenciamento de clusters Kubernetes uma operação simples e orientada por API.
  • A Melhor Base: Isso permite que você use o OpenStack como a camada IaaS sólida para fornecer a computação subjacente (VMs ou bare metal) e o armazenamento, enquanto o Kubernetes (gerenciado pelo Magnum) orquestra as aplicações de IA em contêineres na parte superior.

Conclusão

Executar IA é um desafio em escala de infraestrutura. O OpenStack fornece a solução, dando às organizações o que a nuvem pública oferece - acesso sob demanda e orientado por API a recursos - mas com o controle de custos, o desempenho bruto e a soberania de dados de uma nuvem privada.

É a plataforma que permite que você construa sua própria “fábrica de IA” interna e de alto desempenho.