NVIDIA Omniverse: O Sistema Operacional de IA Física de $50T
A NVIDIA Omniverse impulsiona mais de 252 empresas com ganhos de eficiência de 30-70%. O OS de AI física de $50 trilhões transforma manufatura, robótica e veículos autônomos.
Operações de IA/ML
Orquestração, agendamento e implantação: Kubernetes, Slurm, Ray e as plataformas que mantêm os clusters GPU produtivos.
Infraestrutura cara de GPU não vale nada se ficar ociosa. MLOps—a prática de manter sistemas de IA funcionando de forma eficiente—tornou-se uma disciplina tão importante quanto a própria engenharia de ML.
Este hub cobre o lado operacional da IA: desde o agendamento de jobs de treinamento distribuído até servir modelos em escala, e a automação de infraestrutura que torna isso gerenciável.
Tópicos Principais
- Plataformas de Orquestração — Kubernetes vs. Slurm vs. Ray: escolhendo o agendador certo para suas cargas de trabalho de IA
- Treinamento Distribuído — Paralelismo de dados, paralelismo de modelo, e os frameworks (DeepSpeed, FSDP, Megatron) que os habilitam
- Disponibilização de Modelos — Otimização de inferência, estratégias de batching, e padrões de deployment para ML em produção
- Utilização de GPU — Monitoramento, profiling, e técnicas de otimização que maximizam o uso de aceleradores caros
- Infraestrutura como Código — Terraform, Ansible, e padrões de automação para ambientes de IA reproduzíveis
A lacuna entre "demo de IA" e "IA em produção" é preenchida pelas operações. Nossa cobertura de MLOps ajuda você a construir as práticas e plataformas que transformam investimentos em GPU em valor de negócio.
Essential Reading
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