O lançamento marca o início das atividades oficiais do cluster nesta segunda-feira (08)
O lançamento do cluster Apuana, infraestrutura de processamento de alto desempenho baseado em GPU (Graphics Processing Unit) que o CIn-UFPE desenvolveu para execução de pesquisas voltadas para a área de Inteligência Artificial (Deep Learning), marca o início das atividades oficiais nesta segunda-feira (08). O cluster “Apuana”- nomeado por ser um nome de origem indígena, que significa ligeiro, rápido e veloz – irá beneficiar as atividades de pesquisa do Centro.
“A inauguração do Apuana é uma grande conquista para a comunidade do CIn, pois representa um importante recurso para pesquisa e inovação, principalmente com a popularização de aplicações que demandam grande esforço computacional, tal como o chat-GPT, um LLM (Large Language Model) que tem gerado muita controvérsia no meio acadêmico e na sociedade”, comenta o Prof. e líder da equipe de Gestão do Apuana, Hansenclever Bassani. Para os interessados no tema, há uma palestra do Prof. e Diretor do CIn, Paulo Borba, disponível no canal do youtube.
A iniciativa para montar o cluster começou em agosto de 2021, com base no modelo utilizado pelo grupo de Aprendizagem de Máquina da Universidade de Montreal. O projeto consistiu em montar uma arquitetura básica com apoio da Direção do CIn, que permitisse aos pesquisadores do Centro investir parte dos recursos dos seus projetos para incorporar hardware ao cluster de forma modular (atendendo a algumas especificações), por exemplo, adicionando GPUs, memórias ou novos nodos ao cluster, conforme a sua disponibilidade de recursos.
Para o Prof. Adiel Filho, “Isto nos dará grande flexibilidade em termos de quantidade de recursos mínimos necessários para se obter retorno computacional e do tipo de recurso que pode ser investido (capital ou custeio). Por exemplo, se um pesquisador já dispuser ou puder adquirir apenas uma GPU compatível com o sistema, ele poderá aumentar sua quota de acesso aos recursos compartilhados, tendo maior prioridade na fila de execução de tarefas.” A documentação, tutoriais e informações adicionais sobre o Apuana estão disponíveis na página https://apuana.cin.ufpe.br/, que está em evolução constante.
Desde julho de 2022, a equipe de desenvolvimento composta por alunos do CIn aceitou o desafio da implantação do cluster. Com destaque e agradecimento especial para os alunos Felipe Bezerra Martins, Julio Cezar Soares Silva, Mateus Gonçalves Machado, Pedro Henrique Magalhães Braga e José Guilherme Bispo de Albuquerque Lima. Além disso, o apoio da equipe de Suporte do CIn foi fundamental para a implantação, testes e lançamento do Apuana.
Durante o período de testes beta foram submetidos um total de 1364 jobs a partir de um universo de 52 usuários, o que permitiu encontrar erros e melhorar a documentação disponível para os usuários do Apuana. “No primeiro momento, foram realizados três grandes investimentos no cluster, sendo um institucional pela Direção do CIn, que dá direito a todos os professores terem uma quota mínima de tempo de máquina. Um outro investimento se deu através de um projeto de laboratórios multi-usuários da FACEPE (Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco) envolvendo pesquisadores do IFPE, UFRPE, Univasf, e UFAPE em parceria no projeto, coordenado pela professora Teresa Ludermir, que dará mais tempo de máquina à equipe envolvida. O terceiro investimento foi realizado pelo INES, coordenado pelo professor Augusto Sampaio. Outros investimentos menores já foram realizados por professores do CIn que incorporaram ao Apuana novas GPUs”, afirma o Prof. e Vice-Diretor do CIn-UFPE, Sérgio Soares.
O Apuana é uma importante conquista para o CIn-UFPE e permitirá ao Centro manter-se competitivo em nível internacional. O cluster irá ampliar a pesquisa de excelência do Centro com relevância, através da aplicação das pesquisas na execução de projetos com o setor produtivo.
Informações técnicas sobre os equipamentos do cluster
Atualmente o cluster conta com 10 nodos de processamento, integrando um total de 11 GPUs RTX3090 e 5 GPUs A100, contando ainda com 5.248 GB (ou 5,24 TB) de memória RAM, 464 núcleos e 928 threads de processamento.
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