Aqui o grupo aluga a capacidade e usa a GPU com o próprio software, do jeito que usaria uma máquina do laboratório. Nós entregamos o ambiente pronto e acompanhamos o funcionamento.
Quando alugar faz sentido para um grupo de pesquisa
Comprar um servidor com GPU leva meses entre cotação, compra, importação e instalação, e o equipamento fica no laboratório depois que o projeto acaba. Alugar resolve situações em que esse caminho não cabe no calendário:
- Projeto com prazo. Uma campanha de simulações de seis meses, uma tese que precisa de resultados antes da defesa, um artigo com revisão marcada.
- Pico de uso. O cluster da instituição tem fila longa e o grupo precisa de capacidade extra por algumas semanas.
- Testar antes de comprar. Rodar o código do grupo em modelos diferentes de GPU e medir o desempenho antes de escrever a especificação de uma compra.
- Falta de sala. O laboratório não tem energia, refrigeração ou espaço para um servidor com várias GPUs.
Precisão numérica: a pergunta que define a GPU
Parte dos códigos científicos faz as contas em dupla precisão (FP64). Outros funcionam em precisão simples ou mista, com parte das contas em FP32 ou menos. Essa diferença decide qual GPU serve.
GPUs de data center pensadas para HPC têm desempenho alto em FP64. Placas voltadas a IA e gráficos priorizam precisão menor: na ficha de um fabricante de sistemas, a A100 aparece com 9,7 TFLOPS em FP64, e a L40S não tem valor de FP64 informado. Alugar uma GPU com bom preço por hora e desempenho baixo em FP64 pode deixar uma simulação várias vezes mais lenta.
Antes de pedir a proposta, confira no manual do software se ele exige FP64 ou aceita precisão mista. Muitos pacotes de dinâmica molecular rodam bem em precisão mista; vários códigos de estrutura eletrônica e de engenharia dependem de FP64.
Software científico na GPU
Pacotes de dinâmica molecular como GROMACS, AMBER e NAMD têm versões para GPU há anos. Em química computacional e materiais, VASP e Quantum ESPRESSO também rodam em GPU. Em bioinformática, a predição de estrutura de proteínas e a análise de dados de sequenciamento usam GPU em várias etapas. Em clima e engenharia, a situação muda de código para código: vale confirmar se a versão usada pelo grupo tem suporte a GPU.
Duas verificações evitam surpresa:
- Licença. Software comercial ou acadêmico com licença restrita precisa permitir o uso no ambiente alugado. Algumas licenças são presas a uma máquina ou a uma rede da instituição.
- Versão e compilação. A versão para GPU precisa ter versão e compilação compatíveis com o modelo de GPU contratado. Fazemos essa instalação com o grupo e rodamos um caso de teste antes de liberar o ambiente.
O ambiente que entregamos
- sistema, drivers e CUDA compatíveis com o software do grupo;
- gerenciador de filas, para dividir as GPUs entre os pesquisadores, cada um com a sua conta;
- contêineres, para levar o mesmo ambiente do laboratório para a GPU alugada e repetir execuções com as mesmas versões;
- armazenamento para entrada e resultados, com a cópia de volta ao fim do projeto;
- acompanhamento de um time especializado 24/7 durante todo o período.
Verba de projeto e faturamento
O aluguel de capacidade de GPU é a contratação de um serviço, e não a compra de um equipamento. Na prestação de contas de um projeto, isso costuma entrar em rubrica diferente da de material permanente. As regras mudam de agência para agência e de edital para edital, por isso vale confirmar com a fundação de apoio ou com o setor de compras antes de fechar.
A proposta sai em reais, com o período, a capacidade e o ambiente descritos, o que ajuda a instruir o processo de contratação. Para um projeto de seis meses, por exemplo, o pacote pode cobrir o período inteiro com valor fechado.
Prefere que a gente rode as simulações?
Alguns grupos preferem entregar os casos e receber os resultados, sem operar a máquina, preparar filas ou acompanhar as execuções. Esse serviço é o HPC gerenciado por projeto, oferecido no cloudhpc.com.br.
Dados de pesquisa
Dados pessoais referentes à saúde e dados genéticos vinculados a uma pessoa natural são dados pessoais sensíveis pela LGPD. As nossas GPUs ficam no Brasil, em Vitória (ES), Serra (ES), São Paulo (SP) e Rio de Janeiro (RJ), e o dado é processado e guardado no país. Com as cópias, os registros e os acessos também aqui, e sem outros fluxos de dados pessoais para fora, o tratamento contratado não envolve transferência internacional, e a proposta traz o local por escrito, como costumam pedir o comitê de ética e o jurídico da instituição. O guia Por que o local importa para a LGPD explica o tema.
Perguntas frequentes
O aluguel pode ser pago com verba de projeto?
Em muitos casos, sim, como contratação de serviço. As regras variam por agência e edital, por isso vale confirmar a rubrica com a fundação de apoio ou com o setor de compras antes de fechar.
Posso testar o meu código antes de contratar o projeto inteiro?
Pode. Um período curto sob demanda permite medir o desempenho do código em modelos diferentes de GPU e escolher o que rende mais pelo preço.
Vários pesquisadores podem usar as mesmas GPUs?
Sim. Com um gerenciador de filas, as GPUs alugadas são divididas entre os pesquisadores do grupo, cada um com a sua conta.
Vocês rodam as simulações por nós?
No cloudgpu, o grupo usa a GPU com o próprio software, e nós cuidamos do ambiente. Para entregar os casos e receber os resultados, o serviço é o HPC gerenciado do cloudhpc.com.br.