Introdução

Workloads de Inteligência Artificial impõem exigências muito diferentes da infraestrutura tradicional.
CPU não basta. Disco comum não sustenta. Rede mal projetada vira gargalo.
Para suportar treinamento, inferência e processamento distribuído, é necessário projetar infraestrutura orientada a GPU, alta largura de banda e escalabilidade elástica.

O Azure oferece um portfólio robusto de VMs com GPU, integração nativa com AKS e ferramentas para operar esses ambientes em produção com previsibilidade.

Neste artigo você vai aprender:

• Como funcionam as VMs com GPU no Azure
• Diferença entre SKUs de GPU para treino e inferência
• Arquiteturas recomendadas para IA em produção
• Escalabilidade, resiliência e custo
• Boas práticas operacionais para workloads de IA

1. Entendendo GPUs no Azure

GPUs são projetadas para processamento massivamente paralelo.
Em IA, isso se traduz em:

• treinamento mais rápido
• inferência de baixa latência
• maior eficiência energética

No Azure, GPUs estão disponíveis principalmente nas séries N de máquinas virtuais.

Principais famílias de GPU

Regra prática: Treinamento usa NC ou ND. Inferência usa NV ou NDasv5.

2. Infraestrutura para treinamento de modelos

Treinamento é o cenário mais exigente.

Requisitos típicos

• múltiplas GPUs por nó
• alto throughput de disco
• rede de baixa latência
• escalabilidade horizontal

Arquitetura recomendada

• VMs ND ou NC
• Discos Premium SSD v2 ou Ultra Disk
• Rede Accelerated Networking
• Placement Groups para reduzir latência
• Zonas de disponibilidade quando possível

Para treino distribuído, a latência entre GPUs é tão importante quanto a GPU em si.

3. Infraestrutura para inferência em produção

Inferência exige características diferentes.

• latência previsível
• escala rápida
• custo controlado

Opções comuns

• NV-Series para inferência dedicada
• AKS com nós GPU para escala horizontal
• VM Scale Sets com autoscaling

Boas práticas

• separar treino e inferência
• usar autoscaling baseado em QPS ou latência
• isolar workloads por pool de nós
• usar discos separados para modelos

4. AKS com GPU. quando e como usar

AKS é a melhor opção quando:

• você precisa escalar rapidamente
• múltiplos modelos compartilham cluster
• workloads são containerizados

Componentes essenciais

• Node Pool dedicado com GPU
• NVIDIA Device Plugin
• Taints e tolerations
• Pod requests e limits bem definidos

Exemplo de node pool com GPU:

az aks nodepool add \
  --resource-group rg-aks \
  --cluster-name aks-ai \
  --name gpu \
  --node-vm-size Standard_NCads_A100_v4 \
  --node-count 2 \
  --labels workload=gpu \
  --node-taints sku=gpu:NoSchedule

Nunca misture workloads CPU e GPU no mesmo node pool.

5. Otimizando custo em workloads de IA

GPU é caro. Sem controle, o custo explode.

Estratégias essenciais

• usar Spot VMs para treino não crítico
• desligar clusters ociosos
• separar ambientes dev, test e prod
• usar Compute Fleet para flexibilidade de SKU
• reservar capacidade apenas para produção estável

Spot GPUs

Ideais para:

• experimentação
• treinamento iterativo
• pipelines de ML

Não recomendadas para inferência crítica.

6. Capacidade e quotas em ambientes GPU

GPUs são altamente restritas por quota e capacidade regional.

Boas práticas:

• monitorar quota por SKU
• solicitar quota com antecedência
• definir regiões alternativas
• combinar Compute Fleet com múltiplos SKUs
• planejar failover regional

Infra de IA falha mais por falta de capacidade do que por erro técnico.

7. Segurança e isolamento

Workloads de IA frequentemente lidam com dados sensíveis.

Práticas recomendadas:

• Private Endpoints para acesso a dados
• isolamento de rede por VNet dedicada
• Managed Identity para acesso a Storage e Key Vault
• criptografia de discos e dados em repouso
• controle de acesso granular por RBAC

8. Observabilidade e operação

Monitorar IA não é só GPU usage.

Monitore:

• uso de GPU e memória
• latência de inferência
• throughput por modelo
• falhas de pod ou VM
• custo por workload

Ferramentas:

• Azure Monitor
• Log Analytics
• Container Insights
• métricas NVIDIA DCGM

Conclusão

Infraestrutura para IA exige um nível mais alto de maturidade arquitetural.
Não se trata apenas de escolher uma GPU, mas de projetar capacidade, escala, custo e resiliência desde o início.

Resumo final:

• treino e inferência têm requisitos distintos
• GPU exige planejamento de quota e capacidade
• AKS é ideal para escala e multi-modelo
• custo precisa ser tratado como requisito
• observabilidade é parte da arquitetura

Uma infraestrutura de IA bem projetada no Azure é aquela que escala rápido, falha pouco e custa o necessário, nada mais.