Para ampliar la capacidad de procesamiento disponible para sus estudiantes de ingeniería de computación en el hogar, Insper desarrolló una solución innovadora utilizando la tecnología NVIDIA Enterprise que ya existe en las máquinas del laboratorio de supercomputación de la escuela. Esta solución es el resultado del trabajo conjunto de profesores y alumnos de Insper, con el apoyo de la propia NVIDIA.
Insper, con sede en São Paulo, Brasil, es una de las instituciones de educación superior más importantes de Brasil, con títulos en Administración de Empresas, Economía, Derecho e Ingeniería de Computación, Mecánica y Mecatrónica. También es licenciado en Ciencias de la Computación, cuya primera promoción comenzó en 2022.
La virtualización de GPU NVIDIA V100 se utiliza para mejorar los cursos de ingeniería y computación en la institución en São Paulo. La tecnología permite a los estudiantes utilizar una mayor capacidad computacional en sus máquinas domésticas.
Esta iniciativa se enmarca en el contexto de intensa transformación de la educación en los últimos años. La forma de aprender, qué aprender y qué habilidades pueden ser útiles a los profesionales, independientemente de su línea de trabajo, son transformaciones que se han intensificado con las nuevas posibilidades tecnológicas. Un ejemplo de esto en Insper es la enseñanza de la programación como materia de resolución de problemas en todas las carreras que ofrece la escuela. Para ello, al darse el aprendizaje de forma no presencial o continuarse en los hogares de los alumnos después de las clases, es necesario ofrecer más capacidad computacional.
Según un estudio del Inep, el Instituto Nacional de Estudios e Investigaciones Educativas Anísio Texeira, más del 99% de las escuelas brasileñas suspendieron las actividades presenciales en el último año debido a la pandemia de la COVID-19, con efectos directos en los aprendizajes. Para mejorar el día a día de los estudiantes en este escenario, muchas instituciones educativas han invertido en nuevas técnicas y tecnologías de aprendizaje. Insper anticipó este proceso y augura que se intensificará.
La asociación de larga data de Insper con la división Enterprise de NVIDIA ha crecido para satisfacer las nuevas demandas. Algunos cursos requieren un alto volumen de procesamiento de datos, involucrando técnicas de machine learning, inteligencia artificial, entre otros. Para que todos los alumnos tuvieran acceso a una alta potencia computacional, la escuela obtuvo licencias vGPU del tipo vCS (NVIDIA Virtual Compute Server) para el uso remoto de las 8 GPU NVIDIA V100. El uso de la plataforma de virtualización GPU demostró ser fundamental para todos los estudiantes, según observaron los profesores del Insper, principalmente porque no todos los estudiantes tienen acceso a máquinas de alto rendimiento fuera de la institución, lo que dificulta el aprendizaje.
“Durante las clases, era necesario crear una cola para ofrecer individualmente a los estudiantes el recurso de procesamiento de GPU. Solucionamos el problema implementando una tecnología capaz de virtualizar la GPU y entregar alta capacidad computacional de forma estandarizada a todos los alumnos al mismo tiempo, sin colas ni esperas. Pioneros en esta solución, somos el primer instituto de Brasil en utilizar esta arquitectura”, dice el ingeniero Tiago Demay, gerente técnico del laboratorio de redes y supercomputación del Insper.
“Empezamos este viaje de valorar la tecnología en nuestros cursos hace seis años, cuando establecimos nuestro curso de Ingeniería de Computación, y ahora se alcanzará un nuevo nivel con el curso de Ciencias de la Computación. Esta es un área de creciente demanda en el país y en el mundo”, dice Demay.
La Asociación de Empresas de Tecnologías de la Información y la Comunicación y Tecnologías Digitales, Brasscom, señaló que en Brasil se requerirán alrededor de 420.000 nuevos profesionales de tecnología hasta 2024, mientras que las escuelas solo formarán alrededor de 46.000 nuevos especialistas por año. “Nuestra intención es atender parte de esta creciente demanda, especialmente con mejores tecnologías para ofrecer a los estudiantes dentro y fuera de la institución”, agrega Demay.
Las licencias de vCS (NVIDIA Virtual Compute Server) de NVIDIA Enterprise hacen posible que todos los usuarios de la infraestructura de escritorio virtual aprovechen la potencia de una GPU. Con el equipo, es posible que una carga de trabajo de capacitación de deep learning, por ejemplo, ejecute ciertos proyectos hasta 50 veces más rápido que un servidor solo con CPU. Entre los principales beneficios de usar varias GPU virtuales al mismo tiempo están: optimización del tiempo, más fluidez, seguridad y aún poder usarse prácticamente en cualquier lugar.
“Es muy importante para NVIDIA permitir que los estudiantes de Insper tengan acceso a este poder computacional a través de nuestra tecnología. Sabemos lo fundamental que es la educación de calidad y poder alentar y guiar a estos jóvenes en sus carreras es inspirador. Siempre buscamos mantener alianzas con instituciones educativas para formar profesionales cada vez más preparados y con más conocimiento de las tecnologías e innovaciones del momento”, dice Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica.
“El uso de la virtualización proporcionada permite a los estudiantes explorar diferentes escenarios de cargas de trabajo computacionales, posibilitando evaluar el dimensionamiento necesario para sus demandas”, destaca el investigador y profesor del Insper, André Filipe.
Ventajas para los Estudiantes
El estudiante de ingeniería de Insper, Pedro Paulo Mendonça, fue uno de los estudiantes que se benefició con la tecnología de la empresa. “Soy de fuera de la ciudad y tuve que utilizar las capacidades de la solución NVIDIA Enterprise de forma remota”, dice. Insper ofreció máquinas virtuales para que estudiantes como Mendonça pudieran ejecutar algunos códigos de búsqueda de paralelismo GPU (algoritmos de programación utilizados según la cantidad de datos a procesar). “En particular, con mi tarjeta de video local, tendría una eficiencia muy baja para ejecutar estos códigos, esperando alrededor de dos o tres horas para obtener resultados. Con la infraestructura que nos brindó Insper, utilizando los recursos de NVIDIA Tesla V100, logré obtener resultados en uno o dos minutos”.
Otro proyecto que está llevando a cabo el estudiante, junto a sus compañeros Pedro Vero Fontes, Rafael Almada y Gabriela Caruso, es el procesamiento y reconocimiento de imágenes mediante machine learning para ayudar a personas con discapacidad visual severa. “El principal beneficio obtenido, sin duda, fue el tiempo de procesamiento, lo que facilitó mucho los descubrimientos durante el proyecto y nos permitió medir el impacto del hardware durante el desarrollo de diferentes tipos de aplicaciones”, dice Mendonça.
El proyecto actúa como si fuera un asistente personal para personas con discapacidad visual, a través del reconocimiento de imágenes por cámaras. Este dispositivo identificará y hablará con el usuario sobre cosas a su alrededor, leerá textos, etc. entre otros.
Además de Mendonça, la estudiante Gabriela Caruso es otra que aprovechó la tecnología y usó la virtualización de NVIDIA para realizar proyectos universitarios. “Usé la ciencia de la empresa para el curso de Supercomputación en el séptimo semestre de Ingeniería de Computación. En esta disciplina, creamos implementaciones eficientes para varios problemas computacionales difíciles, además del uso de recursos multinúcleo y paralelismo GPU”, dice. Gabriela también señala que sin la GPU NVIDIA no podría usar su computadora para una de las materias del curso y, en consecuencia, terminar su trabajo.
“Es maravilloso ver cómo la tecnología que hemos desarrollado en NVIDIA está permitiendo que estas mentes hambrientas de conocimiento den vida no solo a lo que necesitan para comenzar sus carreras y obtener sus títulos, sino también a proyectos que mejorarán la vida de muchas personas. . El genio de las personas a menudo solo necesita un poco de ayuda para florecer”, dice Marcel Saraiva, gerente de cuentas sénior para las industrias de salud y finanzas en la división Enterprise de NVIDIA.
Actualmente, las virtualizaciones de GPU son utilizadas por aproximadamente 64 estudiantes en disciplinas específicas en Insper, que necesitan potencia de alto rendimiento, como machine learning, supercomputación y computación en la nube.