Por que seu Data Fabric é lento demais para o NVIDIA Blackwell

By Mirko Peters · 2026-08-28

Bem-vindo de volta ao blog do podcast! Hoje, vamos aprofundar um tema crítico que todo arquiteto corporativo, engenheiro de dados e líder de TI precisa enfrentar: o m…

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Bem-vindo de volta ao blog do podcast! Hoje vamos aprofundar um tema crítico que todo arquiteto corporativo, engenheiro de dados e líder de TI precisa enfrentar: a enorme diferença de desempenho entre os data fabrics legados e o poder de processamento bruto das GPUs NVIDIA Blackwell. Se você já se perguntou por que seu hardware caro de IA fica ocioso, esperando por dados, enquanto a fatura da nuvem dispara, saiba que você não está sozinho. Neste post, vamos detalhar os gargalos, explorar a arquitetura notável do Blackwell e analisar formas práticas de modernizar sua infraestrutura. Para um mergulho mais profundo, não deixe de ouvir o episódio relacionado do podcast: Fix AI Data Bottlenecks Before Buying NVIDIA Blackwell GPUs.

Visão geral da arquitetura NVIDIA Blackwell

A arquitetura NVIDIA Blackwell representa um avanço significativo em IA e processamento de dados. Ela atende às crescentes demandas das cargas de trabalho de IA ao oferecer uma estrutura robusta que melhora o desempenho e a eficiência. Com seu design inovador, o Blackwell permite que você processe grandes volumes de dados de forma rápida e eficaz.

No centro da arquitetura Blackwell está o Grace-Blackwell Superchip. Esse superchip combina uma CPU baseada em ARM com uma poderosa GPU Blackwell, criando um módulo de computação unificado. Essa integração aumenta o desempenho e permite uma comunicação fluida entre os componentes. Veja alguns recursos principais do Grace-Blackwell Superchip:

• Oferece suporte a até 72 GPUs NVIDIA Blackwell em um único domínio NVLink.
• Alcança uma velocidade de comunicação de 1,8 TB/s por GPU, significativamente mais rápida que os padrões anteriores.
• Aprimora a capacidade de conectar várias GPUs para um processamento de IA mais eficiente.
• Oferece um petaflop de desempenho em IA, permitindo a execução de grandes modelos de linguagem com até 200 bilhões de parâmetros.
• Possui 128 GB de memória unificada e coerente e até 4 TB de armazenamento NVMe.

As características arquiteturais da arquitetura NVIDIA Blackwell a diferenciam dos projetos anteriores. A tabela a seguir resume esses recursos:

A arquitetura Blackwell não é apenas um chip; é uma plataforma projetada para infraestrutura de IA em larga escala. Ela permite que você escale data centers para atender às demandas de modelos de IA complexos, redefinindo os limites de desempenho e aumentando a eficiência energética no processamento de IA.

Gargalos na infraestrutura de IA

Volume de dados e latência

À medida que suas cargas de trabalho de IA crescem, o volume de dados processados aumenta drasticamente. Esse crescimento cria um grande gargalo na sua infraestrutura. Quando o volume de dados sobe, a latência se torna um fator crítico que pode desacelerar todo o sistema. Mesmo com arquiteturas avançadas como a NVIDIA Blackwell, você enfrenta desafios que afetam a taxa de transferência e a capacidade de resposta.

Desafios de largura de banda de memória

A largura de banda de memória tem um papel vital na velocidade com que seu sistema de IA move dados entre os componentes. A arquitetura Blackwell melhora significativamente a largura de banda de memória, oferecendo até 288 GB de HBM3e por GPU, 3,6 vezes mais que os modelos anteriores. Esse aumento ajuda a reduzir a latência, permitindo acesso mais rápido a grandes modelos de IA e conjuntos de dados. No entanto, se o seu data fabric não acompanhar essa largura de banda, ele cria um gargalo que limita o desempenho.

Gargalos comuns incluem mecanismos de transporte lentos, como cópias da CPU para a GPU, e vias de armazenamento desatualizadas. Essas lentidões fazem com que as GPUs aguardem operações de entrada e saída, aumentando a latência e reduzindo a eficiência. Quando milhares de GPUs operam juntas, mesmo pequenos atrasos se acumulam, elevando os custos e desacelerando o raciocínio da IA.

Necessidades de processamento em tempo real

Suas aplicações de IA frequentemente exigem processamento em tempo real para entregar insights no momento certo. A arquitetura Blackwell acelera os mecanismos de atenção em modelos transformer, reduzindo o tempo até o primeiro token e acelerando a inferência de IA. Essa capacidade diminui os custos de computação ao minimizar os ciclos de processamento por consulta.

Ainda assim, sua infraestrutura precisa acompanhar essa velocidade. Se seu data fabric não conseguir fornecer dados com rapidez suficiente, a latência dispara e a taxa de transferência cai. Demandas em tempo real expõem gargalos no transporte de dados e no acesso à memória. Para aproveitar plenamente os ganhos de desempenho do Blackwell, você precisa de um data fabric projetado para acompanhar suas capacidades de baixa latência e alta taxa de transferência.

Sistemas desatualizados

Dificuldades de integração

Sistemas legados frequentemente criam grandes obstáculos na integração com arquiteturas modernas de IA. Esses sistemas não possuem as APIs e interfaces necessárias para um fluxo de dados contínuo. Como resultado, seus dados permanecem fragmentados em várias plataformas, o que causa ineficiências.

Esses problemas retardam suas iniciativas de IA e aumentam os custos operacionais. Muitas organizações percebem que sua infraestrutura não foi criada para decisões de IA em tempo real em escala, o que leva a gargalos de desempenho.

Silos de dados

Sistemas legados frequentemente operam de forma isolada, criando silos de dados que bloqueiam o acesso unificado a dados de alta qualidade. Esses silos reduzem a precisão das suas previsões de IA e atrasam a entrega de insights. Eles também dificultam a governança eficaz dos dados.

Você pode enfrentar estes desafios:

• Dados armazenados em silos isolados impedem uma única fonte de verdade.
• Dados fragmentados entre departamentos dificultam a integração de IA.
• Você precisa investir fortemente em integração e limpeza de dados antes que a IA possa ter bom desempenho.

Sem resolver esses silos, seus modelos de IA não conseguem atingir todo o seu potencial. O gargalo causado por sistemas desatualizados limita sua capacidade de escalar cargas de trabalho de IA de forma eficiente.

Para superar esses gargalos, você precisa modernizar seu data fabric. Alinhar sua infraestrutura às capacidades da arquitetura NVIDIA Blackwell garante a redução da latência e a maximização da taxa de transferência para suas cargas de trabalho de IA.

Ganhos de desempenho com o Blackwell

Taxa de transferência aprimorada

Velocidade e eficiência

Você vai notar melhorias significativas de desempenho ao atualizar para a arquitetura Blackwell. Esse design reorganiza os pipelines de execução para processar operações INT32 e FP32 sem interrupções. Essa mudança aumenta a eficiência e permite que suas GPUs trabalhem com mais rapidez e inteligência. O subsistema de memória também melhora, permitindo um tratamento de dados melhor e maior taxa de transferência. Essas atualizações ajudam você a processar grandes modelos de IA com mais rapidez.

A arquitetura oferece suporte a configurações com múltiplas GPUs melhor do que antes. Você pode escalar suas cargas de trabalho de IA em muitas GPUs com menos sobrecarga e resultados mais consistentes. A taxa de interseção de triângulos de raio dobra por multiprocessador de streaming (SM), o que significa que as tarefas de ray tracing são executadas muito mais rápido. Essa melhoria beneficia aplicações de IA que dependem de dados 3D complexos ou de simulações.

Veja a seguir um resumo das principais melhorias de desempenho em relação às arquiteturas anteriores da NVIDIA:

Essas melhorias se traduzem em tempos de treinamento mais curtos e inferência mais rápida para seus modelos de IA. Você vai gastar menos tempo esperando e mais tempo inovando.

Operação consistente de baixa latência

A arquitetura Blackwell oferece operação consistente e de baixa latência, o que é essencial para cargas de trabalho de IA em tempo real. O NVIDIA Transformer Engine tem um papel importante aqui. Ele usa Tensor Cores de segunda geração otimizados para precisão FP4, dobrando o throughput de pico em comparação com FP8. Isso significa que seus modelos de IA rodam mais rápido e com mais eficiência.

O sistema Blackwell alcança um aumento de desempenho de até 30x em configurações como a GB200 NVL72. Ele também atinge um aumento de um milhão de vezes no throughput de inferência por megawatt ao longo de seis gerações. Essa eficiência energética permite que você execute clusters de IA maiores sem aumentar os custos de energia.

Você se beneficiará de custos de produção mais baixos por token e de ciclos de iteração mais rápidos. Esses ganhos tornam o treinamento de IA mais acessível, inclusive para empresas de médio porte. O design com refrigeração líquida da arquitetura também favorece a sustentabilidade, ao melhorar o desempenho por watt.

Recursos avançados

Micro-Tensor Scaling

O micro-tensor scaling permite que suas cargas de trabalho de IA rodem de forma eficiente em diferentes escalas. Esse recurso otimiza a forma como as operações de tensores são executadas na GPU, adaptando-se ao tamanho e à complexidade dos seus modelos. Ele ajuda você a manter alto throughput mesmo quando seus modelos de IA variam de tamanho ou quando você faz implantação em várias GPUs.

Essa capacidade de escalonamento garante que seus dados fluam sem interrupções pelo sistema. Ela reduz gargalos e maximiza a utilização da GPU. Você verá uma melhor alocação de recursos e maior capacidade de resposta geral do sistema.

Técnicas de renderização neural

Técnicas de renderização neural, como o Deep Learning Super Sampling (DLSS), transformam a forma como sua IA lida com dados de imagem e vídeo. Em vez de depender de cálculos fixos de pixels, o DLSS aprende como as imagens se formam e usa inferência probabilística para gerar visuais de alta qualidade.

Essa abordagem melhora a consistência e a qualidade visual ao longo do tempo, ao raciocinar sobre múltiplos quadros. Ela se adapta dinamicamente a mudanças de movimento, iluminação e complexidade da cena. O DLSS aproveita os Tensor Cores para executar a inferência de IA junto com o sombreamento tradicional, com custo mínimo de desempenho.

Esses designs de hardware e software integrados permitem que você escale o desempenho de renderização conforme a resolução e a complexidade da cena. Como resultado, seus modelos de IA têm melhor desempenho em tarefas envolvendo gráficos, simulação ou qualquer processamento de dados visuais.

Você também se beneficiará de:

• Eficiência de memória aprimorada, essencial para grandes cargas de trabalho de IA
• Latência reduzida por meio de largura de banda de comunicação melhorada
• Melhorias de eficiência energética que permitem clusters de IA maiores dentro dos mesmos limites de energia

Esses recursos avançados tornam o Blackwell uma plataforma poderosa para sua infraestrutura de IA. Eles ajudam você a alcançar novos níveis de desempenho e throughput, mantendo sob controle os custos operacionais e o consumo de energia.

Dica: para aproveitar plenamente esses ganhos, garanta que sua data fabric consiga suportar a demanda de maior throughput e baixa latência do Blackwell. Modernizar sua infraestrutura de dados ajudará você a extrair todo o potencial desses recursos avançados.

Implicações práticas para as organizações

Orquestração e fluxo de trabalho

Alocação de recursos

Você pode otimizar seus fluxos de trabalho de IA alocando recursos com cuidado para atender às demandas da arquitetura NVIDIA Blackwell. O Grace-Blackwell Superchip combina uma CPU baseada em ARM com uma GPU Blackwell, reduzindo cópias de dados e latência por meio de conexões NVLink-C2C coerentes que atingem velocidades próximas de 960 GB/s. Essa sinergia de hardware permite minimizar gargalos e maximizar o throughput.

Implantar racks NVL72 equipados com NVLink Switch Fabric de quinta geração oferece até 130 TB/s de largura de banda all-to-all. Essa configuração permite tratar várias GPUs como uma única unidade poderosa, melhorando a eficiência no treinamento de IA em grande escala. O Quantum-X800 InfiniBand, com canais de 800 Gb/s e roteamento com reconhecimento de congestionamento, reduz ainda mais o jitter e a latência entre clusters.

A integração com a nuvem também tem papel fundamental. As máquinas virtuais Azure ND GB200 v6 expõem domínios NVLink, permitindo um agendamento com reconhecimento de domínio que conecta os racks de forma eficiente. Os microsserviços NVIDIA NIM combinados com o Azure AI Foundry oferecem inferência containerizada e otimizada para GPU, acessível por meio de APIs conhecidas. Essas ferramentas ajudam você a gerenciar recursos dinamicamente e a otimizar custos com preços alinhados a tokens e opções de capacidade reservada.

Casos de sucesso

Organizações que adotam essas estratégias relatam ciclos de iteração mais rápidos e roteiros de desenvolvimento mais curtos. Elas lançam produtos mais cedo e reduzem o custo de produção por token. Empresas de médio porte passam a ter acesso a treinamento em grande escala e a ciclos de aprendizado por reforço que antes eram limitados às grandes companhias.

O Microsoft Fabric, por exemplo, unifica pipelines de dados, data warehousing e streams em tempo real, com conexões de alta largura de banda para o Blackwell. Essa mudança do processamento em lote para fluxos de dados contínuos e coerentes, com latência abaixo de um milissegundo, dá suporte ao aprendizado por reforço e à análise em streaming. As melhorias em vetorização e tokenização eliminam gargalos de throughput, permitindo tempos de execução previsíveis e convergência mais rápida.

Impacto no mundo real

Benchmarks de desempenho

Você vai perceber ganhos de desempenho impressionantes ao adotar a arquitetura NVIDIA Blackwell. Os sistemas Blackwell lideram todas as categorias de benchmark de treinamento do MLPerf e estabelecem novos recordes de inferência com o Blackwell Ultra GB300 NVL72. A implantação da Microsoft no Azure atingiu 92,1 exaFLOPS usando 4.608 GPUs GB300 para inferência de grandes modelos de linguagem em FP4.

As GPUs Blackwell treinam modelos transformer até nove vezes mais rápido que as gerações anteriores. Os principais supercomputadores já incluem superchips Grace Blackwell, o que evidencia a importância crescente dessa tecnologia na infraestrutura de IA.

Vantagem competitiva

Você pode ganhar uma vantagem competitiva forte aproveitando os recursos do Blackwell. Sua alta capacidade computacional acelera o processamento de dados e a análise em tempo real, ajudando você a extrair insights mais rapidamente e a tomar decisões com mais agilidade. Essa vantagem é decisiva em setores como a saúde, onde o Blackwell acelera a análise de imagens médicas e a genômica, melhorando os desfechos para os pacientes.

Nos serviços financeiros, o Blackwell aprimora a avaliação de risco e a detecção de fraudes com mais velocidade e precisão. Empresas do setor automotivo se beneficiam da percepção e da tomada de decisão em tempo real em sistemas autônomos. Treinamento de IA generativa e de grandes modelos de linguagem também se beneficia muito do Blackwell, transformando a compreensão de linguagem natural e a criação automatizada de conteúdo.

Dica: alinhe seu data fabric e seus fluxos de trabalho à arquitetura do Blackwell para aproveitar plenamente esses benefícios. Uma orquestração otimizada e a alocação eficiente de recursos vão ajudar você a acelerar a inovação em IA e a obter resultados de negócio mais sólidos.

Considerações futuras para data fabrics

Preparando-se para arquiteturas de próxima geração

Ao preparar seu data fabric para arquiteturas de próxima geração, como a NVIDIA Blackwell, considere alguns fatores essenciais. Tratar esses fatores vai ajudar você a otimizar o desempenho e garantir que sua infraestrutura atenda às demandas futuras.

1. Trate os gargalos de latência: uma infraestrutura de data fabric desatualizada pode gerar problemas de latência. Garanta que seus sistemas acompanhem as demandas das GPUs NVIDIA Blackwell. Isso é especialmente importante ao gerenciar várias GPUs, pois a latência acumulada pode desacelerar as operações.

2. Otimize a camada de dados: migre do processamento em lote para a ingestão em streaming e para pipelines em tempo real. Essa mudança possibilita coerência com latência abaixo de um milissegundo, essencial para o aprendizado por reforço e para o ajuste fino contínuo.

3. Analise as cargas de trabalho atuais: compare a utilização das GPUs com os tempos de espera de entrada. Mapear as paralisações de E/S vai ajudar você a dimensionar os clusters com eficiência e a alinhar os domínios NVLink ao paralelismo de modelos.

4. Implemente o posicionamento com consciência de domínio: reduza a comunicação entre fragmentos do fabric posicionando os shards de dados acessados com mais frequência mais perto das GPUs que os utilizam.

5. Migre os processos de ETL em lote: transfira os processos de ETL em lote para pipelines do fabric e para ingestão em tempo real. Isso minimiza saltos de dados e inconsistências de esquema.

6. Colocar feature stores próximos às GPUs: posicione os feature stores e os índices vetoriais junto aos domínios de GPU. Isso reduz transferências custosas de dados entre CPU e GPU.

7. Impor SLAs rigorosos: defina acordos de nível de serviço (SLAs) de submilissegundo para a ingestão em streaming. Isso dá suporte a cargas de trabalho de aprendizado online e aprendizado por reforço.

Treinamento e desenvolvimento

Para gerenciar com eficiência a infraestrutura de dados baseada em Blackwell, suas equipes de TI precisam de iniciativas direcionadas de treinamento e desenvolvimento. Aqui está um resumo das iniciativas essenciais:

Práticas de sustentabilidade

As práticas de sustentabilidade têm papel fundamental na viabilidade de longo prazo das suas data fabrics. A NVIDIA Blackwell Architecture melhora o desempenho por watt e reaproveita os sistemas de resfriamento líquido. Essas melhorias aumentam a eficiência operacional e se alinham às metas de responsabilidade social corporativa. Ao adotar práticas sustentáveis, você garante que sua infraestrutura de dados continue viável e responsável.

Estratégias de melhoria contínua

Para manter o desempenho ideal das suas data fabrics baseadas em Blackwell, adote estratégias de melhoria contínua. Elas ajudam você a se adaptar às demandas em mudança e a evoluir sua infraestrutura ao longo do tempo.

Monitoramento e análise

Ferramentas de monitoramento e análise são essenciais para a otimização contínua. Elas ajudam você a manter a eficiência e a se adaptar às mudanças de desempenho. Veja como elas contribuem:

Ciclos de feedback

Mecanismos eficazes de feedback são essenciais para identificar e resolver problemas de desempenho. Veja algumas métricas-chave de desempenho para monitorar:

Ao focar nessas considerações futuras, você garante que sua malha de dados continue robusta e capaz de atender às exigências da arquitetura NVIDIA Blackwell. Investir em infraestrutura e adotar estratégias de melhoria contínua vai posicionar sua organização para o sucesso no cenário em constante evolução da IA e do processamento de dados.

Para concluir, você enfrenta vários desafios quando sua malha de dados tem dificuldades com a arquitetura NVIDIA Blackwell. Problemas de latência tornam as cargas de trabalho de IA mais lentas, mas a combinação Grace-Blackwell com NVLink e InfiniBand reduz os atrasos a microssegundos. Gargalos na ingestão de dados limitam a taxa de transferência, mas o Microsoft Fabric unifica os pipelines e acelera a ingestão. Integrar hardware avançado, como os racks NVL72 e o InfiniBand Quantum-X800, aumenta a largura de banda e reduz a latência. A arquitetura Blackwell oferece um salto geracional de desempenho, melhorando a taxa de transferência de inferência. A sustentabilidade também importa, e o resfriamento líquido e os ganhos de eficiência apoiam as metas verdes. Para um passo a passo completo desses conceitos e estratégias, não deixe de conferir nosso episódio de podcast relacionado, Fix AI Data Bottlenecks Before Buying NVIDIA Blackwell GPUs.

Resolver esses desafios prepara sua malha de dados para as demandas futuras de IA. Modernizar sua infraestrutura libera todo o potencial da Blackwell e torna sua estratégia de gerenciamento de dados preparada para o futuro.

Perguntas frequentes

O que é a arquitetura NVIDIA Blackwell?

A arquitetura NVIDIA Blackwell é um framework de ponta, projetado para IA e processamento de dados. Ela melhora o desempenho e a eficiência, permitindo que você processe grandes conjuntos de dados com rapidez.

Como o Grace-Blackwell Superchip melhora o desempenho?

O Grace-Blackwell Superchip combina uma CPU baseada em ARM com uma GPU Blackwell. Essa integração reduz a latência e aumenta a taxa de transferência, permitindo um processamento de dados contínuo.

Quais são os principais benefícios de usar a Blackwell para cargas de trabalho de IA?

A Blackwell oferece maior taxa de transferência, operação consistente com baixa latência e recursos avançados, como o escalonamento de micro-tensores. Esses benefícios ajudam você a otimizar o treinamento e a inferência de IA.

Como posso resolver os silos de dados na minha organização?

Para tratar os silos de dados, unifique suas fontes de dados e implemente ferramentas modernas de integração. Essa abordagem garante que você tenha uma única fonte de verdade para seus modelos de IA.

Qual é o papel da largura de banda de memória no desempenho da IA?

A largura de banda de memória é essencial para mover dados entre componentes com rapidez. Uma largura de banda maior reduz a latência, permitindo que seus modelos de IA acessem os dados com mais eficiência.

Como posso preparar minha malha de dados para arquiteturas futuras?

Você pode se preparar modernizando sua infraestrutura, otimizando as camadas de dados e implementando pipelines em tempo real. Essas etapas garantem que seus sistemas deem conta das demandas da próxima geração.

Quais práticas de sustentabilidade devo considerar?

Concentre-se em projetos energeticamente eficientes, como sistemas de resfriamento líquido. Essas práticas melhoram o desempenho e, ao mesmo tempo, alinham-se às metas de responsabilidade social corporativa.

Como posso monitorar o desempenho da minha infraestrutura de IA?

Use ferramentas de telemetria para acompanhar métricas-chave, como latência e utilização da GPU. O monitoramento regular ajuda você a identificar gargalos e a otimizar o desempenho.