Transformando a conectividade: soluções de rede NVIDIA para data centers e cargas de trabalho de IA

No nosso mundo digital em constante mudança, a computação de alto desempenho é cada vez mais necessária – especialmente em centros de dados que suportam cargas de trabalho de inteligência artificial (IA). À medida que as empresas procuram capitalizar a IA para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional, é necessário que haja uma evolução nas soluções de rede subjacentes que possam lidar com mais rendimento de dados e poder computacional. Rede da NVIDIA As soluções são fundamentais para essa mudança, fornecendo transformação da conectividade com aplicativos com uso intensivo de dados por meio de arquiteturas de rede de alta velocidade e baixa latência. Este artigo discute os benefícios de tal solução em termos de melhorias de desempenho e racionalização operacional que permite às empresas concretizar plenamente o seu potencial durante esta era de revolução da IA. Também mostraremos como essas tecnologias afetam os data centers modernos e futuras cargas de trabalho de IA com base em exemplos extraídos de vários produtos NVIDIA, como a unidade de processamento de dados BlueField®, juntamente com a estrutura de software DOCA.

O que é rede NVIDIA?

Compreendendo a integração NVIDIA e Mellanox

Os recursos de rede da NVIDIA foram bastante aprimorados por sua integração com a Mellanox Technologies, que trouxe para a mesa uma ampla gama de soluções de carga de trabalho de data center e inteligência artificial (IA). Essa combinação combina tecnologias de GPU de última geração da NVIDIA com soluções líderes de interconexão de alta velocidade, como InfiniBand e Ethernet, fornecidas pela Mellanox. O resultado é uma arquitetura de rede forte que aumenta o rendimento de dados e diminui a latência, ambos essenciais para sistemas de IA que lidam com grandes volumes de informações em tempo real. As organizações podem escalar cada vez mais rapidamente para alcançar eficiência graças a esta simbiose que garante um processamento rápido e contínuo em muitos nós de um data center. O que destaca a parceria entre a Nvidia e a Mellanox é a sua abordagem estratégica para satisfazer os requisitos computacionais contemporâneos e otimizar o cenário de rede.

Principais benefícios das tecnologias avançadas de rede da NVIDIA

As tecnologias de rede originais da NVIDIA oferecem muitos benefícios que são essenciais para melhorar o desempenho dos data centers. Em primeiro lugar, elas possibilitam a comunicação com latência ultrabaixa, algo essencial para processamento de dados em tempo real e treinamento de IA. Em seguida, seus recursos de alta largura de banda permitem a transferência rápida de grandes conjuntos de dados entre servidores e GPUs, acelerando assim as cargas de trabalho e aumentando a utilização de recursos. Além disso, essas tecnologias têm recursos de rede avançados, como controle de congestionamento ou roteamento adaptável, que otimizam o fluxo de informações e minimizam os gargalos nelas. Como um todo, portanto, as soluções de rede da NVIDIA criam uma infraestrutura mais ágil e eficiente que permite que as empresas dimensionem suas operações de forma eficaz, ao mesmo tempo em que permanecem competitivas neste cenário de IA em rápida mudança.

Papel na otimização do data center

A otimização das operações do data center depende altamente das tecnologias de rede da NVIDIA. Estas soluções reduzem atrasos e aumentam a largura de banda para explorar plenamente as capacidades computacionais, aumentando assim a velocidade de processamento de informações e gerenciando melhor as cargas de trabalho. Além disso, incorporam também o controle inteligente de congestionamento, entre outras funcionalidades avançadas, que são responsáveis ​​pelo balanceamento dinâmico de carga, levando à alocação eficiente de recursos, evitando gargalos. Esse método abrangente melhora o desempenho e oferece suporte à escalabilidade para que os data centers possam se ajustar rapidamente de acordo com os requisitos variáveis. Portanto, as empresas são capazes de tornar os seus sistemas de TI mais flexíveis e eficientes em termos de custos, o que fortalece a competitividade dentro da indústria.

Como o NVIDIA Infiniband acelera a computação?

Principais recursos do NVIDIA Infiniband

A tecnologia NVIDIA InfiniBand foi desenvolvida para oferecer suporte à computação de alto desempenho (HPC) e data centers em nível empresarial. Algumas de suas principais características são a capacidade de lidar com cargas de trabalho complexas de computação e IA:

1. Alto rendimento com baixa latência em ambientes de datacenter: o InfiniBand oferece taxas de dados incomparáveis, muitas vezes ultrapassando 200 Gbps, e faz isso com latência ultrabaixa – apenas alguns microssegundos. Isto é importante para aplicações que necessitam de comunicação rápida e confiável entre nós de computação.
2. Escalabilidade: Com suporte para milhares de nós, o InfiniBand pode ser ampliado para atender às necessidades de grandes infraestruturas de dados ou supercomputadores. Permite um crescimento fácil sem grandes reconfigurações de rede graças ao seu suporte para grandes topologias.
3. Recursos avançados de RDMA para cargas de trabalho complexas de computação e IA: ao permitir a transferência direta de dados entre a memória dos nós sem envolvimento da CPU, o Remote Direct Memory Access (RDMA) reduz a ineficiência enquanto libera recursos de processamento para outras tarefas. Isso melhora o desempenho geral por meio de offloads e computação em rede em aplicativos distribuídos.
4. Confiabilidade aprimorada: entre os recursos de correção de erros incluídos no NVIDIA InfiniBand estão algoritmos de gerenciamento de congestionamento, que garantem a integridade e a continuidade da comunicação necessária para o desempenho de cargas de trabalho críticas.
5. Suporte para cargas de trabalho mistas: o InfiniBand lida com eficiência com tarefas computacionais e operações de armazenamento de dados, atendendo a ambientes de carga de trabalho mista e otimizando a utilização de recursos em diferentes aplicativos.

Essas capacidades proporcionam coletivamente às organizações a oportunidade de construir ambientes computacionais poderosos, capazes de lidar eficazmente com tarefas computacionais exigentes, melhorando assim ainda mais o seu potencial operacional.

Impacto em aplicativos de computação de alto desempenho

Vincular NVIDIA InfiniBand ao sistema permite que ele funcione muito melhor. As descobertas da indústria revelaram que esta arquitetura é responsável por acelerar cargas de trabalho, especialmente aquelas que lidam com aprendizado de máquina, simulações e grandes computações científicas, entre outras, que fazem uso intensivo de dados. Além disso, os recursos avançados de acesso remoto direto à memória (RDMA) podem reduzir as despesas gerais da CPU, permitindo assim o processamento eficiente de informações e tempos de conclusão mais rápidos para tarefas paralelas. A eficiência torna-se necessária quando se lida com sectores como a bioinformática, a astrofísica ou a modelação financeira, onde enormes volumes de dados necessitam de análise ou processamento imediato. Outra coisa é que a escalabilidade nas redes InfiniBand suporta os requisitos crescentes das empresas durante a expansão da capacidade dos recursos de computação, garantindo assim um desempenho máximo sustentado mesmo quando a procura aumenta. Em suma, estes benefícios técnicos fazem da Infini Band um elemento indispensável para impulsionar aplicações de computação de alto desempenho, uma vez que permitem que os estabelecimentos alcancem resultados inovadores.

Vantagens das soluções de rede tradicionais

O NVIDIA Infiniband tem uma série de benefícios sobre soluções de rede convencionais que o tornam mais eficiente para o desempenho geral do sistema. Primeiro, o Infiniband tem comunicação de baixa latência, o que permite transferência de dados mais rápida entre nós do que as redes Ethernet tradicionais, sendo, portanto, muito crucial para operações com restrição de tempo em HPC. Em segundo lugar, a grande capacidade de largura de banda oferecida por InfiniBand garante um bom rendimento, permitindo assim o tratamento sem gargalos de transferências massivas de dados, como aquelas envolvidas em análises em tempo real ou cargas de trabalho de simulação.

Além disso, este protocolo reduz bastante a sobrecarga da CPU através do suporte para acesso remoto direto à memória (RDMA), onde os dados podem ser movidos diretamente entre as memórias sem envolver o processador, liberando assim o poder computacional para outras tarefas, levando a períodos de processamento mais curtos e melhores tempos de resposta do aplicativo. Além disso, a escalabilidade do Inifiniband permite que as organizações ampliem facilmente as suas redes, de modo a satisfazer as crescentes necessidades dos projectos em termos de números de ligação e volumes de dados, algo que não é possível com soluções de rede convencionais, que carecem dessa flexibilidade.

Resumindo, o Infiniband da Nvidia é uma excelente escolha para aplicações de computação de alto desempenho devido à sua combinação de baixa latência, alta largura de banda, utilização reduzida da CPU e recursos de escalabilidade que estabelecem uma base sólida sobre a qual futuros avanços computacionais podem ser construídos.

O que é a plataforma de rede BlueField da NVIDIA?

Visão geral da Bluefield DPU

A unidade de processamento de dados (DPU) BlueField da NVIDIA é um sistema revolucionário criado para desenvolver a infraestrutura de data center por meio de descompressão, aceleração e proteção de funções fundamentais de rede, armazenamento e segurança. Ele combina processadores baseados em ARM de última geração com recursos de rede Ethernet e InfiniBand de alta velocidade da NVIDIA para aumentar a eficiência e o desempenho em ambientes de nuvem, empresariais e de borda. Retirar cargas de trabalho centradas em dados da CPU permite uma melhor utilização de recursos e, ao mesmo tempo, aumenta a velocidade geral de processamento de dados. Mais ainda, isso pode facilitar insights e análises em tempo real, permitindo o processamento inteligente de dados por meio do ecossistema de software da NVIDIA. O BlueField DPU reúne funções de rede com funções de armazenamento, bem como funções de segurança em um dispositivo poderoso; isso o torna um elemento essencial para qualquer ambiente contemporâneo de data center escalonável de alto desempenho.

Benefícios do Bluefield para IA e aprendizado de máquina

O BlueField DPU da NVIDIA pode ser extremamente útil para IA e aprendizado de máquina porque refina o gerenciamento de dados e melhora o desempenho geral. Aqui está o porquê:

1. Fluxo de dados mais eficiente: a arquitetura do BlueField permite acesso às informações em alta velocidade, o que reduz a latência e acelera a alimentação de dados para modelos de IA. Isto é especialmente importante ao treinar em grandes conjuntos de dados, onde o tempo gasto afeta muito os resultados alcançados.
2. Descarregamento de Recursos: O BlueField move tarefas de rede e armazenamento da CPU para a DPU, reduzindo assim a carga de computação nas principais unidades de processamento. Isso melhora a alocação de recursos para que os processadores centrais possam se concentrar em algoritmos de inteligência artificial mais complexos sem serem desacelerados por controles de dados de rotina.
3. Melhor segurança para integridade de dados: As medidas de segurança incorporadas ao BlueField garantem que, durante o processamento ou transferência, as informações permaneçam seguras. Essa proteção torna-se necessária nos casos em que as aplicações de IA lidam com registos pessoais/privados ou devem cumprir regulamentos rigorosos relativos à sua salvaguarda.
4. Adaptabilidade a cargas de trabalho pesadas de computação e sistemas complexos de IA: tendo em vista a expansão dos tamanhos das cargas de trabalho associadas à inteligência artificial, a natureza escalável do BlueField permite-lhe responder dinamicamente, fornecendo poder de processamento adicional juntamente com a largura de banda necessária para suportar o crescimento sem comprometer a eficiência.

Se maximizadas, estas vantagens podem permitir que as empresas obtenham ganhos de eficiência ideais através da adoção de tecnologias de IA/ML, que promovem a inovação em diferentes esferas das suas operações.

Escalabilidade e eficiência em data centers

Os data centers são uma parte muito importante do gerenciamento de big data e há necessidade de soluções adaptáveis. Para melhorar a sua escalabilidade e eficiência, os data centers modernos foram construídos com base em certos princípios, que incluem:

1. Infraestrutura Modular: A maioria dos principais data centers usa um design modular que permite a rápida implantação de recursos adicionais quando necessário. Esta modularidade garante que as organizações possam ampliar as suas operações sem interrompê-las, lidando assim de forma eficaz com diferentes cargas de trabalho.
2. Tecnologias de Eficiência Energética: O consumo de energia deve ser eficiente. Portanto, os data centers contemporâneos adotaram sistemas avançados de resfriamento, hardware verde e outras fontes renováveis ​​para minimizar a produção de carbono e, ao mesmo tempo, manter o desempenho máximo.
3. Virtualização e Automação: A utilização de recursos é maximizada em data centers por meio do uso de máquinas virtuais, que permitem que várias VMs sejam executadas em um servidor físico. As operações também podem ser mais eficientes com software de automação, que reduz erros humanos e garante a alocação de recursos com base na demanda ativa.

Essas estratégias se combinam muito para melhorar a escalabilidade e a eficiência operacional nos data centers, tornando-os capazes de atender às necessidades atuais dos negócios.

Quais são as soluções de rede Ethernet da NVIDIA?

Explorando os switches Spectrum Ethernet

Os switches Spectrum Ethernet da NVIDIA são projetados para serem soluções de data center e rede em nuvem para computação de alto desempenho, ao mesmo tempo em que fornecem serviços de segurança para computação complexa. Esses switches oferecem uma série de recursos avançados, como latência ultrabaixa, alta largura de banda e escalabilidade, o que permite que eles lidem com cargas de trabalho pesadas. Um dos principais recursos é seu suporte para velocidades Ethernet de até 400 GbE, o que permite taxas de transferência de dados mais rápidas, melhorando assim a eficiência geral do sistema.

A família Spectrum também possui telemetria integrada para monitoramento e gerenciamento em tempo real, juntamente com suporte para protocolos avançados de automação de rede, como aqueles encontrados em ambientes SDN; isso simplifica muito as operações em vários tipos de data centers e fornece melhores recursos de orquestração entre eles. Por meio de soluções de rede inteligentes alimentadas por IA e ML que podem se adaptar às mudanças nas necessidades de dados e otimizar a utilização de recursos, os switches Spectrum baseados em hardware NVIDIA melhoram muito a confiabilidade do desempenho exigida pelo cenário digital atual.

Comparando soluções Ethernet e Infiniband

Comparar Ethernet e InfiniBand revela uma série de diferenças importantes que refletem sua adequação de aplicação de data center diferente, como offloads e computação em rede. Sua capacidade de suportar taxas de dados variando de 1GbE a 400GbE e além fez da Ethernet o padrão de rede porque é versátil, econômica e fácil de implementar. Esse amplo uso, juntamente com a compatibilidade entre várias infraestruturas de rede, a torna uma excelente escolha para redes de uso geral.

Por outro lado, o InfiniBand é projetado especificamente para ambientes de computação de alto desempenho (HPC), oferecendo maiores larguras de banda de até 200 Gbps e latências menores do que a Ethernet tradicional. Ele consegue isso por meio do emprego de uma arquitetura de malha comutada, que permite processamento paralelo eficiente, especialmente útil em aplicativos que precisam de transferências rápidas de dados, como análise de big data ou cargas de trabalho de IA.

Todas as tecnologias têm suas próprias áreas fortes – flexibilidade/compatibilidade sendo uma delas para Ethernet, enquanto desempenho/velocidade é outra, especialmente para aplicações exigentes, quando se trata de Infiniband. À medida que as empresas expandem ainda mais as suas atividades, a escolha da Ethernet ou da InfiniBand dependerá principalmente das necessidades específicas de desempenho, bem como dos objetivos operacionais em determinados ambientes.

Implantando as mais recentes tecnologias de rede Ethernet da NVIDIA

A NVIDIA é conhecida por suas tecnologias de rede Ethernet, que visam melhorar o rendimento de dados e reduzir a latência em ambientes modernos de data center. As adições mais recentes à sua linha são os switches da série Spectrum. Esses switches foram projetados para cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina que exigem conexões de alta largura de banda com baixa latência. Eles usam recursos avançados de SDN que otimizam o gerenciamento de rede, automatizando a alocação de recursos com base no ajuste dinâmico de acordo com os requisitos da carga de trabalho.

Além disso, ao integrar soluções de rede aceleradas por GPU, a NVIDIA garante que as informações sejam processadas e transferidas mais rapidamente pelas redes. Os data centers podem atingir níveis mais altos de eficiência, bem como escalabilidade, graças ao processamento de pacotes programáveis ​​e ao descarregamento de hardware, entre outras tecnologias fornecidas por esta empresa. Portanto, antes de implementar qualquer uma dessas tecnologias, é importante que as organizações levem em consideração sua arquitetura existente, quão compatíveis elas são com os sistemas atuais, bem como as necessidades específicas de aplicação, de modo a explorar totalmente as vantagens trazidas pelas soluções Ethernet da NVIDIA.

Como a NVIDIA otimiza o desempenho da rede?

Rede avançada com NVIDIA

Para aumentar o rendimento, reduzir a latência e melhorar a eficiência nos data centers, a Nvidia otimiza o desempenho da rede por meio de diversas inovações importantes. Inicialmente, a empresa utilizou a tecnologia RDMA, que permitiu a rápida transferência de dados entre servidores sem sobrecarregar a CPU, levando à diminuição da latência e à melhoria do tempo de resposta das aplicações. Outra contribuição importante vem dos adaptadores de rede Mellanox ConnectX que suportam altas larguras de banda, bem como conexões de baixa latência, tornando-os adequados para cargas de trabalho com muitos dados.

Além disso, a Nvidia integra tecnologias de rede programáveis ​​para melhorar o desempenho da rede, permitindo assim que os data centers configurem suas redes dinamicamente de acordo com os requisitos específicos da aplicação. Ao combinar esses switches programáveis ​​com seus adaptadores de rede de alto desempenho, como os switches Spectrum, as empresas podem automatizar a alocação de recursos com base nas demandas atuais da carga de trabalho enquanto gerenciam redes em tempo real. Esse método completo garante que as soluções de rede da NVIDIA atendam e superem as necessidades dos aplicativos modernos, especialmente em ambientes de IA e aprendizado de máquina.

Técnicas para transferência de dados em alta velocidade

Métodos de transferência de dados em alta velocidade são necessários para tornar as redes mais rápidas, especialmente em ambientes que lidam com grandes quantidades de informações. Aqui estão alguns exemplos notáveis;

1. Empregar tecnologias RDMA: Isso permite a transferência direta de dados de memória para memória entre computadores sem envolver a CPU, reduzindo assim a latência e aumentando o rendimento. Na verdade, isso é fundamental quando se trata de data centers, pois eles podem melhorar muito o desempenho geral por meio do processamento rápido de dados com a ajuda de NICs inteligentes.
2. Implementar rede multicanal: A rede multicanal usa múltiplas conexões para aumentar a largura de banda e a confiabilidade. Quando uma organização espalha suas informações por diferentes rodovias, o congestionamento é reduzido, levando a uma comunicação mais rápida entre dispositivos, especialmente com placas de interface de rede.
3. Otimize protocolos de rede: protocolos de rede avançados, como NVMe sobre Fabrics, podem acelerar a taxa de movimentação de dados entre aplicativos de armazenamento e de servidor. Esses protocolos aumentam o desempenho do armazenamento flash, o que se torna crucial à medida que surgem mais demandas por informações.

Estes métodos são necessários, entre outras coisas, para garantir que as infraestruturas de rede possam suportar aplicações modernas, uma vez que as organizações estão cada vez mais a adotar cargas de trabalho caracterizadas por maiores volumes de dados.

Aproveitando a IA para eficiência de rede

Para automatizar processos, prever possíveis falhas e otimizar a alocação de recursos, a Inteligência Artificial (IA) é muito importante para aumentar a eficiência da rede. A seguir estão alguns desenvolvimentos recentes:

1. Análise preditiva: ferramentas orientadas por IA que analisam dados históricos da rede podem prever padrões de tráfego e possíveis sobrecargas, permitindo assim que ajustes sejam feitos antecipadamente para um desempenho sustentado. Este método reduz o tempo de inatividade mais do que qualquer outra abordagem, pois melhora a experiência do usuário.
2. Gerenciamento automatizado de rede com tecnologias aceleradas NVIDIA: os sistemas de IA usam análise de dados em tempo real para gerenciar de forma autônoma configurações e ajustes de rede. Isso garante que as redes se adaptem dinamicamente às mudanças nas demandas de carga de trabalho, melhorando o rendimento e a confiabilidade gerais.
3. Detecção de anomalias e segurança: algoritmos de IA que monitoram o tráfego de rede podem detectar padrões comuns que indicam ameaças à segurança. As organizações podem proteger os seus dados sensíveis contra ataques cibernéticos, fortalecendo os mecanismos de defesa através da rápida identificação e resposta a estas anomalias.

A integração da IA ​​na gestão da rede não só facilita as operações, mas também aumenta o limite máximo de desempenho porque as organizações estão a esforçar-se para satisfazer as necessidades crescentes da infraestrutura digital. À medida que esta tecnologia avança, a sua capacidade de revolucionar a eficiência da rede também aumentará.

Fontes de Referência

Rede de computadores

Nvidia

Ethernet

Perguntas Frequentes (FAQs)

P: Quais são as soluções de rede de data center mais recentes da NVIDIA para cargas de trabalho de IA?

R: Soluções atualizadas como Quantum Infiniband e NVIDIA BlueField-3 DPUs garantem redes de alto desempenho. Essas soluções oferecem conectividade ponta a ponta confiável, arquiteturas escaláveis ​​e baixa latência para aplicativos de IA e data centers.

P: Como o Quantum Infiniband oferece suporte a redes aceleradas?

R: O Quantum Infiniband fornece altas larguras de banda e baixas latências necessárias para redes aceleradas. Ajuda a transferir dados entre GPUs e CPUs de forma eficaz, garantindo uma operação suave em ambientes de IA e de alta computação.

P: Qual a função das DPUs NVIDIA BlueField-3 nos data centers modernos?

R: Integrar redes definidas por software, redes de armazenamento e computação em rede com DPUs NVIDIA BlueField-3 é um grande passo à frente para data centers modernos. Isso permite que as CPUs descarreguem tarefas de rede de forma mais eficiente, liberando-as para cargas de trabalho de computação mais pesadas.

P: Como as soluções de rede NVIDIA lidam com as tecnologias Ethernet e Infiniband?

R: Eles são flexíveis o suficiente para suportar tecnologias Ethernet ou Infiniband, acomodando assim as diferentes necessidades de data centers ou cargas de trabalho de IA. Quantum Infiniband é uma das tecnologias utilizadas para fornecer interconexões de alta velocidade, enquanto Spectrum-X gerencia interfaces de rede de alto desempenho.

P: Quais benefícios o RDMA (Remote Direct Memory Access) oferece nas soluções de rede NVIDIA?

R: Ao usar RDMA nesses sistemas, os aplicativos de IA distribuídos e outros tipos de tarefas de HPC que envolvem grandes quantidades de dados transferidos podem ter um desempenho significativamente melhor. Com ele, as GPUs podem se comunicar diretamente com o armazenamento e outros recursos computacionais sem passar pela CPU, reduzindo bastante a latência.

P: Explique por que as DPUs NVIDIA BlueField® são boas para cargas de trabalho de IA.

R: As DPUs NVIDIA BlueField® descarregam tarefas de rede, segurança e armazenamento da CPU para acelerar as cargas de trabalho de IA. Dessa forma, elas liberam mais poder de computação para uso em aplicativos de inteligência artificial, aumentando assim o desempenho e a eficiência do processamento de dados.

P: O que a computação em rede faz pelas soluções de rede de alto desempenho desenvolvidas pela NVIDIA?

R: Ele permite a computação dentro da própria rede, reduzindo a movimentação de dados e melhorando o desempenho geral do aplicativo. Isto é importante para sistemas de IA escaláveis ​​que envolvem muitas cargas de trabalho complexas.

P: Como a rede definida por software foi abordada com os novos produtos da Nvidia?

R: Suas plataformas Spectrum-X, juntamente com DPUs BlueField®, tornaram possível implementar automação e gerenciar redes de forma eficiente em um ambiente definido por software. Essas tecnologias permitem configurações dinâmicas que podem se adaptar a diferentes requisitos em data centers modernos de alto desempenho.

P: Por que devemos usar adaptadores de rede ConnectX em data centers?

R: Os adaptadores de rede ConnectX oferecem soluções de conectividade de baixa latência e alto throughput de E/S, ideais para uso em data centers onde tais capacidades são mais frequentemente necessárias. Além disso, esses adaptadores suportam protocolos Ethernet e Infiniband, garantindo assim um desempenho de rede flexível e confiável em todos os tipos de configurações.

P: Como as soluções de rede da NVIDIA podem alcançar a automação em data centers?

R: A automação de rede se torna atingível quando tarefas de rotina são descarregadas por meio de adaptadores habilitados para RDMA fornecidos pela Nvidia, juntamente com DPUs BlueField-3. Isso permite que os administradores configurem redes usando software facilmente, ao mesmo tempo em que garantem que essas operações consumam menos recursos do que antes, levando a melhores níveis de eficiência dentro delas.