Compreender o impacto do poder computacional nas inovações em IA

A inteligência artificial (AI) e o poder computacional têm uma relação muito próxima. O poder computacional é essencial para as aplicações de IA porque ajuda os sistemas informáticos a processar e executar tarefas. Estas aplicações requerem recursos computacionais substanciais para gerir algoritmos complexos e grandes conjuntos de dados, e é aqui que entram as GPUs. As GPUs, ou unidades de processamento gráfico, foram originalmente concebidas para acelerar o processamento de imagens e vídeos, mas tornaram-se essenciais para gerir o processamento intensivo de dados e as tarefas de aprendizagem profunda exigidas pela IA.

Nos últimos anos, temos visto os avanços da IA crescerem exponencialmente. Naturalmente, o hardware de IA precisa de acompanhar esse crescimento. Um estudo revelou que o desempenho das GPUs aumentou cerca de 7.000 vezes desde 2003.

Um hardware mais potente, rápido e eficiente permite que investigadores e engenheiros desenvolvam modelos de IA cada vez mais complexos. Vamos compreender como a infraestrutura computacional para IA está a evoluir para responder às crescentes exigências da inteligência artificial.

Hardware de IA: um tema cada vez mais debatido#

O papel das GPUs no desenvolvimento da IA é inegável. Estes processadores potentes aceleram os cálculos complexos necessários para treinar e implementar modelos de IA. Essencialmente, funcionam como a base da tecnologia de IA moderna. Mas não são apenas as GPUs que estão a atrair atenção.

Estamos a começar a ver chips criados especificamente para IA a competir com elas. Estes chips são desenvolvidos de raiz para ajudar a IA a executar as suas tarefas de forma ainda melhor e mais rápida. Está a ser realizado muito trabalho de investigação para melhorar o futuro da computação para IA. Muitas empresas estão a investir em poder computacional para IA, uma das razões pelas quais o mercado global de hardware de IA foi avaliado em $53,71 mil milhões em 2023 e deverá crescer para aproximadamente 473,53 mil milhões de dólares até 2033.

Porque é que os avanços no hardware de IA se tornaram recentemente um tema de debate? A transição para hardware de IA especializado reflete as crescentes exigências das aplicações de IA em diferentes setores. Para criar soluções de IA com sucesso, é importante manter-se à frente, estando atento às mudanças que ocorrem no hardware.

Principais intervenientes no hardware de IA#

Os principais fabricantes de hardware competem para desenvolver hardware de próxima geração, melhorando o desempenho e a eficiência através de desenvolvimento interno, parcerias estratégicas e aquisições.

Fig. 1 Líderes no hardware de IA.

A Apple passou da utilização de GPUs externas para o desenvolvimento dos seus próprios chips da série M, com motores neuronais para aceleração de IA, reforçando o seu ecossistema fortemente controlado. Entretanto, a Google continua a investir fortemente na sua infraestrutura de unidades de processamento tensorial (TPU). As TPUs são chips de IA concebidos para trabalhar mais rapidamente e consumir menos energia do que as GPUs, o que as torna excelentes para treinar e implementar soluções de IA em maior escala.

Da mesma forma, a AMD entrou no setor do hardware de IA com a sua série de aceleradores Radeon Instinct, direcionada para centros de dados e aplicações de computação de alto desempenho. Além disso, a NVIDIA continua focada no desenvolvimento de GPUs otimizadas para cargas de trabalho de IA, como as GPUs Tensor Core A100 e H100. A sua recente aquisição da Arm Holdings pretende aumentar o seu controlo sobre as arquiteturas de chips que alimentam muitos dispositivos móveis.

Além destes intervenientes estabelecidos, muitas startups e instituições de investigação estão a explorar novas arquiteturas de chips de IA. Por exemplo, a Graphcore é especializada em computações esparsas com a sua unidade de processamento de inteligência (IPU). A Cerebras Systems disponibiliza o Wafer Scale Engine, um chip de enormes dimensões concebido para cargas de trabalho de IA em escala extrema.

Avanços mais recentes no hardware de IA#

Vamos conhecer o hardware de IA mais recente.

Em 9 de abril de 2024, a Intel apresentou o seu chip de IA mais recente, o Gaudi 3, com um desempenho superior ao da GPU H100 da NVIDIA:

• Mais do dobro da eficiência energética e processamento de modelos de IA 1,5 vezes mais rápido.
• Disponível em configurações flexíveis, como integrado numa placa-mãe ou como placa autónoma.
• Testado com sucesso em diversos modelos de IA, como o Llama da Meta e o Falcon de Abu Dhabi, demonstrando a sua eficácia para treinar e implementar vários modelos de IA, incluindo o Stable Diffusion e o Whisper da OpenAI para reconhecimento de voz.

Fig. 2 Gaudi 3 da Intel.

Antes do Gaudi 3, em 18 de março de 2024, a NVIDIA apresentou a sua mais recente plataforma de IA, a Blackwell. Esta plataforma foi concebida para impulsionar avanços em vários setores e apresenta as seguintes características:

• A NVIDIA afirma que a Blackwell é o "chip mais potente do mundo".
• Inclui uma GPU de dois dies, com 208 mil milhões de transístores e uma interligação chip a chip de 10 TB/s, estabelecendo novos padrões de potência e eficiência para IA generativa à escala de centros de dados.
• Os principais fornecedores de serviços de cloud, como Google Cloud, Amazon Web Services e Microsoft Azure, anunciaram planos para utilizar a Blackwell e impulsionar avanços em IA generativa, aprendizagem profunda e serviços de computação na cloud.

Fig. 3 Blackwell da NVIDIA.

A ascensão dos chips de IA personalizados#

Entretanto, vários gigantes tecnológicos estão a desenvolver os seus próprios chips de IA personalizados para alimentar os seus serviços.

Em 10 de abril de 2024, a Meta anunciou a versão mais recente do seu acelerador de treino e inferência da Meta (MTIA). Este chip de segunda geração, já operacional nos centros de dados da Meta, apresenta um melhor desempenho em termos de capacidade computacional e largura de banda da memória. Estas atualizações suportam o desempenho das aplicações de IA da Meta, como os motores de classificação e recomendação, em plataformas como o Facebook e o Instagram.

Fig. 4 Versão mais recente do MTIA da Meta.

Da mesma forma, outros grandes intervenientes, como a Google, a Amazon e a Microsoft, também apresentaram este ano os seus chips de silício personalizados. Trata-se de uma medida estratégica para otimizar as suas estruturas de custos e reduzir a dependência de fornecedores terceiros, como a NVIDIA.

Onde é utilizado o hardware de IA?#

O hardware de IA suporta várias soluções de IA em muitos setores diferentes. Na área dos cuidados de saúde, alimenta sistemas de imagiologia médica, como exames de MRI e CT, processando tarefas complexas e grandes volumes de dados de forma eficiente para permitir diagnósticos rápidos e precisos.

As instituições financeiras utilizam algoritmos de IA para analisar dados na deteção de fraude e na otimização de investimentos. A natureza complexa da análise de dados financeiros exige capacidades avançadas de hardware para lidar eficazmente com a enorme carga de trabalho computacional.

No setor automóvel, ajuda a processar dados de sensores em tempo real em veículos autónomos. Tarefas como a deteção de objetos e a prevenção de colisões precisam de hardware avançado, com capacidades de processamento potentes, para permitir decisões rápidas e garantir a segurança dos passageiros.

Fig. 5 O cérebro de um veículo autónomo.

Os retalhistas utilizam motores de recomendação baseados em IA para personalizar as experiências de compra e aumentar as vendas, analisando grandes volumes de dados de clientes em diferentes departamentos para prever preferências e sugerir produtos relevantes. A necessidade de analisar conjuntos de dados diversificados e gerar recomendações personalizadas exige hardware avançado para obter respostas em tempo real e aumentar o envolvimento dos utilizadores.

Outro exemplo relacionado com as lojas de retalho é a utilização de visão computacional para monitorizar e analisar o comportamento dos clientes. Os retalhistas podem compreender como os clientes interagem com o ambiente, identificar produtos populares e detetar padrões de circulação. Com base nestas conclusões, podem otimizar a disposição das lojas e a colocação dos produtos para melhorar as vendas. O poder computacional é importante para o processamento em tempo real de grandes volumes de dados de vídeo. O acompanhamento preciso de movimentos e interações depende de um hardware robusto. Sem ele, a velocidade e a precisão do processamento de dados ficam comprometidas, reduzindo a eficácia da análise do comportamento dos clientes.

Isso é apenas a ponta do icebergue. Desde a indústria transformadora até à agricultura, o hardware de IA está presente em todo o lado.

Escalar a IA com poder computacional#

O hardware de IA é frequentemente desenvolvido para lidar com tarefas de grande dimensão. Pode ser difícil compreender a escala das implementações de IA nas indústrias de todo o mundo, mas é evidente que uma IA escalável depende da existência do hardware adequado.

Vejamos, por exemplo, a colaboração entre a BMW e a NVIDIA. Com a BMW a produzir 2,5 milhões de automóveis por ano, a escala das suas operações é enorme. A BMW utiliza IA para otimizar vários aspetos do seu processo de fabrico, desde o controlo de qualidade e a manutenção preditiva até à logística e à gestão da cadeia de abastecimento.

Para responder a estas exigências, a BMW depende de soluções avançadas de hardware de IA, como a NVIDIA Quadro RTX 8000 e servidores equipados com RTX. Estas tecnologias tornam as implementações de IA mais fáceis e escaláveis.

O poder computacional afeta diferentes partes da tua solução de IA#

Além de fornecer poder computacional às aplicações de IA, o hardware de IA que escolhes influencia a tua solução em termos de desempenho do modelo, necessidades de conversão do modelo, flexibilidade de implementação e precisão geral. Depois de treinados e testados, os modelos de IA são frequentemente convertidos para um formato que possa ser executado nas plataformas de implementação escolhidas.

No entanto, a conversão de modelos pode provocar perda de precisão e deve ser considerada antecipadamente. Ferramentas de integração como ONNX (Intercâmbio de Redes Neuronais Abertas) podem fornecer um formato padronizado para implementar modelos de IA numa grande variedade de plataformas de hardware. Esta é também a razão pela qual modelos populares como o YOLOv8 permitem aos utilizadores exportar os seus modelos treinados à medida em vários formatos, para abranger múltiplas opções de implementação.

A eficiência energética é fundamental para o futuro da computação de IA#

O impacto do poder computacional avançado para IA não se limita à IA; também está a chegar ao setor energético.

Fig. 6 Avançar rumo a um hardware de IA sustentável.

Por exemplo, o LLaMA-3 da Meta, um modelo de linguagem de grande escala (LLM) avançado, foi treinado utilizando dois clusters de centros de dados personalizados, cada um equipado com 24.576 GPUs NVIDIA H100. Com esta configuração de hardware robusta, a Meta conseguiu aumentar a velocidade de processamento e alcançar uma redução significativa de 40% no consumo de energia. Assim, os avanços no hardware de IA também contribuem para operações mais eficientes em termos energéticos.

Além disso, a ligação entre a IA e a energia está a receber mais atenção, com o envolvimento de pessoas como Sam Altman. Altman, conhecido como CEO da OpenAI, tornou recentemente pública a empresa de energia nuclear Oklo. A Oklo, com a sua inovadora tecnologia de fissão nuclear, pretende transformar a produção de energia, fornecendo potencialmente energia aos centros de dados essenciais para as operações de IA. Nos últimos anos, Bill Gates, cofundador da Microsoft, e Jeff Bezos, fundador da Amazon, também investiram em centrais nucleares.

Para além do circuito#

Olhando para o futuro, prevê-se que o hardware de IA dê grandes saltos, especialmente com a ascensão da computação quântica. Os especialistas preveem que, até 2030, o mercado da computação quântica poderá valer quase 65 mil milhões de dólares. À medida que os modelos de IA se tornam mais complexos, o hardware especializado torna-se crucial para desbloquear todo o seu potencial. Desde chips específicos para IA até à exploração da computação quântica, a inovação em hardware impulsiona o desenvolvimento de soluções de IA mais complexas e impactantes.

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