Entendendo o impacto do poder computacional nas inovações de AI

A inteligência artificial (IA) e o poder computacional têm uma relação muito próxima. O poder computacional é essencial para aplicações de IA, pois ajuda os sistemas de computador a processar e executar tarefas. Essas aplicações exigem recursos computacionais substanciais para gerenciar algoritmos complexos e grandes conjuntos de dados, que é onde as GPUs entram em cena. As GPUs, ou Unidades de Processamento Gráfico, foram originalmente projetadas para acelerar o processamento de imagens e vídeos, mas tornaram-se essenciais para gerenciar o processamento intensivo de dados e as tarefas de aprendizado profundo que a IA exige.

Nos últimos anos, vimos os avanços da IA crescerem exponencialmente. Naturalmente, os avanços no hardware de IA precisam acompanhar esse crescimento. Um estudo revelou que o desempenho das GPUs aumentou cerca de 7.000 vezes desde 2003.

Um hardware mais forte, mais rápido e mais eficiente permite que pesquisadores e engenheiros desenvolvam modelos de IA cada vez mais complexos. Vamos entender como a infraestrutura computacional para IA está evoluindo para atender às crescentes demandas da inteligência artificial.

Link to this sectionHardware de IA: Uma conversa crescente#

O papel das GPUs no desenvolvimento de IA é inegável. Esses processadores poderosos aceleram os cálculos complexos necessários para treinar e implementar modelos de IA. Essencialmente, eles servem como a espinha dorsal da tecnologia de IA moderna. Mas não são apenas as GPUs que estão atraindo atenção.

Estamos começando a ver chips feitos apenas para IA que competem com elas. Esses chips são construídos do zero para ajudar a IA a fazer seu trabalho ainda melhor e mais rápido. Muita pesquisa e trabalho estão sendo feitos para melhorar o futuro da computação em IA. Muitas empresas estão investindo em poder computacional de IA, o que é uma das razões pelas quais o mercado global de hardware de IA foi avaliado em $53,71 bilhões em 2023 e espera-se que cresça para aproximadamente $473,53 bilhões até 2033.

Por que os avanços do hardware de IA se tornaram um tópico de conversa recentemente? A mudança em direção ao hardware de IA especializado reflete as crescentes demandas das aplicações de IA em diferentes setores. Para criar soluções de IA com sucesso, é importante estar à frente, mantendo-se informado sobre as mudanças que acontecem no hardware.

Link to this sectionPrincipais players no hardware de IA#

Os principais fabricantes de hardware estão correndo para desenvolver hardware de última geração, melhorando o desempenho e a eficiência por meio de desenvolvimento interno, parcerias estratégicas e aquisições.

Fig 1. Líderes em Hardware de IA.

A Apple passou de usar GPUs externas para desenvolver seus próprios chips da série M com motores neurais para aceleração de IA, fortalecendo seu ecossistema rigorosamente controlado. Enquanto isso, o Google continua a investir pesado em sua infraestrutura de Tensor Processing Unit (TPU). As TPUs são chips de IA construídos para funcionar mais rápido e consumir menos energia do que as GPUs, o que os torna ótimos para treinar e implementar soluções de IA em maior escala.

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

Além desses players estabelecidos, muitas startups e instituições de pesquisa estão se aventurando em novas arquiteturas de chips de IA. Por exemplo, a Graphcore se especializa em computações esparsas com sua Intelligence Processing Unit (IPU). A Cerebras Systems oferece o Wafer Scale Engine, um chip massivo adaptado para cargas de trabalho de IA em escala extrema.

Link to this sectionÚltimos avanços em hardware de IA#

Vamos dar uma olhada no hardware de IA mais recente que surgiu.

Em 9 de abril de 2024, a Intel revelou seu chip de IA mais recente, o Gaudi 3, ostentando um desempenho superior em relação à GPU H100 da NVIDIA:

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

Fig 2. Gaudi 3 da Intel.

Antes do Gaudi 3, em 18 de março de 2024, a NVIDIA apresentou sua plataforma de IA mais recente, o Blackwell. Esta plataforma foi projetada para impulsionar avanços em vários campos e possui os seguintes recursos:

• A NVIDIA afirma que o Blackwell é o "chip mais poderoso do mundo".
• Ele ostenta uma GPU de chip duplo com 208 bilhões de transistores e uma interconexão chip-a-chip de 10 TB/s, estabelecendo novos padrões de potência e eficiência em IA generativa em escala de datacenter.
• Principais provedores de serviços em nuvem como Google Cloud, Amazon Web Services e Microsoft Azure anunciaram seus planos de usar o Blackwell para impulsionar avanços em IA generativa, aprendizado profundo e serviços de computação em nuvem.

Fig 3. Blackwell da NVIDIA.

Link to this sectionA ascensão dos chips de IA personalizados#

Enquanto isso, várias gigantes da tecnologia estão desenvolvendo seus próprios chips de IA personalizados para impulsionar seus serviços.

Em 10 de abril de 2024, a Meta anunciou a versão mais recente de seu Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Este chip de segunda geração, já operacional nos data centers da Meta, está com um desempenho melhor em termos de computação e largura de banda de memória. Essas atualizações apoiam o desempenho das aplicações de IA da Meta, como motores de classificação e recomendação, em plataformas como Facebook e Instagram.

Fig 4. Versão mais recente do MTIA da Meta.

Da mesma forma, outros grandes players como Google, Amazon e Microsoft também introduziram seus chips de silício personalizados este ano. É um movimento estratégico para otimizar suas estruturas de custo e reduzir a dependência de fornecedores terceirizados como a NVIDIA.

Link to this sectionOnde o hardware de IA está sendo usado?#

O hardware de IA suporta várias soluções de IA em muitos setores diferentes. Na saúde, ele impulsiona sistemas de imagem médica como ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas, lidando com tarefas complexas e processando grandes volumes de dados de forma eficiente para diagnósticos rápidos e precisos.

Instituições financeiras usam algoritmos de IA para analisar dados para detecção de fraudes e otimização de investimentos. A natureza intrincada da análise de dados financeiros requer capacidades de hardware avançadas para lidar com a imensa carga de trabalho computacional de forma eficaz.

Na indústria automotiva, ele ajuda a processar dados de sensores em tempo real em veículos autônomos. Tarefas como detecção de objetos e prevenção de colisões precisam ser apoiadas por hardware avançado com poderosas capacidades de processamento para tomada de decisão rápida e segurança dos passageiros.

Fig 5. O Cérebro de um Veículo Autônomo.

Varejistas usam motores de recomendação orientados por IA para personalizar experiências de compra e aumentar as vendas, analisando vastos dados de clientes em todos os departamentos para prever preferências e sugerir produtos relevantes. A necessidade de analisar conjuntos de dados diversos e gerar recomendações personalizadas exige hardware avançado para respostas em tempo real e maior engajamento do usuário.

Outro exemplo relacionado a lojas de varejo é o uso de visão computacional para monitorar e analisar o comportamento do cliente. Os varejistas podem entender como os clientes interagem com seu ambiente, identificar produtos populares e detectar padrões de tráfego de pedestres. Com base nesses resultados, eles podem otimizar o layout da loja e a disposição 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 rastreamento preciso de movimentos e interações depende de hardware robusto. Sem ele, a velocidade e a precisão do processamento de dados ficam comprometidas, reduzindo a eficácia da análise do comportamento do cliente.

Isso é apenas a ponta do iceberg. Da manufatura à agricultura, o hardware de IA pode ser visto em toda parte.

Link to this sectionEscalando a IA com poder computacional#

O hardware de IA é frequentemente construído para lidar com grandes tarefas. Pode ser desafiador compreender a escala das implementações de IA em indústrias ao redor do mundo, mas está claro que a IA escalável depende de ter o hardware certo no lugar.

Veja a colaboração entre a BMW e a NVIDIA, por exemplo. Com a BMW produzindo 2,5 milhões de carros anualmente, a escala de suas operações é imensa. A BMW está usando IA para otimizar vários aspectos de seu processo de manufatura, desde controle de qualidade e manutenção preditiva até logística e gestão da cadeia de suprimentos.

Para atender a essas demandas, a BMW conta com soluções avançadas de hardware de IA, como os servidores Quadro RTX 8000 e RTX da NVIDIA. Essas tecnologias tornam as implementações de IA mais fáceis e escaláveis.

Link to this sectionO poder computacional afeta diferentes partes da sua solução de IA#

Além de fornecer poder computacional às aplicações de IA, o hardware de IA que você escolhe influencia sua solução em termos de desempenho do modelo, necessidades de conversão de modelo, flexibilidade de implementação e precisão geral. Assim que os modelos de IA são treinados e testados, eles são frequentemente convertidos para um formato que será executado nas plataformas de implementação escolhidas.

Mas, a conversão de modelos pode levar à perda de precisão e precisa ser considerada com antecedência. Ferramentas de integração como o ONNX (Open Neural Network Exchange) podem fornecer um formato padronizado para implementar modelos de IA em uma ampla gama de plataformas de hardware. Esta também é a razão pela qual modelos populares como o YOLOv8 dão aos usuários a opção de exportar seus modelos treinados personalizados em muitos formatos diferentes para atender a múltiplas opções de implementação.

Link to this sectionA eficiência energética é parte integrante do futuro da computação em IA#

O impacto do poder computacional avançado de IA não se limita à IA; ele também está afetando o setor de energia.

Fig 6. Rumo ao hardware de IA sustentável.

Por exemplo, o LLaMA-3 da Meta, um grande modelo de linguagem (LLM) avançado, foi treinado usando dois clusters de data center construídos sob medida, equipados com 24.576 GPUs NVIDIA H100 cada. Por meio dessa configuração de hardware robusta, a Meta conseguiu aumentar a velocidade de processamento e alcançar uma redução significativa de 40% no consumo de energia. Portanto, os avanços no hardware de IA também estão contribuindo para operações mais eficientes em termos energéticos.

Além disso, a conexão entre IA e energia está recebendo mais atenção com pessoas como Sam Altman se envolvendo. Altman, conhecido como CEO da OpenAI, recentemente tornou a empresa de energia nuclear Oklo disponível ao público. A Oklo, com sua tecnologia inovadora de fissão nuclear, visa transformar a produção de energia, potencialmente fornecendo energia para os data centers essenciais para as operações de IA. Nos últimos anos, Bill Gates, cofundador da Microsoft, e Jeff Bezos, fundador da Amazon, também fizeram investimentos em usinas nucleares.

Link to this sectionAlém do circuito#

Olhando para o futuro, o futuro do hardware de IA está pronto para dar grandes saltos, especialmente com a ascensão da computação quântica. Especialistas preveem que, até 2030, o mercado de computação quântica poderá valer quase $65 bilhões. À medida que os modelos de IA crescem em complexidade, o hardware especializado torna-se crucial para desbloquear todo o seu potencial. De chips específicos para IA a explorações de computação quântica, a inovação em hardware impulsiona o desenvolvimento de soluções de IA mais complexas e impactantes.

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