Entendendo o impacto do poder de computação nas inovações em IA

A inteligência artificial (IA) e o poder de computação compartilham uma relação muito próxima. O poder de computação é essencial para aplicações de IA porque 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, e é aí que as GPUs entram em cena. As GPUs, ou Unidades de Processamento Gráfico, foram originalmente projetadas para acelerar o processamento de imagens e vídeos, mas se tornaram 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 acomodar esse crescimento e acompanhar o ritmo. Um estudo revelou que o desempenho da GPU aumentou aproximadamente 7.000 vezes desde 2003. 

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 de computação para IA está evoluindo para atender às crescentes demandas da inteligência artificial.

Hardware 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 implantar 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 eles. 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 de IA. Muitas empresas estão investindo em poder de computação de IA, que é uma das razões pelas quais o mercado global de hardware de IA foi avaliado em US$ 53,71 bilhões em 2023 e deve crescer para aproximadamente US$ 473,53 bilhões até 2033.

Por que os avanços no hardware de IA se tornaram um tópico de conversa recentemente? A mudança para hardware de IA especializado reflete as crescentes demandas de aplicações de IA em diferentes setores. Para criar soluções de IA com sucesso, é importante ficar à frente do jogo, estando ciente das mudanças que estão acontecendo no hardware.

Principais players em 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.

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A Apple passou de usar GPUs externas para desenvolver seus próprios chips da série M com mecanismos neurais para aceleração de IA, fortalecendo seu ecossistema rigidamente controlado. Enquanto isso, o Google continua a investir pesadamente em sua infraestrutura de Unidade de Processamento Tensor (TPU). As TPUs são chips de IA construídos para funcionar mais rápido e usar menos energia do que as GPUs, o que as torna ótimas para treinar e implantar soluções de IA em uma escala maior.

 Da mesma forma, a AMD entrou na arena de hardware de IA com sua série Radeon Instinct de aceleradores, visando data centers e aplicações de computação de alto desempenho. Além disso, a Nvidia continua a se concentrar no desenvolvimento de GPUs otimizadas para cargas de trabalho de IA, como as GPUs A100 e H100 Tensor Core. Sua recente aquisição da Arm Holdings visa aumentar seu controle sobre as arquiteturas de chip que alimentam muitos dispositivos móveis.

Além desses players estabelecidos, muitas startups e instituições de pesquisa estão se aventurando em novas arquiteturas de chip de IA. Por exemplo, a Graphcore é especializada em computações esparsas com sua Unidade de Processamento de Inteligência (IPU). A Cerebras Systems oferece o Wafer Scale Engine, um chip massivo feito sob medida para cargas de trabalho de IA de escala extrema.

Últimos avanços em hardware de IA

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

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

• Mais do que o dobro da eficiência de energia e 1,5 vezes mais rápido no processamento de modelos de IA.
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• Disponível em configurações flexíveis, como agrupado em uma placa-mãe ou como uma placa independente.
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• Testado com sucesso em diversos modelos de IA, como o Llama da Meta e o Falcon de Abu Dhabi, comprovando sua eficácia para treinar e implementar vários modelos de IA, incluindo o Stable Diffusion e o Whisper da OpenAI para reconhecimento de fala.

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

• A Nvidia afirma que Blackwell é o "chip mais poderoso do mundo".
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• Possui uma GPU dual-die com 208 bilhões de transistores e uma interconexão chip-to-chip de 10 TB/s, estabelecendo novos padrões de potência e eficiência em IA generativa em escala de data center.
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• Provedores de serviços de nuvem líderes como Google Cloud, Amazon Web Services e Microsoft Azure anunciaram seus planos de usar o Blackwell para impulsionar avanços em IA generativa, deep learning e serviços de computação em nuvem.

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A ascensão dos chips de IA personalizados

Enquanto isso, várias gigantes da tecnologia estão desenvolvendo seus próprios chips de IA personalizados para alimentar 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 apresentando um desempenho melhor em termos de computação e largura de banda de memória. Essas atualizações suportam o desempenho das aplicações de IA da Meta, como mecanismos de classificação e recomendação, em plataformas como Facebook e Instagram.

Da mesma forma, outros grandes players como Google, Amazon e Microsoft também introduziram seus chips de silício personalizados este ano. É uma jogada estratégica para otimizar suas estruturas de custos e reduzir a dependência de fornecedores terceirizados como a Nvidia.

Onde o hardware de IA está sendo usado? 

O hardware de IA suporta várias soluções de IA em diversos setores. Na área da saúde, ele alimenta sistemas de imagem médica, como ressonância magnética e tomografia computadorizada, lidando com tarefas complexas e processando grandes volumes de dados de forma eficiente para um diagnóstico rápido e preciso.

As 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 recursos de hardware avançados para lidar com a imensa carga de trabalho computacional de forma eficaz.

Na indústria automotiva, 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 poderosos recursos de processamento para uma tomada de decisão rápida e segurança dos passageiros.

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Os varejistas usam mecanismos de recomendação baseados em IA para personalizar as 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 diversos conjuntos de dados e gerar recomendações personalizadas exige hardware avançado para respostas em tempo real e maior envolvimento 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 nessas descobertas, eles podem otimizar layouts de lojas e colocações de produtos para melhorar as vendas. O poder de computação 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 são comprometidas, reduzindo a eficácia da análise do comportamento do cliente.

Essa é a ponta do iceberg. Da manufatura à agricultura, o hardware de IA pode ser visto em todos os lugares.

Escalando a IA com poder de computação

O hardware de IA é frequentemente construído para lidar com grandes tarefas. Pode ser um desafio compreender a escala das implementações de IA em indústrias em todo o mundo, mas é claro que a IA escalável depende de ter o hardware certo em vigor.

Pegue 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 fabricação, desde o controle de qualidade e manutenção preditiva até a logística e o gerenciamento da cadeia de suprimentos.

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

O poder de computação afeta diferentes partes da sua solução de IA

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

No entanto, a conversão do modelo pode levar à perda de precisão e precisa ser considerada antecipadamente. Ferramentas de integração como o ONNX (Open Neural Network Exchange) podem fornecer um formato padronizado para implementar modelos de IA em uma variedade diversificada de plataformas de hardware. Esta é também a razão por trás de modelos populares como o YOLOv8, que oferece aos usuários a opção de exportar seus modelos personalizados em muitos formatos diferentes para atender a várias opções de implementação.

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

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

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Por exemplo, o LLaMA-3 da Meta, um modelo de linguagem grande (LLM) avançado, foi treinado usando dois clusters de data center construídos sob medida e equipados com 24.576 GPUs Nvidia H100 cada. Através desta 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 estão contribuindo para operações mais eficientes em termos de energia.

Além disso, a conexão entre IA e energia está recebendo mais atenção com pessoas como Sam Altman se envolvendo. Altman, conhecido como o 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, tanto Bill Gates, cofundador da Microsoft, quanto Jeff Bezos, fundador da Amazon, também fizeram investimentos em usinas nucleares.

Além do circuito

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

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