Entenda o impacto do poder computacional nas inovações em IA

A inteligência artificial (AI) e a capacidade computacional estão estreitamente relacionadas. A capacidade computacional é essencial para as aplicações de IA, pois ajuda os sistemas informáticos a processar e executar tarefas. Estas aplicações exigem recursos computacionais substanciais para gerir algoritmos complexos e grandes conjuntos de dados, e é aqui que entram as GPU. As GPU, 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, vimos os avanços em 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 potente, rápido e 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.

Hardware de IA: um tema em alta#

O papel das GPUs no desenvolvimento de IA é inegável. Esses processadores potentes aceleram os cálculos complexos necessários para treinar e implantar modelos de IA. Em essência, eles são a base da tecnologia moderna de IA. Mas não são apenas as GPUs que estão atraindo atenção.

Estamos começando a ver chips desenvolvidos especificamente para IA que competem com as GPUs. Esses chips são projetados do zero para ajudar a IA a funcionar ainda melhor e mais rápido. Há muita pesquisa e trabalho voltados para aprimorar o futuro da computação para IA. Muitas empresas estão investindo em poder computacional para IA, o que ajuda a explicar por que 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 tema tão discutido recentemente? A transição para hardware especializado em IA reflete as crescentes demandas das aplicações de IA em diferentes setores. Para criar soluções de IA com sucesso, é importante se manter à frente e acompanhar as mudanças no hardware.

Principais participantes do setor de hardware de IA#

Os principais fabricantes de hardware estão em uma corrida para desenvolver a próxima geração de dispositivos, aprimorando o desempenho e a eficiência por meio de desenvolvimento interno, parcerias estratégicas e aquisições.

Fig. 1. Líderes em hardware de IA.

A Apple deixou de usar GPUs externas e passou a desenvolver seus próprios chips da série M com mecanismos neurais para aceleração de IA, reforçando seu ecossistema rigidamente controlado. Enquanto isso, o Google continua investindo fortemente em sua infraestrutura de Unidade de processamento tensorial (TPU). As TPUs são chips de IA projetados para funcionar mais rápido e consumir menos energia do que as GPUs, o que as torna excelentes para treinar e implantar soluções de IA em maior escala.

Da mesma forma, a AMD entrou no cenário do hardware de IA com sua série de aceleradores Instinct, voltada para data centers e aplicações de computação de alto desempenho. Além disso, a NVIDIA continua se concentrando no desenvolvimento de GPUs otimizadas para cargas de trabalho de IA, como as GPUs A100 e H100 Tensor Core.

Além desses participantes consolidados, muitas startups e instituições de pesquisa estão explorando novas arquiteturas de chips para IA. Por exemplo, a Graphcore é especializada em cálculos esparsos com sua Unidade de processamento de inteligência (IPU). A Cerebras Systems oferece o Wafer Scale Engine, um chip de grandes dimensões projetado para cargas de trabalho de IA em escala extrema.

Avanços mais recentes no hardware de IA#

Vamos dar uma olhada no hardware de IA mais recente.

A 9 de abril de 2024, a Intel apresentou o seu mais recente chip de IA, o Gaudi 3, que, segundo a Intel, supera a GPU H100 da NVIDIA:

• Mais que o dobro da eficiência energética e processamento de modelos de IA 1,5 vez mais rápido.
• Disponível em configurações flexíveis, como integrado a uma placa-mãe ou em uma placa independente.
• Testado com sucesso em diversos modelos de IA, como o Llama, da Meta, e o Falcon, de Abu Dhabi, comprovando sua eficácia no treinamento e na implantação de vários modelos de IA, incluindo o 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 mais recente plataforma de IA, a Blackwell. Essa plataforma foi projetada para impulsionar avanços em várias áreas e conta com os seguintes recursos:

• A NVIDIA afirma que a Blackwell é o "chip mais potente do mundo".
• Ela conta com uma GPU de dois dies, 208 bilhões de transistores e uma interconexão entre chips de 10 TB/s, estabelecendo novos padrões de potência e eficiência para IA generativa em escala de data center.
• Os principais provedores de serviços em nuvem, como Google Cloud, Amazon Web Services e Microsoft Azure, anunciaram planos de usar a Blackwell para impulsionar avanços em IA generativa, deep learning e serviços de computação em nuvem.

Fig 3. Blackwell da NVIDIA.

A ascensão dos chips personalizados para IA#

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

Em 10 de abril de 2024, a Meta anunciou a versão mais recente do seu Acelerador de Treinamento e Inferência da Meta (MTIA). Esse chip de segunda geração, que já está em operação nos centros de dados da Meta, oferece melhor desempenho em termos de capacidade computacional e largura de banda da memória. Essas melhorias dão suporte ao desempenho das aplicações de IA da Meta, como os mecanismos de classificação e recomendação, em plataformas como Facebook e Instagram.

Fig. 4. Versão mais recente do MTIA da Meta.

Da mesma forma, outros grandes nomes, como Google, Amazon e Microsoft, também lançaram seus chips de silício personalizados neste ano. Trata-se de uma medida estratégica para otimizar suas estruturas de custos e reduzir a dependência de fornecedores terceirizados como a NVIDIA.

Onde o hardware de IA é usado?#

O hardware de IA dá suporte a várias soluções de IA em muitos setores diferentes. Na área da saúde, ele alimenta sistemas de diagnóstico por imagem, como ressonância magnética e tomografia computadorizada, que lidam com tarefas complexas e processam grandes volumes de dados com eficiência para permitir diagnósticos rápidos e precisos.

As instituições financeiras usam algoritmos de IA para analisar dados e detectar fraudes e otimizar investimentos. A natureza complexa da análise de dados financeiros exige recursos avançados de hardware para lidar com eficácia com a enorme carga computacional.

No setor automotivo, ele ajuda a processar dados de sensores em tempo real em veículos autônomos. Tarefas como detecção de objetos e prevenção de colisões precisam de hardware avançado com recursos de processamento potentes para permitir decisões rápidas e garantir a segurança dos passageiros.

Fig. 5. O cérebro de um veículo autónomo.

Os varejistas usam mecanismos de recomendação baseados em IA para personalizar as experiências de compra e aumentar as vendas, analisando grandes volumes de dados de clientes em vários departamentos para prever preferências e sugerir produtos relevantes. A necessidade de analisar conjuntos de dados diversos e gerar recomendações personalizadas exige hardware avançado para oferecer respostas em tempo real e melhorar o envolvimento dos usuários.

Outro exemplo relacionado ao varejo é o uso da visão computacional para monitorar e analisar o comportamento dos clientes. Os varejistas podem entender como os clientes interagem com o ambiente, identificar produtos populares e detectar padrões de circulação de pessoas. Com base nessas descobertas, podem otimizar o layout das lojas e a disposição dos produtos para aumentar 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 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 só a ponta do iceberg. Do setor industrial à agricultura, o hardware de IA está por toda parte.

Escalar a IA com poder computacional#

O hardware de IA costuma ser desenvolvido para lidar com tarefas de grande escala. Pode ser difícil entender a dimensão das implantações de IA em setores do mundo todo, mas é evidente que uma IA escalável depende da escolha do hardware certo.

Considere, por exemplo, a colaboração entre BMW e NVIDIA. Como a BMW produz 2,5 milhões de carros por ano, suas operações têm uma escala enorme. A BMW usa IA para otimizar vários aspectos do seu processo de fabricação, do controle de qualidade e da manutenção preditiva à logística e ao gerenciamento da cadeia de suprimentos.

Para atender a essas demandas, a BMW conta com soluções avançadas de hardware de IA, como a NVIDIA Quadro RTX 8000 e servidores equipados com RTX. Essas tecnologias facilitam a implantação de IA e permitem escalá-la com mais facilidade.

O poder computacional afeta diferentes componentes da sua solução de IA#

Além de fornecer poder computacional às aplicações de IA, o hardware de IA escolhido influencia sua solução em aspectos como o desempenho do modelo, os requisitos de conversão do modelo, a flexibilidade de implantação e a precisão geral. Depois de treinados e testados, os modelos de IA costumam ser convertidos para um formato compatível com as plataformas de implantação escolhidas.

No entanto, a conversão de modelos pode levar a uma perda de precisão e deve ser considerada com antecedência. Ferramentas de integração como ONNX (Intercâmbio Aberto de Redes Neuronais) 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 se adaptarem a múltiplas opções de implementação.

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

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

Fig. 6. Rumo a um hardware de IA sustentável.

Por exemplo, o Llama 3 da Meta, um modelo de linguagem grande (LLM) avançado, foi treinado usando dois clusters de data center personalizados, cada um equipado com 24.576 GPUs NVIDIA H100. Junto com melhorias de software, essa configuração tornou o treinamento do Llama 3 cerca de três vezes mais eficiente do que o treinamento do Llama 2. Assim, os avanços no hardware de IA também contribuem para operações mais eficientes em termos energéticos.

Além disso, a conexão entre IA e energia está recebendo mais atenção, com o envolvimento de pessoas como Sam Altman. Altman, conhecido como CEO da OpenAI, recentemente tornou pública a empresa de energia nuclear Oklo. Com sua inovadora tecnologia de fissão nuclear, a Oklo pretende transformar a produção de energia e, possivelmente, fornecer eletricidade 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 usinas nucleares.

Além dos circuitos#

O futuro do hardware de IA promete grandes avanços, especialmente com o crescimento da computação quântica. À medida que os modelos de IA se tornam mais complexos, o hardware especializado é essencial para liberar todo o seu potencial. Da criação de chips específicos para IA à exploração da computação quântica, a inovação em hardware impulsiona o desenvolvimento de soluções de IA mais complexas e impactantes.

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