À medida que a tecnologia de IA avança, há uma necessidade crescente de potência de computação de IA nova e melhorada. Explora como a potência de computação está a ajudar a impulsionar o movimento da IA.
A inteligência artificial (IA) e a capacidade de computação partilham uma relação muito próxima. A capacidade de computação 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, que é onde as GPUs entram em cena. As GPUs, ou Unidades de Processamento Gráfico, foram originalmente concebidas para acelerar o processamento de imagem e vídeo, mas tornaram-se essenciais para gerir o processamento intensivo de dados e as tarefas de aprendizagem profunda que a IA exige.
Nos últimos anos, assistimos a um crescimento exponencial dos avanços da IA. Naturalmente, os avanços do hardware de IA precisam de acomodar este crescimento e de o acompanhar. Um estudo revelou que o desempenho da GPU aumentou cerca de 7.000 vezes desde 2003.
Um hardware mais forte, mais rápido e mais eficiente permite aos investigadores e engenheiros desenvolver modelos de IA cada vez mais complexos. Vamos compreender como a infraestrutura informática para a IA está a evoluir para satisfazer as crescentes exigências da inteligência artificial.
O papel das GPUs no desenvolvimento da IA é inegável. Estes poderosos processadores aceleram os cálculos complexos necessários para treinar e implementar modelos de IA. Essencialmente, servem como a espinha dorsal da moderna tecnologia de IA. Mas não são apenas as GPUs que estão a atrair a atenção.
Estamos a começar a ver chips feitos apenas para a IA que competem com eles. Estes chips são construídos de raiz para ajudar a IA a fazer o seu trabalho ainda melhor e mais depressa. Está a ser feita muita investigação e trabalho para melhorar o futuro da computação de IA. Muitas empresas estão a investir em poder de computação de IA, o que é uma das razões pelas quais o mercado global de hardware de IA foi avaliado em 53,71 mil milhões de dólares em 2023 e deverá crescer para cerca de 473,53 mil milhões de dólares até 2033.
Porque é que os avanços no hardware de IA se tornaram um tema de conversa recentemente? A mudança para hardware de IA especializado reflecte as exigências crescentes das aplicações de IA em diferentes sectores. Para criar soluções de IA com sucesso, é importante manteres-te à frente do jogo, estando ciente das mudanças que ocorrem no hardware.
Os principais fabricantes de hardware estão a correr para desenvolver hardware da próxima geração, melhorando o desempenho e a eficiência através de desenvolvimento interno, parcerias estratégicas e aquisições.
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A Apple deixou de utilizar GPUs externas e passou a desenvolver os seus próprios chips da série M com motores neuronais para aceleração da IA, reforçando o seu ecossistema rigorosamente controlado. Entretanto, a Google continua a investir fortemente na sua infraestrutura de Tensor Processing Unit (TPU). As TPUs são chips de IA concebidos para funcionar mais rapidamente e utilizar menos energia do que as GPUs, o que as torna excelentes para treinar e implementar soluções de IA numa escala maior.
Da mesma forma, a AMD entrou na arena do hardware de IA com a sua série de aceleradores Radeon Instinct, direccionada para centros de dados e aplicações de computação de alto desempenho. Além disso, a Nvidia continua a concentrar-se no desenvolvimento de GPUs optimizadas 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 arquitecturas de chips que alimentam muitos dispositivos móveis.
Para além destes intervenientes estabelecidos, muitas empresas em fase de arranque e instituições de investigação estão a aventurar-se em novas arquitecturas de chips de IA. Por exemplo, a Graphcore é especializada em cálculos esparsos com a sua Unidade de Processamento de Inteligência (IPU). A Cerebras Systems oferece o Wafer Scale Engine, um chip maciço feito sob medida para cargas de trabalho de IA em escala extrema.
Vamos dar uma vista de olhos ao mais recente hardware de IA que foi lançado.
A 9 de abril de 2024, a Intel apresentou o seu mais recente chip de IA, o Gaudi 3, com um desempenho superior ao da GPU H100 da Nvidia:
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Antes de 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 potenciar avanços em vários campos e tem as seguintes características:
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Entretanto, vários gigantes da tecnologia 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 última versão do seu acelerador de formação e inferência Meta (MTIA). Este chip de segunda geração, já operacional nos centros de dados da Meta, tem um melhor desempenho em termos de computação e largura de banda de memória. Estas actualizações apoiam o desempenho das aplicações de IA da Meta, como os motores de classificação e recomendação, em plataformas como o Facebook e o Instagram.
Do mesmo modo, outros grandes intervenientes como a Google, a Amazon e a Microsoft também introduziram 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.
O hardware de IA suporta várias soluções de IA em muitos sectores diferentes. Nos cuidados de saúde, alimenta os sistemas de imagiologia médica, como a ressonância magnética e a tomografia computorizada, tratando tarefas complexas e processando grandes volumes de dados de forma eficiente para um diagnóstico rápido e preciso.
As instituições financeiras utilizam algoritmos de IA para analisar dados para deteção de fraudes e otimização de investimentos. A natureza complexa da análise de dados financeiros requer capacidades de hardware avançadas para lidar eficazmente com a imensa carga de trabalho computacional.
Na indústria automóvel, ajuda a processar dados de sensores em tempo real em veículos autónomos. Tarefas como a deteção de objectos e a prevenção de colisões têm de ser apoiadas por hardware avançado com poderosas capacidades de processamento para uma rápida tomada de decisões e segurança dos passageiros.
Os retalhistas utilizam motores de recomendação orientados por 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 utilizador.
Outro exemplo relacionado com as lojas de retalho é a utilização da visão por computador para monitorizar e analisar o comportamento dos clientes. Os retalhistas podem compreender como os clientes interagem com o seu ambiente, identificar produtos populares e detetar padrões de tráfego pedonal. Com base nessas descobertas, eles podem otimizar o layout da loja e a colocação de produtos para melhorar as vendas. A capacidade de computação é importante para o processamento em tempo real de grandes volumes de dados de vídeo. O rastreio exato de movimentos e interacções 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.
Esta é a ponta do icebergue. Da indústria transformadora à agricultura, o hardware de IA pode ser visto em todo o lado.
O hardware de IA é muitas vezes construído para lidar com grandes tarefas. Pode ser difícil compreender a escala das implementações de IA em indústrias de todo o mundo, mas é claro que a IA escalável depende de ter o hardware certo instalado.
Vê a colaboração entre a BMW e a NVIDIA, por exemplo. Com a BMW a produzir 2,5 milhões de carros por ano, a escala das suas operações é imensa. A BMW está a utilizar a IA para otimizar vários aspectos do seu processo de fabrico, desde o controlo de qualidade e manutenção preditiva até à logística e gestão da cadeia de fornecimento.
Para atender a essas demandas, a BMW conta com soluções avançadas de hardware de IA, como a Quadro RTX 8000 da NVIDIA e os servidores com tecnologia RTX. Estas tecnologias tornam as implementações de IA mais fáceis e mais escaláveis.
Para além de fornecer potência computacional às aplicações de IA, o hardware de IA que escolheres influencia a tua solução em termos de desempenho do modelo, necessidades de conversão do modelo, flexibilidade de implementação e precisão geral. Depois de os modelos de IA serem treinados e testados, são frequentemente convertidos para um formato que possa ser executado nas plataformas de implementação escolhidas.
No entanto, a conversão de modelos pode levar à perda de precisão e deve ser considerada com antecedência. Ferramentas de integração como ONNX (Open Neural Network Exchange) podem fornecer um formato padronizado para a implantação de modelos de IA em diversas plataformas de hardware. Esta é também a razão por detrás de modelos populares como o YOLOv8 , que dá aos utilizadores a opção de exportar os seus modelos personalizados em muitos formatos diferentes para atender a várias opções de implementação.
O impacto da capacidade de computação avançada da IA não se limita à IA; está também a afetar o sector da energia.
Por exemplo, o LLaMA-3 da Meta, um modelo avançado de linguagem grande (LLM), foi treinado utilizando dois clusters de centros de dados personalizados equipados com 24 576 GPUs Nvidia H100 cada. Através desta configuração de hardware robusta, o Meta conseguiu aumentar a velocidade de processamento e obter uma redução significativa de 40% no consumo de energia. Assim, os avanços no hardware de IA também estão a contribuir para operações mais eficientes em termos energéticos.
Além disso, a ligação entre IA e energia está a receber mais atenção com o envolvimento de pessoas como Sam Altman. Altman, conhecido como o diretor executivo da OpenAI, disponibilizou recentemente ao público a empresa de energia nuclear Oklo. A Oklo, com a sua inovadora tecnologia de fissão nuclear, pretende transformar a produção de energia, potencialmente fornecendo energia aos centros de dados essenciais para as operações de IA. Nos últimos anos, tanto Bill Gates, cofundador da Microsoft, como Jeff Bezos, fundador da Amazon, também fizeram investimentos em centrais nucleares.
Olhando para o futuro, o futuro do hardware de IA está destinado a dar grandes saltos, especialmente com o aumento da computação quântica. Os especialistas prevêem que, até 2030, o mercado da computação quântica poderá valer quase 65 mil milhões de dólares. À medida que os modelos de IA crescem em complexidade, o hardware especializado torna-se crucial para desbloquear todo o seu potencial. Desde chips específicos de IA a explorações de computação quântica, a inovação do hardware impulsiona o desenvolvimento de soluções de IA mais complexas e impactantes.
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