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Acelerador de IA
Um acelerador de inteligência artificial (IA), também conhecido como chip de IA, processador de deep learning ou unidade de processamento neural (NPU), é um acelerador de hardware criado para acelerar neural networks de IA , deep learning e aprendizado de máquina.
Conforme a tecnologia de IA se expande, os aceleradores de IA são essenciais no processamento das grandes quantidades de dados necessários para executar aplicações de IA. Atualmente, os casos de uso de aceleradores de IA abrangem smartphones, PCs, robótica, veículos autônomos, Internet das Coisas (IoT), edge computing e muito mais.
Durante décadas, os sistemas de computador dependeram de aceleradores (ou coprocessadores) para uma variedade de tarefas especializadas. Exemplos típicos de coprocessadores incluem unidades de processamento gráfico (GPUs), placas de som e placas de vídeo.
Porém, com o crescimento das aplicações de IA na última década, as unidades centrais de processamento (CPUs) tradicionais e até mesmo algumas GPUs não conseguiram processar as grandes quantidades de dados necessárias para executar aplicações de IA. Entre os aceleradores de IA, com recursos especializados de processamento paralelo que lhes permitem realizar bilhões de cálculos de uma só vez.
Conforme o setor de IA se expande para novas aplicações e campos, os aceleradores de IA são essenciais para acelerar o processamento dos dados necessários para criar aplicações de IA em escala.
Sem aceleradores de IA como GPUs, matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs) e circuitos integrados específicos de aplicações (ASICs) para acelerar o deep learning, avanços em IA como o ChatGPT levariam muito mais tempo e seriam mais caros. Os aceleradores de IA são amplamente usados por algumas das maiores empresas do mundo, incluindo Apple, Google, IBM, Intel e Microsoft.
Com a velocidade e a escalabilidade em alta no setor de tecnologia de IA, que está em constante evolução, os aceleradores de IA tornaram-se indispensáveis para ajudar as empresas a inovar em escala e a trazer novas aplicações de IA para o mercado mais cedo. Os aceleradores de IA são superiores aos seus equivalentes mais antigos de três formas críticas: velocidade, eficiência e design.
Velocidade
Os aceleradores de IA são muito mais rápidos do que as CPUs tradicionais devido à sua latência drasticamente menor, uma medida de atrasos em um sistema. A baixa latência é particularmente crítica no desenvolvimento de aplicações de IA nos campos médicos e de veículos autônomos, onde atrasos de segundos (até milissegundos) são perigosos.
Eficiência
Os aceleradores de IA podem ser de cem a mil vezes mais eficientes do que outros sistemas de computação mais padrão. Tanto os grandes chips aceleradores de IA usados em data centers quanto os menores, normalmente usados em dispositivos edge, consomem menos energia e disfarçam menores quantidades de calor do que seus equivalentes mais antigos.
Projete
Os aceleradores de IA têm o que é conhecido como arquitetura heterogênea, permitindo que vários processadores ofereçam suporte a tarefas separadas, um recurso que aumenta o desempenho da computação para os níveis exigidos pelas aplicações de IA.
Os aceleradores de IA são cruciais para as aplicações da tecnologia de IA. No entanto, o setor enfrenta desafios que precisarão ser resolvidos em breve, caso contrário prejudicarão a inovação.
A maioria dos aceleradores de IA é feita exclusivamente em Taiwan
60% dos semicondutores do mundo e 90% de seus chips avançados (incluindo aceleradores de IA) são fabricados na ilha de Taiwan. Além disso, a maior empresa de hardware e software de IA do mundo, a Nvidia, depende quase exclusivamente de uma única empresa, a Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation (TSMC), para seus aceleradores de IA.
Os modelos de IA estão se desenvolvendo mais rapidamente do que o design do acelerador de IA
Os modelos de IA mais poderosos da atualidade exigem mais poder computacional do que muitos aceleradores de IA podem suportar, e o ritmo da inovação no design dos chips não está acompanhando a inovação que ocorre nos modelos de IA.
As empresas estão explorando áreas como computação em memória e desempenho e fabricação aprimorados por algoritmos de IA para aumentar a eficiência, mas não estão avançando tão rápido quanto o aumento da demanda computacional das aplicações impulsionadas por IA.
Os aceleradores de IA precisam de mais potência do que seu tamanho permite
Os aceleradores de IA são pequenos, a maioria é medida em mm e o maior do mundo tem aproximadamente o tamanho de um iPad, dificultando o direcionamento da quantidade de energia necessária para alimentá-los em um espaço tão pequeno. Isso tem se tornado cada vez mais difícil, pois as demandas computacionais das cargas de trabalho de IA aumentaram nos últimos anos. Avanços precisarão ser feitos em breve nas arquiteturas de rede de fornecimento de energia (PDN) por trás dos aceleradores de IA ou seu desempenho começará a ser afetado.
Devido ao seu design exclusivo e hardware especializado, os aceleradores de IA aumentam consideravelmente o desempenho do processamento de IA em comparação com seus antecessores. Funcionalidades desenvolvidas para fins específicos permitem a solução de algoritmos complexos de IA a taxas que superam em muito os chips de uso geral.
Os aceleradores de IA são normalmente feitos de um material semicondutor, como o silício, e um transistor conectado a um circuito eletrônico. As correntes elétricas que passam pelo material são ativadas e desativadas, criando um sinal que é então lido por um dispositivo digital. Em aceleradores avançados, os sinais são ligados e desligados bilhões de vezes por segundo, permitindo que os circuitos resolvam cálculos complexos usando código binário.
Alguns aceleradores de IA são projetados para uma finalidade específica, enquanto outros têm funcionalidades mais gerais. Por exemplo, NPUs são aceleradores de IA desenvolvidos especificamente para deep learning, enquanto GPUs são aceleradores de IA projetados para processamento de vídeo e imagem.
Encarregado principalmente de resolver algoritmos avançados, o desempenho dos aceleradores de IA é crucial para diversas operações relacionadas à IA, como aprendizado de máquina (ML), deep learning e problemas de Neural Networks.
Eles podem resolver muitos algoritmos de uma só vez, de forma rápida e precisa, devido à maneira única como implementam recursos computacionais, principalmente por meio de processamento paralelo, sua arquitetura de memória exclusiva e uma funcionalidade conhecido como precisão reduzida.
Os aceleradores de IA mais avançados da atualidade são projetados para lidar com problemas grandes e complexos, dividindo-os em outros menores e resolvendo-os ao mesmo tempo, aumentando exponencialmente sua velocidade.
Processamento paralelo
Nenhuma outra funcionalidade melhora o desempenho do acelerador de IA tanto quanto sua capacidade de realizar muitos cálculos de uma só vez, uma tarefa conhecida como processamento paralelo. Ao contrário de outros chips, os aceleradores de IA podem concluir tarefas em minutos, segundos e até milissegundos que antes levavam horas e até dias.
Esse recurso as torna indispensáveis para as tecnologias de IA que dependem do processamento de dados em tempo real, como a edge computing. Devido ao grande número de algoritmos complexos nos processos de ML e deep learning, os aceleradores de IA são críticos para o avanço da tecnologia e de suas aplicações.
Precisão reduzida para treinamento de IA
Para economizar energia, os aceleradores de IA podem empregar uma funcionalidade conhecido como aritmética de precisão reduzida. Neural networks ainda são altamente funcionais usando números de ponto flutuante de 16 bits ou mesmo 8 bits, em vez dos 32 bits usados por chips de uso mais geral. Isso significa que eles podem atingir velocidades de processamento mais rápidas com menor gasto de energia, sem sacrificar a precisão.
Hierarquia de memória
A forma como os dados são migrados de um lugar para outro em um acelerador de IA é fundamental para a otimização das cargas de trabalho de IA. Os aceleradores de IA usam arquiteturas de memória diferentes dos chips de uso geral, o que lhes permite alcançar latências mais baixas e melhor rendimento. Essas funcionalidades de design especializadas, incluindo caches no chip e memória de alta largura de banda, são vitais para acelerar o processamento de grandes conjuntos de dados necessários para cargas de trabalho de IA de alto desempenho.
Os aceleradores de IA são divididos em duas arquiteturas com base em sua função: aceleradores de IA para data centers e aceleradores de IA para frameworks de edge computing. Os aceleradores de IA do data center exigem uma arquitetura altamente escalável e chips grandes, como o Wafer-Scale Engine (WSE), construído pela Cerebras para sistemas de deep learning, enquanto os aceleradores de IA desenvolvidos para ecossistemas de edge computing se concentram mais na eficiência energética e na capacidade de entregar quase resultados em tempo real.
Integração em escala de wafer
A integração em escala de wafer, ou WSI, é um processo para construir redes de chips de IA extremamente grandes em um único "super" chip para reduzir custos e acelerar o desempenho de modelos de deep learning. A integração em escala de wafer mais popular é a rede de chip WSE-3 produzida pela Cerebras e construída pelo processo de 5 nm da TSMC, atualmente o acelerador de IA mais rápido do mundo.
NPUs
As NPUs, ou unidades de processamento neural, são aceleradores de IA para deep learning e neural networks e os requisitos de processamento de dados exclusivos dessas cargas de trabalho. Os NPUs podem processar grandes quantidades de dados mais rapidamente do que outros chips. Eles podem executar uma ampla variedade de tarefas de IA associadas ao aprendizado de máquina, como reconhecimento de imagens e as neural networks por trás de aplicações populares de IA e ML, como o ChatGPT.
GPUs
As GPUs — circuitos eletrônicos construídos para aprimorar o desempenho de computação gráfica e processamento de imagens — são usadas em uma variedade de dispositivos, incluindo placas de vídeo, placas-mãe e telefones celulares. No entanto, devido aos seus recursos de processamento paralelo, eles também estão sendo cada vez mais usados no treinamento de modelos de IA. Um método popular é conectar muitas GPUs a um único sistema de IA para aumentar o poder de processamento desse sistema.
Matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs)
Os FPGAs são aceleradores de IA altamente personalizáveis que dependem de conhecimento especializado para serem reprogramados para uma finalidade específica. Diferentemente de outros aceleradores de IA, os FPGAs têm um design exclusivo que se adapta a uma função específica, geralmente relacionada ao processamento de dados em tempo real. Os FPGAs são reprogramáveis em um nível de hardware, permitindo um nível muito mais alto de personalização. As aplicações comuns de FPGA incluem aeroespacial, Internet das Coisas (IoT) e redes sem fio.
Circuitos integrados específicos de aplicações (ASICs)
ASICs são aceleradores de IA que foram projetados com um propósito ou carga de trabalho específica em mente, como o deep learning no caso do acelerador ASICs WSE-3 produzido pela Cerebras. Ao contrário dos FPGAs, os ASICs não podem ser reprogramados, mas como são construídos com um propósito único, eles geralmente superam outros aceleradores de uso mais geral. Um exemplo disso é a Unidade de Processamento de Tensor (TPU) do Google, desenvolvida para aprendizado de máquina de Neural Networks usando o software TensorFlow do Google.
De smartphones e PCs até tecnologia de IA de última geração, como robótica e satélites, os aceleradores de IA desempenham um papel crucial no desenvolvimento de novas aplicações de IA. Aqui estão alguns exemplos de como os aceleradores de IA estão sendo usados:
Os aceleradores de IA podem capturar e processar dados quase em tempo real, tornando-os essenciais para o desenvolvimento de carros autônomos, drones e outros veículos autônomos. Seus recursos de processamento paralelo são incomparáveis, permitindo que eles processem e interpretem dados de câmeras e sensores e os processem para que os veículos possam reagir ao ambiente. Por exemplo, quando um carro autônomo chega a um semáforo, os aceleradores de IA aceleram o processamento de dados de seus sensores, permitindo que ele leia o sinal de trânsito e as posições de outros carros no cruzamento.
Edge computing é um processo que aproxima as aplicações e o poder computacional das fontes de dados, como os dispositivos de IoT, permitindo que os dados sejam processados com ou sem uma conexão com a internet. Edge IA permite que recursos de IA e aceleradores de IA de tarefas de ML sejam executados na borda, em vez de mover os dados para um data center para serem processados. Isso reduz a latência e a eficiência energética em muitas aplicações de IA.
Os grandes modelos de linguagem (LLMs) dependem de aceleradores de IA para ajudá-los a desenvolver sua capacidade única de entender e gerar linguagem natural. O processamento paralelo dos aceleradores de IA ajuda a acelerar os processos em redes neurais, otimizando o desempenho de aplicações de IA de ponta, como IA generativa e chatbots.
Os aceleradores de IA são fundamentais para o desenvolvimento da indústria de robótica devido aos seus recursos de ML e computer Vision . À medida que a robótica aprimorada por IA é desenvolvida para diversas tarefas, desde acompanhantes pessoais até ferramentas cirúrgicas, os aceleradores de IA continuarão a desempenhar um papel crucial no desenvolvimento de suas habilidades para detectar e reagir a ambientes com a mesma velocidade e precisão que um ser humano.
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