O que é um chip de IA?

Da vitória do IBM® Watson no Jeopardy! ao lançamento do ChatGPT pela OpenAI, passando por carros autônomos e IA generativa, o potencial da IA parece ilimitado no momento, e a maioria das grandes empresas de tecnologia, incluindo Google, IBM, Intel, Apple e Microsoft, estão fortemente envolvidas na tecnologia.

Porém, à medida que a complexidade dos problemas enfrentados pela IA aumenta, também aumentam as demandas por processamento e velocidade de computação. Os chips de IA são projetados para atender às demandas de algoritmos de IA altamente sofisticados e permitir funções centrais de IA que não são possíveis em unidades de processamento central (CPUs) tradicionais.

O termo “chip de IA” é amplo e inclui muitos tipos de chips projetados para os exigentes ambientes de computação exigidos pelas tarefas de IA. Exemplos de chips de IA populares incluem unidades de processamento gráfico (GPUs), matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs) e circuitos integrados específicos de aplicações (ASICs). Embora alguns desses chips não sejam desenvolvidos exclusivamente para IA, eles são projetados para aplicações avançadas e muitos de seus recursos se aplicam às cargas de trabalho de IA.

O setor de IA avança em um ritmo acelerado, com avanços em ML e IA generativa no noticiário quase todos os dias. À medida que a tecnologia de IA se desenvolve, os chips de IA se tornaram essenciais na criação de soluções de IA em escala. Por exemplo, fornecer uma aplicação de IA moderna, como reconhecimento facial ou análise de dados em grande escala, usando uma CPU tradicional, ou mesmo um chip de IA de alguns anos atrás, custaria exponencialmente mais. Os chips de IA modernos são superiores aos seus antecessores em quatro aspectos essenciais: são mais rápidos, têm melhor desempenho, são mais flexíveis e mais eficientes.

Os chips de IA adotam um método de computação diferente e mais rápido em comparação com as gerações anteriores. O processamento paralelo, também chamado de computação paralela, consiste em dividir problemas ou tarefas grandes e complexos em partes menores e mais simples. Enquanto chips mais antigos utilizam um processo chamado processamento sequencial (executando um cálculo após o outro), os chips de IA realizam milhares, milhões e até bilhões de cálculos simultaneamente. Com esse recurso, os chips de IA lidam com problemas complexos ao dividi-los em partes menores e solucioná-los simultaneamente, o que acelera seu desempenho de forma exponencial.

Os chips de IA são muito mais personalizáveis do que seus equivalentes e podem ser criados para uma função específica de IA ou modelo de treinamento. Os chips ASIC IA, por exemplo, são extremamente pequenos e altamente programáveis e têm sido usados em uma ampla gama de aplicações — desde telefones celulares até satélites de defesa. Diferentemente das CPUs tradicionais, os chips de IA são desenvolvidos para atender aos requisitos e às demandas de computação das tarefas típicas de IA, uma funcionalidade que ajudou a impulsionar os rápidos avanços e inovações no setor de IA.

Os chips de IA modernos consomem menos energia do que as gerações anteriores. Isso deve-se, em grande parte, às melhorias na tecnologia de chips, que possibilitam aos chips de IA distribuir suas tarefas de maneira mais eficiente do que os chips antigos. Recursos modernos, como a aritmética de baixa precisão, capacitam os chips de IA a resolver problemas com menos transistores e, assim, a consumir menos energia. Essas melhorias ecológicas ajudam a reduzir a pegada de carbono de operações que exigem muitos recursos, como data centers.

Como os chips de IA são construídos para fins específicos, muitas vezes com uma tarefa altamente específica em mente, eles produzem resultados mais precisos ao realizar tarefas fundamentais, como processamento de linguagem natural (NLP) ou análise de dados. Esse nível de precisão é cada vez mais necessário à medida que a tecnologia de IA é aplicada em áreas em que a velocidade e a exatidão são críticas, como a medicina.

Embora existam muitas qualidades que tornam os chips de IA cruciais para o avanço da tecnologia de IA, também existem desafios para a adoção generalizada dessas poderosas peças de hardware:

Segundo The Economist, a ilha de Taiwan abriga fabricantes responsáveis por mais de 60% dos semicondutores globais e mais de 90% dos chips mais avançados.No entanto, a escassez severa e a instabilidade geopolítica estão dificultando o crescimento.¹

A Nvidia, a maior empresa de hardware e software de IA do mundo, depende quase exclusivamente da Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation (TSMC) para seus chips de IA mais avançados. A luta de Taiwan para se manter independente da China é contínua, e alguns analistas especulam que uma invasão chinesa à ilha pode interromper completamente a capacidade da TSMC de produzir chips de IA.

Enquanto os desenvolvedores constroem modelos de IA mais robustos e poderosos, as demandas computacionais superam os avanços no design de chips de IA. Os avanços no hardware de IA estão chegando, com empresas explorando áreas como computação em memória e aprimoramento de desempenho e fabricação por algoritmos de IA para aumentar a eficiência algorítmica dos chips, mas o ritmo ainda não acompanha o crescimento da demanda computacional das aplicações de IA.

À medida que as demandas de desempenho aumentam, os chips de IA estão aumentando de tamanho e exigindo maiores quantidades de energia para funcionar. Os chips de IA modernos e avançados precisam de centenas de watts de potência por chip, uma quantidade de energia que é difícil de direcionar para espaços pequenos. São necessários avanços significativos na arquitetura da rede de fornecimento de energia (PDN) para alimentar os chips de IA ou seu desempenho será afetado.

O termo chip de IA se refere a uma unidade de circuito integrado feita de um semicondutor (geralmente silício) e transistores. Os transistores são materiais semicondutores conectados a um circuito eletrônico. Quando uma corrente elétrica passa pelo circuito e é alternada entre ligado e desligado, ela gera um sinal que pode ser interpretado por um dispositivo digital como um ou zero.

Em dispositivos modernos, como chips de IA, os sinais de ligado e desligado alternam bilhões de vezes por segundo, permitindo que os circuitos resolvam cálculos complexos usando código binário para representar diferentes tipos de informações e dados.

Os chips podem ter diferentes funções. Por exemplo, os chips de memória normalmente armazenam e recuperam dados enquanto os chips lógicos realizam operações complexas que permitem o processamento de dados. Os chips de IA são chips lógicos que processam grandes volumes de dados necessários para cargas de trabalho de IA.

Seus transistores são geralmente menores e mais eficientes do que os dos chips padrão, o que lhes confere funcionalidades de processamento mais rápidas e menor pegada de carbono.

Talvez nenhum outro recurso dos chips de IA seja mais crucial para as cargas de trabalho de IA do que o recurso de processamento paralelo, que acelera a resolução de algoritmos de aprendizado complexos. Ao contrário dos chips de uso geral sem recursos de processamento paralelo, os chips de IA podem realizar muitos cálculos ao mesmo tempo, permitindo que concluam tarefas em poucos minutos ou segundos que levariam muito mais tempo para chips padrão.

Devido ao número e à complexidade dos cálculos envolvidos no treinamento de modelos de IA, os recursos de processamento paralelo dos chips de IA são essenciais para a eficácia e a escalabilidade da tecnologia.

Existem diversos tipos de chips de IA, cada um com diferentes designs e finalidades.

Unidades de processamento gráfico, ou GPUs, são circuitos eletrônicos desenvolvidos para acelerar gráficos computacionais e processamento de imagens em diversos dispositivos, como placas de vídeo, placas-mãe, celulares e computadores pessoais (PCs).

Embora tenham sido inicialmente construídos para fins gráficos, os chips de GPU tornaram-se indispensáveis no treinamento de modelos de IA devido às suas habilidades de processamento paralelo. Os desenvolvedores normalmente conectam várias GPUs ao mesmo sistema de IA para que possam se beneficiar de um poder de processamento ainda maior.

As matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs) são chips de IA programáveis e personalizados que exigem conhecimento especializado para reprogramação. Diferente de outros chips de IA, geralmente projetados para uma aplicação específica, os FPGAs possuem um design único com blocos lógicos interconectados e configuráveis. Sua capacidade de reprogramação no nível de hardware permite um alto grau de personalização.

As unidades de processamento neural (NPUs) são chips de IA desenvolvidos especificamente para deep learning e redes neurais, lidando com os grandes volumes de dados exigidos por essas cargas de trabalho.Os NPUs processam grandes volumes de dados mais rapidamente que outros chips e executam diversas tarefas de IA, como reconhecimento de imagem e recursos de NLP para aplicações populares, como o ChatGPT.

Os circuitos integrados de aplicação específica (ASICs) são chips desenvolvidos sob medida para aplicações de IA e não podem ser reprogramados como os FPGAs. No entanto, como são projetados para um propósito específico, geralmente a aceleração de cargas de trabalho de IA, eles costumam ter um desempenho superior em relação a chips mais genéricos.

Como uma peça crítica de hardware no design e implementação de uma das tecnologias de crescimento mais rápido do planeta, os casos de uso de chips de IA abrangem continentes e setores. De smartphones e notebooks a aplicações de IA mais avançadas, como robótica, carros autônomos e satélites, os chips de IA estão rapidamente se tornando um componente crítico em todos os tipos de indústria. Algumas das aplicações mais populares incluem: