O que é hardware de IA?

Os sistemas de IA, como modelos de linguagem de larga escala (LLMs) ou redes neurais, exigem hardware de alta largura de banda para processar os grandes conjuntos de dados utilizados por aprendizado de máquina (ML), deep learning (DL) e outros tipos de algoritmos de IA para replicar a forma como os seres humanos pensam, aprendem e resolvem problemas.

Embora hardwares de uso geral, como a unidade central de processamento (CPU), possam executar a maioria das tarefas computacionais, a infraestrutura de IA exige um poder computacional significativamente maior. Para cargas de trabalho de IA pesadas, como aquelas associadas ao desenvolvimento e treinamento de IA, hardwares de IA como aceleradores de IA e chips de IA oferecem otimizações específicas mais adequadas para escalabilidade e otimização do ecossistema.

À medida que o setor continua avançando rapidamente, os avanços em IA vêm ganhando destaque praticamente todos os dias. Ao que tudo indica, estamos entrando em uma era da IA, e o hardware de IA compõe os componentes essenciais da infraestrutura que sustentam essas aplicações impressionantes.

O reconhecimento facial, por exemplo — uma aplicação de IA que quase consideramos comum — depende fortemente de hardware de IA para funcionar. Ele precisa processar localmente sua imagem, compará-la com imagens autorizadas e reconhecer variações normais para desbloquear seu telefone ou tablet. Sem o hardware de IA, tecnologias como Face ID ou assistentes inteligentes seriam menos práticas e mais caras.

A seguir, alguns dos principais benefícios do hardware de IA:

O tipo mais comum de hardware de IA são os chips de IA — microprocessadores semicondutores avançados que funcionam como CPUs especializadas. Fabricantes como Nvidia, Intel e AMD, além de startups como Cerebras Systems, desenvolvem esses circuitos integrados com diferentes arquiteturas de chip. Isso melhora a adequação a diferentes tipos de soluções de IA, aumenta a eficiência energética e reduz gargalos.

Embora o hardware de IA também inclua outros tipos de tecnologias de próxima geração — como interconexões de baixa latência para fornecer resultados computacionais em tempo real — as duas categorias principais de hardware de IA são processadores e memória.

Processadores de alto desempenho, como unidades de processamento gráfico (GPUs), unidades de processamento tensorial (TPUs), unidades de processamento neural (NPUs), circuitos integrados específicos de aplicação (ASICs) e matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs), são os tipos mais comuns de hardware de IA. Assim como os chips de IA, esses processadores oferecem o poder computacional necessário para lidar com cargas de trabalho complexas de IA. Embora esses processadores poderosos geralmente tenham alto consumo de energia, os avanços contínuos no hardware de IA buscam melhorar a eficiência energética a cada novo ciclo.

• GPUs: originalmente desenvolvidas para renderizar gráficos, as unidades de processamento gráfico (GPUs) utilizam processamento paralelo, também adequado para tarefas de IA como inferência e treinamento.

• ASICs: ASICs são processadores altamente especializados, projetados e fabricados para aplicações específicas. Esses chips de IA são personalizados não apenas para IA, mas para qualquer aplicação única para a qual uma solução de IA será utilizada. Por serem criados sob medida, não são tão flexíveis quanto outras alternativas. No entanto, por essa mesma razão, oferecem o desempenho mais otimizado. 

• FPGAs: as matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs) podem ser consideradas ASICs reprogramáveis. Enquanto um ASIC é programado uma vez e não pode ser alterado, os FPGAs precisam ser programados antes do uso e podem ser reprogramados e ajustados várias vezes. Esse tipo de chip é altamente versátil e frequentemente usado para prototipar novos ASICs. 

• NPUs: as unidades de processamento neural (NPUs) são um tipo de ASIC criado especificamente para aprimorar o deep learning e redes neurais. As NPUs são utilizadas para tarefas intensivas em dados, como visão computacional e processamento de linguagem natural (NLP).

• TPUs: as TPUs são um tipo proprietário de acelerador de IA desenvolvido pelo Google para lidar com operações matemáticas com tensores, comuns em aplicações de IA. As TPUs do Google são projetadas especificamente para treinar modelos de linguagem de larga escala e IA generativa.

• WSE-3: segundo alguns benchmarks, o wafer scale engine 3 (WSE-3) da Cerebras Systems é o processador mais rápido já criado, com 900.000 núcleos de IA em uma única unidade. Cada núcleo tem acesso a 21 petabytes por segundo de largura de banda de memória para processamento de dados em larga escala e alta velocidade.

• Telum II: uma evolução do primeiro chip de IA da IBM, os processadores IBM® Telum II são desenvolvidos sob medida para aprimorar operações de IA, especialmente quando combinados com o IBM Spyre AI Accelerator.

A memória desempenha um papel fundamental na infraestrutura da maioria dos computadores, incluindo máquinas com recursos de IA. Arquiteturas e dispositivos de armazenamento de memória garantem que os sistemas de IA tenham acesso rápido aos dados e instruções necessários para executar tarefas de IA. A capacidade e a velocidade da memória de um sistema impactam diretamente sua capacidade de desempenho. Memória insuficiente pode gerar gargalos que desaceleram ou comprometem todas as operações do sistema — não apenas as cargas de trabalho de IA.

No entanto, nem toda memória é igual e, embora todos os tipos de memória tenham seu papel, alguns são mais otimizados para aplicações de IA específicas ou gerais do que outros. Dentro dos sistemas de IA, diferentes tipos de memória costumam ser usados em conjunto para diferentes etapas do processo de IA, com requisitos específicos que variam conforme o projeto ou as demandas operacionais.

• RAM: tipo principal de memória para computação geral e para IA, a memória de acesso aleatório (RAM) oferece armazenamento temporário e rápido para operações ativas. A RAM pode ler e gravar dados rapidamente, sendo adequada para processamento em tempo real. Sua capacidade limitada e alta volatilidade, no entanto, a tornam menos ideal para operações de IA em grande escala.

• VRAM: a memória de vídeo (VRAM) é um tipo especializado de RAM usada especificamente em GPUs. A VRAM oferece o tipo de paralelismo aprimorado desejável para tarefas complexas de IA; no entanto, comparada à RAM comum, tende a ser mais cara e com capacidade ainda menor.

• HBM: desenvolvida originalmente para uso em computação de alto desempenho, a memória de alta largura de banda (HBM) é projetada para transferência de dados ultrarrápida entre unidades de processamento — uma vantagem valiosa para aplicações de IA. Embora o desempenho da HBM tenha um custo elevado, esse tipo de memória de alta velocidade é uma escolha ideal para aplicações de IA.

• Memória não volátil: tipos de memória volátil requerem alimentação constante para manter os dados. Já a memória não volátil, como unidades de estado sólido (SSDs) e discos rígidos (HDDs), oferece armazenamento de longo prazo sem necessidade de manutenção ou energia. Com velocidades muito inferiores à RAM ou VRAM, a memória não volátil não é adequada para transferências de dados ativas, mas é útil em sistemas de IA para retenção de dados a longo prazo.

Os casos de uso de hardware de IA são tão amplos quanto a própria IA. Assim como a tecnologia de IA aproveitou hardware de computação gráfica de alto nível e computação de alto desempenho, essas mesmas tecnologias agora estão utilizando hardware de IA para melhorar suas próprias operações. De data centers a drive-thrus de fast food, o hardware de IA é útil para qualquer aplicação da tecnologia de IA.

Na verdade, você pode estar usando hardware de IA para ler este artigo. Chips de IA estão cada vez mais presentes em notebooks e dispositivos móveis de fabricantes como Apple e Google, usados para aumentar o desempenho em tarefas de IA móvel, como reconhecimento de voz e edição de fotos. O hardware de IA está se tornando tão poderoso e compacto que já consegue executar muitas dessas tarefas localmente, reduzindo o uso de banda e melhorando a experiência do usuário.

Em outros contextos, o hardware de IA está se tornando um componente valioso na infraestrutura de computação em nuvem. GPUs e TPUs com recursos de IA em nível corporativo podem ter custos proibitivos, mas provedores como IBM, Amazon, Oracle e Microsoft oferecem acesso sob demanda a esses processadores potentes por meio de seus serviços de nuvem como uma alternativa mais econômica.

Algumas aplicações adicionais do hardware de IA incluem:

O hardware de IA é um componente essencial no desenvolvimento de carros autônomos e veículos autônomos. Esses veículos usam chips de IA para processar e interpretar grandes volumes de dados provenientes de câmeras e sensores, permitindo reações em tempo real que ajudam a evitar acidentes e garantir a segurança de passageiros e pedestres.

O hardware de IA oferece o tipo de paralelismo necessário para tarefas como visão computacional, que permite aos computadores “ver” e interpretar, por exemplo, a cor de um semáforo ou o tráfego em um cruzamento.

Edge computing é uma estrutura de computação em rápido crescimento que move aplicações corporativas e poder computacional excedente para mais perto de fontes de dados, como dispositivos de Internet das coisas (IoT) e servidores locais edge. À medida que nossa infraestrutura digital se torna cada vez mais dependente da computação em nuvem, a edge computing oferece velocidades de banda aprimoradas e maior segurança para quem se preocupa com privacidade.

Da mesma forma, aIA de edge busca aproximar as operações de IA dos usuários. O hardware de IA está se tornando um componente útil da infraestrutura de edge, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina e deep learning para processar melhor os dados diretamente na fonte, reduzindo a latência e o consumo de energia.

Embora a tecnologia de IA esteja em desenvolvimento há décadas, foi apenas recentemente que ela ganhou destaque, em parte devido aos avanços da IA generativa, como o ChatGPT e o Midjourney. Ferramentas como essas usam modelos de linguagem de larga escala e processamento de linguagem natural para interpretar a fala humana e produzir novo conteúdo com base nos inputs dos usuários.