O que é um chip de inteligência artificial?

Os chips de inteligência artificial (IA) são microchips de computadores projetados especificamente para criar sistemas de IA. Ao contrário dos chips tradicionais, o objetivo dos chips de IA é lidar de forma eficiente com tarefas complexas de IA, como aprendizado de máquina (ML), análise de dados e processamento de linguagem natural (NLP).

O termo "chip de IA" abrange uma variedade de tipos de chips que podem atender rapidamente às necessidades computacionais exclusivas dos algoritmos de IA, incluindo unidades de processamento gráfico (GPU), matrizes de portas programáveis em campo (FPGA) e circuitos integrados de aplicação específica (ASIC). Embora as unidades centrais de processamento (CPU) também possam lidar com tarefas simples de IA, seu papel tem diminuído gradualmente nos desenvolvimentos modernos.

Como funcionam os chips de IA?

Os chips de IA são, na verdade, microchips feitos de materiais semicondutores que contêm um grande número de pequenos interruptores (transistores) usados para controlar o fluxo de eletricidade e realizar cálculos de memória e lógica. Os chips de memória gerenciam o armazenamento e a recuperação de dados, enquanto os chips lógicos funcionam como o núcleo para as operações de dados. Os chips de IA se concentram em processar cargas de trabalho de dados densas que superam os limites de desempenho das CPUs tradicionais. Para isso, os chips de IA integram transistores mais numerosos, rápidos e eficientes, melhorando seu desempenho em termos de consumo de energia.

Os chips de IA também possuem características únicas que podem acelerar significativamente os cálculos necessários para os algoritmos de IA. Isso inclui o processamento paralelo, o que significa que podem realizar múltiplos cálculos simultaneamente. O processamento paralelo é crucial na inteligência artificial, pois permite que várias tarefas sejam executadas ao mesmo tempo, facilitando um manuseio mais rápido e eficaz de cálculos complexos.

Tipos de chips de inteligência artificial

Os diferentes tipos de chips de IA variam em hardware e funcionalidade:

• GPU (Unidade de Processamento Gráfico): As GPUs são frequentemente utilizadas para treinar modelos de IA. Esses chips são amplamente utilizados devido à sua capacidade de processar gráficos rapidamente, especialmente no treinamento de modelos de IA. Muitas vezes são conectados entre si para sincronizar o treinamento de sistemas de IA.
• FPGA (Matriz de Portas Programáveis em Campo): As FPGAs são muito úteis na aplicação de modelos de IA, pois podem ser "reprogramadas instantaneamente", tornando-se adequadas para executar diferentes tarefas, especialmente no processamento de imagens e vídeos.
• ASIC (Circuito Integrado de Aplicação Específica): Os ASICs são chips aceleradores projetados especificamente para tarefas certas. Eles oferecem desempenho extremamente alto, mas não podem ser reprogramados, o que geralmente os coloca à frente dos processadores de propósito geral e de outras chips de IA. Um exemplo típico é a Unidade de Processamento Tensorial do Google, que foi projetada especificamente para otimizar o desempenho do aprendizado de máquina.
• NPU (Unidade de Processamento Neural): As NPUs são componentes modernos que permitem que CPUs gerenciem cargas de trabalho de IA. Assim como as GPUs, seu design é mais voltado para a construção de modelos de aprendizado profundo e redes neurais. Portanto, as NPUs se destacam em processar grandes quantidades de dados para executar uma variedade de tarefas avançadas de IA, como detecção de objetos, reconhecimento de voz e edição de vídeo. Devido à sua funcionalidade poderosa, as NPUs geralmente superam as GPUs no processamento de IA.

Aplicações dos chips de IA

Sem esses chips de IA projetados especificamente, muitos avanços na inteligência artificial moderna seriam impossíveis. Aqui estão algumas aplicações práticas:

Modelos de linguagem de grande escala

Os chips de IA aceleram a velocidade de treinamento e melhoria de técnicas de inteligência artificial, aprendizado de máquina e algoritmos de aprendizado profundo, o que é particularmente útil no desenvolvimento de modelos de linguagem de grande escala (LLM). Eles podem usar o processamento paralelo para sequenciar dados e otimizar as operações das redes neurais, melhorando assim o desempenho dos LLMs e contribuindo para o desempenho de chatbots, assistentes de IA e geradores de texto.

Inteligência Artificial na borda

Quase todos os dispositivos inteligentes (como smartwatches e produtos de automação residencial) dependem de chips de IA, permitindo que processem informações no local de geração de dados sem a necessidade de enviar dados para a nuvem, tornando o uso mais rápido, seguro e eficiente em termos de energia.

Veículos autônomos

Os chips de IA ajudam veículos autônomos a processar grandes quantidades de dados coletados de sensores, como LiDAR e câmeras, facilitando tarefas complexas, como reconhecimento de imagens. Eles permitem capacidades de tomada de decisão em tempo real, melhorando assim significativamente o nível de inteligência do veículo.

Robótica

Os chips de IA podem ser utilizados para várias tarefas de aprendizado de máquina e visão computacional, permitindo que vários robôs percebam e respondam de forma mais eficaz ao seu ambiente. Isso pode ser aplicado em todos os campos da robótica, desde robôs colaborativos usados para colher culturas até robôs humanoides que oferecem companhia.

Por que os chips de IA são importantes?

Com o rápido desenvolvimento da indústria de inteligência artificial, os chips de IA especializados tornaram-se a chave para criar diversas soluções de IA. Em comparação com CPUs ou chips mais antigos, os chips de IA modernos mostraram melhorias significativas em velocidade, flexibilidade, eficiência e desempenho.

• Maior velocidade de processamento: Os chips de IA modernos utilizam novos métodos de computação que podem executar milhares a milhões de cálculos simultaneamente, melhorando assim significativamente a velocidade de processamento.
• Maior flexibilidade: Os chips de IA têm alta personalização, permitindo designs especializados que se adaptam às exigências de diferentes áreas de aplicação, promovendo assim a inovação e o desenvolvimento em IA.
• Mais eficiência: Os chips de IA modernos também demonstram reduções significativas no consumo de energia, tornando-os mais ambientalmente eficazes em ambientes de alto consumo de recursos (como centros de dados).
• Melhores performances: Como os chips de IA são projetados para tarefas específicas, muitas vezes tendem a fornecer resultados mais precisos ao executar tarefas relacionadas à IA.

Por que os chips de IA são melhores do que os chips comuns?

No desenvolvimento e na implementação de inteligência artificial, os chips de IA são muito superiores aos chips comuns, principalmente devido às suas características de design únicas. Os chips de IA possuem capacidades de processamento paralelo, enquanto a principal diferença entre chips de propósito geral (como as CPUs) e chips de IA reside nos métodos de computação que utilizam: chips de propósito geral realizam processamento sequencial, enquanto chips de IA utilizam processamento paralelo. Isso permite que os chips de IA solucionem vários pequenos problemas ao mesmo tempo, levando a um processamento mais rápido e eficiente.

Os chips de IA são mais econômicos em energia

Os designs de chips de IA são mais eficientes em termos de energia, utilizando algoritmos de baixa precisão e precisando de menos transistores para cálculos, o que reduz o consumo de energia. Além disso, como se destacam no processamento paralelo, os chips de IA podem alocar as cargas de trabalho de maneira mais eficaz, reduzindo ainda mais o uso de energia. Isso ajuda a diminuir a pegada de carbono da indústria de IA em centros de dados. Os chips de IA também tornam os dispositivos de IA na borda mais eficientes, como smartphones que precisam otimizar suas chips para processar dados pessoais sem esgotar a duração da bateria.

Os resultados dos chips de IA são mais precisos

Como os chips de IA são especificamente projetados para inteligência artificial, eles tendem a executar tarefas relacionadas à IA, como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural, de maneira mais precisa do que chips comuns. Seu objetivo é executar com precisão os cálculos complexos envolvidos nos algoritmos de IA, reduzindo a probabilidade de erros. Isso torna os chips de IA a escolha preferida para muitas aplicações de IA de alto risco, como imagens médicas e veículos autônomos, onde a rapidez e a precisão são cruciais.

Os chips de IA são personalizáveis

Ao contrário de chips comuns, os chips de IA (como FPGAs e ASICs) podem ser personalizados para modelos ou aplicações de IA específicas, adaptando-se a diferentes tarefas. Essa personalização inclui o ajuste dos parâmetros do modelo e a otimização da arquitetura do chip, o que é vital para o desenvolvimento de IA, ajudando os desenvolvedores a ajustar o hardware de acordo com as necessidades exclusivas para acomodar variações em algoritmos, tipos de dados e demandas computacionais.

O futuro dos chips de inteligência artificial

Embora os chips de IA desempenhem um papel crucial na melhoria da tecnologia inteligente, seu futuro também enfrenta vários desafios, incluindo gargalos na cadeia de suprimentos, instabilidade geopolítica e limitações computacionais. Atualmente, a Nvidia detém cerca de 80% do mercado global de GPUs, tornando-se um grande fornecedor de hardware e software de IA, mas sua posição monopolista gerou controvérsia. Nvidia, Microsoft e OpenAI estão sob vigilância por possíveis violações das leis antitruste dos EUA. Recentemente, a startup Xockets acusou a Nvidia de roubo de patentes e violações antitruste.

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre uma CPU e uma GPU? Uma CPU (unidade central de processamento) é um chip de propósito geral que pode lidar com várias tarefas dentro de um sistema de computação, incluindo a execução do sistema operacional e a gestão de aplicativos. Uma GPU (unidade de processamento gráfico) também é de propósito geral, mas geralmente é utilizada para realizar tarefas de processamento paralelo. Elas são mais adequadas para renderizar imagens, executar jogos e treinar modelos de IA.

Quanto custa um chip de IA? O custo dos chips de IA varia dependendo de fatores como desempenho. Por exemplo, o chip MI300X da AMD custa entre 10.000 e 15.000 dólares, enquanto o chip H100 da Nvidia varia de 30.000 a 40.000 dólares.

Quais empresas produzem chips de IA? Embora a Nvidia seja a líder de mercado, gigantes da tecnologia como Microsoft, Google, Intel e IBM também competem na produção de chips de IA.

Resumo

Os chips de IA não apenas superam os chips tradicionais em velocidade e desempenho, mas sua flexibilidade, eficiência e especialização também são forças essenciais que impulsionam o rápido desenvolvimento da inteligência artificial moderna. Ao olhar para o futuro, a inovação e o desenvolvimento contínuos dos chips de IA certamente terão um impacto profundo em várias indústrias. A XXAI, como uma aplicação impulsionada por modelos avançados como GPT-4, Claude 3 e DALL-E 3, aproveita plenamente as poderosas capacidades dos chips de IA e pode se integrar perfeitamente a diversas aplicações e sites para melhorar a escrita, comunicação e produtividade. Ao avançar para o futuro, a contínua inovação e desenvolvimento dos chips de IA influenciarão profundamente diversas indústrias.