À medida que a tecnologia continua a avançar rapidamente, um componente de hardware emergiu como uma mercadoria altamente procurada: a unidade de processamento gráfico (GPU). Nos últimos anos, as GPUs ganharam popularidade e se tornaram componentes indispensáveis em vários dispositivos, desde sistemas de IA de ponta até smartphones do dia a dia e consoles de jogos.
Originalmente projetadas para gerar e exibir cenas e objetos 3D complexos, as GPUs evoluíram para lidar com uma ampla gama de tarefas, incluindo descompressão de fluxo de vídeo. O que diferencia as GPUs das unidades de processamento central (CPUs) é sua capacidade de processamento paralelo. Enquanto as CPUs consistem em um pequeno número de núcleos que processam tarefas sequencialmente, as GPUs têm milhares de núcleos menores que trabalham simultaneamente, resultando em processamento mais rápido e eficiente para tarefas que exigem inúmeras operações simples.
A utilidade das GPUs vai além da renderização de gráficos. Elas desempenham um papel significativo no campo da inteligência artificial (IA), principalmente em técnicas de aprendizado de máquina, como redes neurais profundas. As GPUs se destacam na realização de multiplicação de matrizes, uma operação matemática crucial na IA, devido às suas excepcionais capacidades de processamento paralelo. Como resultado, elas aceleram significativamente as computações relacionadas à IA.
Avanços contínuos na fabricação de chips, com empresas como a TSMC liderando o caminho, contribuíram para o aumento do poder das GPUs. Transistores menores permitem que mais transistores sejam compactados no mesmo espaço físico, aprimorando seu desempenho geral. No entanto, é importante observar que as GPUs tradicionais, embora benéficas para tarefas de IA, não são a solução mais ideal.
Entram em cena as GPUs de data center e os aceleradores de IA especializados. Projetados para suportar tarefas de aprendizado de máquina de forma mais eficiente, esses aceleradores oferecem velocidades de processamento mais rápidas e capacidade de memória aumentada. Empresas como AMD e NVIDIA adaptaram suas GPUs tradicionais para lidar melhor com cargas de trabalho de IA, enquanto outras como Google e Tenstorrent desenvolveram aceleradores construídos do zero. Esses aceleradores apresentam mais memória, crucial para treinar grandes modelos de IA, e podem ser combinados para formar supercomputadores ou produzidos como aceleradores únicos em larga escala.
Enquanto isso, as CPUs também avançaram no suporte a tarefas de IA, especialmente tarefas de inferência, mas para o treinamento de modelos de IA, aceleradores semelhantes às GPUs ainda são essenciais.
À medida que o cenário tecnológico evolui, a possibilidade de aceleradores mais especializados para algoritmos específicos de aprendizado de máquina é uma realidade. No entanto, os desafios residem nos substanciais recursos de engenharia necessários e no potencial para esses algoritmos se tornarem obsoletos.
Em conclusão, as GPUs expandiram além de seu propósito inicial e se tornaram essenciais para o mundo da IA e da computação. Com suas capacidades de processamento paralelo e aumento de potência, elas impulsionam avanços em diversas indústrias, moldando o futuro da tecnologia.
The source of the article is from the blog bitperfect.pe