Chips de IA explicados: Como funcionam os chips de IA, tendências do setor, aplicativos

Como funcionam os chips de IA

Para entender como os chips de IA funcionam, vamos explorar com mais detalhes suas arquiteturas especializadas, recursos de processamento paralelo, componentes arquitetônicos principais, software e eficiência energética.

Arquiteturas especializadas para cargas de trabalho de IA

Os chips de IA rompem com a arquitetura convencional de von Neumann, predominante nas CPUs, que se baseia em um fluxo sequencial de instruções e dados entre o processador e a memória. Em vez disso, eles adotam designs especializados otimizados para as demandas exclusivas das tarefas de IA:

• Paralelismo maciço: Os modelos de IA envolvem vários cálculos que podem ser executados simultaneamente. Os chips de IA exploram esse paralelismo por meio de uma abundância de núcleos de processamento que trabalham em conjunto, acelerando significativamente as operações de IA.
• Operações com matrizes e tensores: A aprendizagem profunda depende muito de operações de matriz e tensor, que os chips de IA são explicitamente projetados para lidar com eficiência. Eles incorporam hardware dedicado para essas operações, acelerando os cálculos fundamentais de IA.

Processamento paralelo

O processamento paralelo está no centro do desempenho do chip de IA. Ao contrário das CPUs, que executam instruções sequencialmente, os chips de IA realizam vários cálculos simultaneamente. Esse paralelismo é fundamental para as tarefas de IA com uso intensivo de dados e computacionalmente pesadas, incluindo:

• Treinamento de modelos grandes: O treinamento de modelos de aprendizagem profunda geralmente envolve o processamento de conjuntos de dados maciços. O processamento paralelo permite que os chips de IA distribuam a carga de trabalho em vários núcleos, reduzindo significativamente o tempo de treinamento.
• Inferência em tempo real: Os chips de IA aproveitam o paralelismo para fornecer respostas em tempo real, o que é crucial para aplicativos como direção autônoma, reconhecimento de fala e tradução de idiomas.

Principais componentes arquitetônicos

Vários componentes importantes distinguem os chips de IA de seus equivalentes convencionais:

• Unidades de processamento especializadas:
• Núcleos de tensor: Encontrados em GPUs, os núcleos de tensor são excelentes para acelerar operações de tensor, como a multiplicação de matrizes, crucial para algoritmos de aprendizagem profunda.
• Unidades de processamento neural (NPUs): Esses processadores especializados refinam ainda mais a aceleração das funções da rede neural, tornando os chips de IA altamente eficientes para tarefas de aprendizagem profunda.
• Matrizes sistólicas: Esses arranjos exclusivos de hardware proporcionam aumentos adicionais de desempenho para cálculos específicos de IA.
• Hierarquia de memória: As cargas de trabalho de IA exigem acesso rápido a grandes quantidades de dados. Os chips de IA empregam uma hierarquia de memória em várias camadas:
• SRAM no chip: Memória pequena, mas ultrarrápida, para acesso imediato a dados críticos.
• DRAM fora do chip: Memória de alta capacidade para armazenar a maior parte do modelo e dos dados de IA.
• Memória de alta largura de banda (HBM): Interfaces de memória especializadas garantem a rápida transferência de dados entre o chip AI e a memória externa.

Software e otimização

Embora o hardware seja fundamental, o software desempenha um papel crucial na maximização do potencial dos chips de IA:

• Compiladores e estruturas: Ferramentas como TensorFlow e PyTorch traduzem o código de IA em instruções de máquina adaptadas para arquiteturas específicas de chips de IA. Eles otimizam a utilização dos recursos do chip, melhorando o desempenho.
• Aritmética de baixa precisão: Os chips de IA geralmente usam formatos de menor precisão, como números de 8 ou 16 bits, em vez do formato tradicional de ponto flutuante de 32 bits. Isso acelera os cálculos, reduz o consumo de energia e, muitas vezes, produz precisão suficiente para tarefas de IA.
• Quantização e poda: Técnicas como quantização e a poda reduzem o tamanho e a complexidade dos modelos de IA, tornando-os mais eficientes para implantação em chips de IA com recursos limitados.

Eficiência energética

As crescentes demandas de energia dos aplicativos de IA trouxeram a eficiência energética para o primeiro plano:

• Consumo de energia otimizado: Os chips de IA incorporam recursos de gerenciamento de energia, clock gating e projetos de circuitos especializados para reduzir o uso de energia e a dissipação de calor.
• Edge AI: A IA em dispositivos de borda com recursos limitados, como smartphones e dispositivos de IoT, exige soluções eficientes em termos de energia. Os chips de IA otimizados para baixo consumo de energia são essenciais para prolongar a vida útil da bateria e permitir uma ampla gama de aplicativos de IA de ponta.

O cenário de chips de IA: Principais participantes e tendências

O cenário de chips de IA é um ambiente competitivo e de ritmo acelerado. Empresas de tecnologia estabelecidas e startups emergentes estão competindo por uma fatia desse mercado emergente.

Principais participantes

O mercado de chips de IA está repleto de inovações, com vários participantes importantes liderando o mercado:

• NVIDIA: Uma empresa dominante no mercado de GPUs, a NVIDIA expandiu seu foco para chips de IA com suas GPUs Tensor Core e plataformas especializadas em IA, como a série Jetson.
• Intel: A Intel oferece uma variedade de soluções de IA, incluindo os processadores de rede neural Nervana (NNPs) e as unidades de processamento de visão Movidius (VPUs).
• Google: O Google desenvolveu seus chips de IA personalizados, as Unidades de Processamento de Tensor (TPUs), que alimentam seus serviços e pesquisas de IA.
• AMD: A AMD oferece GPUs Radeon Instinct com recursos dedicados de aceleração de IA, visando cargas de trabalho de IA de data center e nuvem.
• Qualcomm: As soluções de IA da Qualcomm incluem suas plataformas Snapdragon com mecanismos de IA integrados, potencializando os recursos de IA em smartphones e outros dispositivos móveis.

Além dos participantes estabelecidos, várias startups e organizações de pesquisa estão ativamente envolvidas no desenvolvimento de arquiteturas inovadoras de chips de IA. Essas entidades trazem novas perspectivas e ideias inovadoras para o mercado, contribuindo para a diversidade e o dinamismo do ecossistema de chips de IA.

Tendências de mercado em chips de IA

Várias tendências importantes estão moldando o mercado de chips de IA:

• Aumento da demanda por chips especializados em IA: À medida que os modelos de IA se tornam mais complicados, há uma necessidade crescente de processadores de IA específicos que possam lidar com essas cargas de trabalho de forma eficaz.
• O surgimento da inteligência artificial de ponta: A demanda por chips de IA com baixo consumo de energia feitos para implantação de borda está sendo impulsionada pelo crescimento de dispositivos de borda e pela exigência de processamento de IA em tempo real na borda.
• Aumento da curiosidade em torno das arquiteturas de processador de IA de código aberto: As iniciativas que incentivam a cooperação e a criatividade no desenvolvimento de hardware de IA estão contribuindo para a crescente popularidade do movimento de código aberto no mercado de chips de IA.

Previsão do tamanho do mercado de chips de IA. Fonte: Pesquisa de precedência

Aplicações de chips de IA: Dos data centers aos dispositivos de borda

Os chips de IA encontram aplicações em uma ampla gama de domínios, transformando os setores e aprimorando nossa vida diária:

• Centros de dados: Os chips de IA facilitam o treinamento extensivo de modelos de IA em data centers, levando a avanços na visão computacional, no processamento de linguagem natural e em outros domínios relacionados. Eles são a força motriz por trás da criação de modelos de IA altamente desenvolvidos que podem reconhecer objetos e cenas com precisão surpreendente, interpretar e produzir linguagem semelhante à de uma pessoa e até mesmo produzir material exclusivo.
• Veículos autônomos: Os chips de inteligência artificial (IA) permitem que os carros autônomos percebam, tomem decisões e assumam o controle em tempo real, abrindo as portas para um transporte mais seguro e eficiente. Ao processar dados de sensores de câmeras, lidar e radar, eles permitem que os carros autônomos detectem impedimentos, naveguem em configurações complexas e façam julgamentos rápidos que protejam a segurança de seus ocupantes.
• Robótica: Os chips de IA são os cérebros subjacentes a aplicativos sofisticados de robótica, que vão desde tecnologia assistiva e robôs de saúde até automação industrial e logística de warehouse. Eles proporcionam aos robôs a capacidade de sentir o ambiente, ganhar experiência e realizar trabalhos difíceis com precisão e destreza.
• Smartphones e dispositivos de ponta: Os chips de IA são incorporados a dispositivos comuns, permitindo recursos de IA, como realidade aumentada, reconhecimento de imagens e assistentes de voz, diretamente na sua mão. Eles permitem que nossos smartphones sejam mais seguros e privados, ao mesmo tempo em que compreendem nossos comandos, identificam rostos e aprimoram nossas fotografias.
• Assistência médica: Os chips de IA estão revolucionando o setor, possibilitando planos de tratamento individualizados, desenvolvimento de medicamentos e diagnósticos médicos mais rápidos e precisos. Eles podem analisar imagens médicas, identificar padrões em dados de pacientes e auxiliar em procedimentos cirúrgicos, levando a melhores resultados para os pacientes e a uma prestação de serviços de saúde mais eficiente.
• Finanças: Os chips de IA estão transformando o setor financeiro, fornecendo velocidade e precisão antes inatingíveis para avaliação de risco, negociação algorítmica e detecção de fraudes. Sua capacidade de avaliar enormes volumes de dados financeiros, detectar irregularidades e prever resultados permite que as organizações financeiras reduzam os riscos e tomem decisões bem informadas.
• Usos adicionais: Os chips de IA têm uma infinidade de usos possíveis que só tendem a crescer. Os chips de IA têm o potencial de influenciar significativamente a forma como a tecnologia e a inovação serão desenvolvidas no futuro, desde cidades e residências inteligentes até o monitoramento ambiental e o estudo científico.

Imagem gerada com o Guardanapo

Conclusão

Os chips de IA são fundamentais para a revolução da IA em andamento. Suas arquiteturas especializadas e sua eficiência impulsionam os avanços em vários setores. À medida que a importância da IA cresce, a tecnologia de chip de IA continuará a evoluir, afetando a forma como vivemos e trabalhamos. No entanto, a realização de todo o potencial da IA exigirá inovação contínua e a abordagem de desafios como o consumo de energia e considerações éticas.