AI impulsa redesign de infraestrutura para aprendizado de máquina
São Paulo — InkDesign News — A inteligência artificial (IA) tem evoluído de maneira exponencial, impulsionada por arquiteturas como LLM (Modelos de Linguagem de Grande Escala) e deep learning. Essa evolução está não apenas transformando o cenário tecnológico, mas também redefinindo a infraestrutura necessária para suportar as demandas crescentes de processamento e eficiência.
Tecnologia e abordagem
A crescente complexidade dos modelos de IA, especialmente com o advento de LLMs, exige uma reavaliação dos paradigmas tradicionais de computação. A indústria está se movendo de hardware generalista, como CPUs, para soluções especializadas, como ASICs e TPUs, otimizadas para tarefas específicas. Essa transição não apenas melhora o desempenho por custo e consumo, mas também se torna essencial para lidar com operações matemáticas preditivas sobre volumes massivos de dados.
A evolução da IA requer uma mudança drástica em nossa abordagem arquitetônica, focando em hardware especializado.
— Amin Vahdat, VP e GM, Google Cloud
Aplicação e desempenho
As aplicações de IA estão crescendo rapidamente, com modelos de aprendizado de máquina que exigem interconexões altamente especializadas para suportar a comunicação em larga escala. Tecnologias como NVLink e ICI têm surgido para resolver os gargalos de comunicação entre processadores, possibilitando transferências de memória de alta velocidade e latência reduzida. Neste contexto, o uso de memória de alta largura de banda (HBM) ainda enfrenta limitações, como restrições físicas de chip e desafios energéticos, destacando a necessidade por inovação.
A comunicação eficiente entre unidades de processamento é fundamental para o sucesso da computação avançada em IA.
— Especialista em Tecnologia
Impacto e mercado
O impacto dessas mudanças vai além da performance técnica; ele afeta diretamente a sustentabilidade e a eficiência operacional das estruturas de IA. A necessidade de consumo de energia está crescendo, exigindo soluções de refrigeração líquida mais eficientes e uma gestão dinâmica da energia elétrica. Esta nova abordagem promete não apenas otimizar a eficiência em grande escala, mas também melhorar a segurança e privacidade dos dados processados.
Com esses avanços, espera-se que as empresas possam impulsionar inovações mais rapidamente, com um ciclo de atualização de hardware que precisa ser acelerado para atender às crescentes demandas do mercado, criando um ambiente onde cada nova geração de hardware deve ser implantada em larga escala.
No horizonte, a colaboração entre a indústria e centros de pesquisa será crucial para reimaginar as infraestruturas de computação, potencializando o uso de IA em setores variados, como medicina, educação e negócios.
Fonte: (VentureBeat – AI)
