Acelerador de Inteligência Artificial: O que é e porque é importante

Embora a inteligência artificial (IA) tenha varrido praticamente todos os segmentos das nossas vidas, o pré-requisito para um poder de processamento cada vez maior lançou as bases. De facto, as CPUs tradicionais não conseguem lidar com o elevado volume de computação exigido pelos intrincados algoritmos de inteligência artificial.

É aqui que surge a necessidade de aceleradores de inteligência artificial, que actuam literalmente como heróis discretos em segundo plano, permitindo os incríveis avanços que a inteligência artificial está a desenvolver atualmente.

O que é um acelerador de inteligência artificial?

Um acelerador de inteligência artificial é um componente de hardware, por vezes também designado por processador de aprendizagem profunda ou unidade de processamento neural, concebido ao nível do circuito para acelerar drasticamente o processamento de cargas de trabalho de inteligência artificial. Essas cargas de trabalho normalmente têm tarefas como treinamento e inferência de aprendizado de máquina, em que grandes quantidades de dados devem ser analisadas para treinar modelos de inteligência artificial ou fazer previsões com base nos modelos criados.

As CPUs tradicionais são criadas para fins gerais – o processamento de todo o tipo de tarefas, mas não são optimizadas de acordo com os requisitos dos algoritmos de inteligência artificial. Por outro lado, os aceleradores de inteligência artificial são concebidos utilizando a arquitetura pertinente que os fará executar cálculos relacionados com a inteligência artificial muitas vezes mais rapidamente e de forma eficiente.

Porquê aceleradores de inteligência artificial?

Uma série de razões substanciais apontam para o facto de os aceleradores de inteligência artificial serem o futuro no avanço da inteligência artificial:

Velocidade de processamento melhorada

Os aceleradores de inteligência artificial podem ser muito mais rápidos do que uma CPU na execução de cargas de trabalho de inteligência artificial. Isto significa que a formação de modelos é mais rápida, os resultados são mais rápidos e, agora, os modelos maiores e mais complexos com conjuntos de dados maiores também serão tratados muito mais rapidamente.

Eficiência energética melhorada

Os aceleradores de inteligência artificial são concebidos para serem mais eficientes em termos energéticos, em comparação com qualquer unidade central de processamento, no que diz respeito ao tratamento de tarefas de inteligência artificial. Isto resultará na redução de custos para qualquer empresa interessada em executar soluções de inteligência artificial e na diminuição do impacto no ambiente.

Utilização em tempo real

Os aceleradores de inteligência artificial são concebidos tendo em mente a rapidez e a eficiência na execução de modelos de inteligência artificial em tempo real. É isto que permite utilizações como veículos autónomos, sistemas de reconhecimento facial e robôs inteligentes.

Escalabilidade para utilização intensiva de recursos

Os aceleradores de inteligência artificial podem ser integrados em diferentes configurações e, por conseguinte, podem ser escalonados para satisfazer os requisitos de processamento cada vez maiores de uma utilização complexa de inteligência artificial.

Tipos de aceleradores de inteligência artificial

O mundo dos aceleradores de inteligência artificial está a mudar rapidamente, com diferentes tipos explicados como sendo capazes de responder às necessidades em causa. Estes são

Unidades de processamento gráfico (GPU)

Não foram concebidas diretamente para a inteligência artificial, mas foram sintonizadas em virtude das suas capacidades de processamento paralelo e, por conseguinte, funcionam adequadamente com as necessidades da inteligência artificial. Esta é uma das opções favoritas dos programadores que trabalham em inteligência artificial devido à base infraestrutural já existente e à sua relativa acessibilidade em comparação com outras.

Unidades de processamento de tensores (TPU)

Esta unidade de processamento foi concebida apenas para executar inteligência artificial – empresas como a Google desenvolveram TPU exclusivamente para este fim – processadores extremamente especializados e, por conseguinte, bastante eficientes na execução de algoritmos de aprendizagem profunda.

Matrizes de portas programáveis (FPGA)

Estes chips são programáveis para uma maior flexibilidade na conceção do hardware, sendo relativamente fácil adaptar a arquitetura a tarefas especiais de inteligência artificial. Embora sejam um pouco menos conhecidos, exigem frequentemente conhecimentos especiais de programação.

ASIC

Estes tipos de chips concebidos à medida têm potencial para atingir um desempenho e uma eficiência superiores na utilização da inteligência artificial. No entanto, os custos iniciais de desenvolvimento são normalmente elevados.

Futuro dos aceleradores de inteligência artificial

Com o ambiente em constante mudança face a uma utilização cada vez mais sofisticada, intensiva em dados e exigente, haverá no futuro uma necessidade sem precedentes de aceleradores de inteligência artificial potentes e, ao mesmo tempo, eficientes.

Entre essas áreas que mostram potencial para desenvolvimento futuro está a computação heterogénea. Esta utilizaria plenamente os diferentes tipos de aceleradores, tirando partido dos seus pontos fortes correspondentes num único sistema para obter um desempenho máximo.

Computação neuromórfica

Um paradigma de computação inspirado no cérebro, a computação neuromórfica prevê hardware estruturado e funcional para o sistema nervoso – mais eficiente, potencialmente – mesmo para o manuseamento da inteligência artificial.

Especializar-se numa utilização específica

Os aceleradores de inteligência artificial podem continuar a ser específicos de uma utilização e, assim, ser um motor que entra em dispositivos especificamente concebidos para realizar uma tarefa específica.

O verdadeiro impacto dos aceleradores de inteligência artificial

Os aceleradores de inteligência artificial não são basicamente hardware e funcionam, eles próprios, como motores principais que impulsionam ainda mais as capacidades da inteligência artificial. Por natureza, a “aceleração” da inteligência artificial significa um desenvolvimento mais rápido e uma implantação mais célere, pressionando a inovação a um ritmo acelerado em aspectos como a saúde, as finanças, a indústria transformadora e os transportes.

Estas tecnologias, embora criem canais para futuras utilizações abusivas através da inteligência artificial, ajudam simultaneamente a fazer avançar outras tecnologias conexas no domínio da segurança e da explicabilidade. Os aceleradores da inteligência artificial possuem uma variedade de potencialidades que podem ajudar a construir um futuro benéfico para todos.

Por fim, preparámos para si as perguntas mais frequentes e as respectivas respostas

O que é um acelerador de inteligência artificial?

Hardware ou software especializado que acelera os cálculos de inteligência artificial. Na maioria das vezes, operam em áreas de aprendizagem automática, redes neurais e processamento de dados.

Qual a importância dos aceleradores de inteligência artificial?

Eles formam a espinha dorsal do tratamento de tarefas sofisticadas de inteligência artificial de forma eficiente, permitindo melhores tempos de processamento, redução do consumo de energia e permitindo que as aplicações de inteligência artificial funcionem mais à sua capacidade em diferentes dispositivos.

Como funcionam os aceleradores de inteligência artificial

São concebidos para o processamento paralelo das grandes operações matriciais e vectoriais típicas das cargas de inteligência artificial. Como tal, são capazes de processar vários destes pontos de dados em simultâneo, o que contrasta fortemente com o CPU tradicional, que trata as suas tarefas sequencialmente.

Quais são alguns dos prós associados aos aceleradores de inteligência artificial?

Algumas das vantagens dos aceleradores de inteligência artificial incluem o elevado desempenho em inteligência artificial, a baixa latência em aplicações de inteligência artificial e o tratamento de modelos de inteligência artificial maiores e complexos, juntamente com uma redução da potência.