O que é uma GPU e qual é o papel dela na IA?

A GPU, sigla para unidade de processamento gráfico, é um circuito eletrônico especializado originalmente projetado para acelerar a criação de imagens e vídeos. No entanto, a capacidade notável de realizar um grande número de cálculos rapidamente levou à adoção em diversos campos, incluindo inteligência artificial e computação científica, em que se destaca no manuseio de tarefas que exigem muitos dados e computacionalmente complexas.

As GPUs são construídas em um monocristal de silício, uma fatia fina e circular de silício altamente purificado. Esse wafer serve como base para gravar bilhões de transistores microscópicos. Esses transistores funcionam como portas em miniatura que controlam o fluxo de eletricidade, formando os blocos de construção dos circuitos lógicos da GPU. Uma rede complexa de fios metálicos microscópicos, chamados de interconexões, liga esses transistores, permitindo que eles se comuniquem e realizem cálculos. Por fim, toda a montagem é encapsulada em uma embalagem protetora feita de materiais como plástico, cerâmica e metal para proteger os circuitos delicados e ajudar a dissipar o calor gerado durante a operação.

As GPUs, com a arquitetura especializada, ocupam um espaço único entre as CPUs de uso geral. 

Enquanto as CPUs, ou unidades de processamento central, se destacam no processamento sequencial, lidando com tarefas uma instrução de cada vez, as GPUs são projetadas para processar várias tarefas ao mesmo tempo. Além disso, as CPUs geralmente têm baixo custo e são ótimas para algumas cargas de trabalho de IA, como inferência, enquanto as GPUs são uma ótima escolha para treinar ou executar modelos altamente complexos.

As GPUs podem lidar com uma variedade maior de algoritmos e tarefas. Isso torna as GPUs mais versáteis para pesquisadores e desenvolvedores que precisam testar diferentes abordagens de IA ou casos de uso, como o aprendizado profundo.

As GPUs e as CPUs são opções disponíveis como parte de uma arquitetura de hipercomputador de IA.

As GPUs funcionam realizando um grande número de operações ao mesmo tempo. Isso é possível com um grande número de núcleos de processamento que podem trabalhar em diferentes partes de uma tarefa simultaneamente. Essa arquitetura de processamento paralelo permite que as GPUs executem tarefas que as CPUs levariam muito mais tempo para concluir. 

Imagine uma tarefa que possa ser dividida em milhares de etapas menores e independentes. Uma GPU pode distribuir essas etapas entre os vários núcleos, permitindo que sejam computadas simultaneamente. Esse recurso de processamento múltiplo é o que dá às GPUs uma vantagem significativa em relação às CPUs, especialmente em áreas como processamento de imagens e vídeos, simulações científicas e, principalmente, machine learning, em que grandes conjuntos de dados e algoritmos complexos são a norma.

As GPUs se tornaram a força de trabalho da inteligência artificial moderna, permitindo o treinamento e a implantação de modelos complexos de IA que impulsionam tudo, desde o reconhecimento de imagens até o processamento de linguagem natural. A capacidade de realizar um grande número de cálculos simultaneamente os torna adequados para as tarefas computacionalmente exigentes no centro da IA. As GPUs aceleram o treinamento de modelos de IA, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores iterem os modelos com mais rapidez e gerem avanços nos recursos de IA.

As GPUs são usadas para treinar modelos de IA realizando as operações matemáticas complexas necessárias para ajustar os parâmetros do modelo. O processo de treinamento envolve alimentar o modelo com grandes quantidades de dados e ajustar os parâmetros dele para minimizar o erro entre as previsões do modelo e os dados reais. As GPUs podem acelerar esse processo ao realizar vários cálculos simultaneamente.

Depois que um modelo de IA é treinado, ele precisa ser executado, geralmente em tempo real, para fazer previsões com novos dados. As GPUs também desempenham um papel fundamental nessa fase de inferência. A capacidade de executar rapidamente os cálculos complexos necessários para fazer previsões permite que os aplicativos com tecnologia de IA respondam às solicitações dos usuários de maneira rápida e eficiente. Seja um carro autônomo tomando decisões em frações de segundo ou um chatbot fornecendo respostas instantâneas, as GPUs são essenciais para desbloquear os recursos em tempo real dos modelos de IA.

As GPUs são importantes para a IA porque podem acelerar os processos de treinamento e inferência. Isso permite que os modelos de IA sejam desenvolvidos e implantados com mais rapidez e eficiência do que usando CPUs. À medida que os modelos de IA ficam mais complexos, a necessidade de GPUs só aumenta

A melhor GPU para IA depende da tarefa específica. Por exemplo, uma GPU com uma grande quantidade de memória pode ser mais adequada para inferir modelos de IA grandes, enquanto uma GPU com uma alta velocidade do clock pode ser mais adequada para a disponibilização de inferência de baixa latência.