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Porque é que as CPUs não são suficientes para a IA moderna
As CPUs tradicionais são extremamente versáteis e excelentes na execução de uma grande variedade de tarefas de computação. Estão optimizadas para operações sequenciais, sistemas operativos, software empresarial, bases de dados e inúmeras outras cargas de trabalho.
A inteligência artificial é diferente. O treino e a execução de modelos modernos de IA requerem a execução simultânea de um enorme número de operações matemáticas. Este tipo de carga de trabalho sobrecarrega rapidamente os processadores convencionais.
Embora as CPUs continuem a ser componentes essenciais dos sistemas de IA, não podem fornecer de forma eficiente as capacidades de processamento paralelo maciço exigidas pelos maiores modelos actuais.
O poder do processamento paralelo
As GPUs foram originalmente desenvolvidas para renderizar gráficos de computador. A renderização de imagens requer a realização de cálculos semelhantes em milhões de pixéis ao mesmo tempo, o que torna o processamento paralelo essencial.
As cargas de trabalho de IA partilham muitas destas caraterísticas. As redes neuronais efectuam grandes operações matriciais que podem ser divididas por milhares de núcleos de processamento em simultâneo.
Como as GPUs contêm muito mais unidades de execução paralela do que as CPUs, podem acelerar drasticamente os cálculos de IA, melhorando a eficiência geral.
Treinar grandes modelos de IA
O treino de um modelo de IA envolve o processamento de enormes conjuntos de dados e o ajuste de milhares ou mesmo milhares de milhões de parâmetros. Este processo requer recursos computacionais extraordinários.
Os modelos de linguagem de grande dimensão são normalmente treinados utilizando clusters compostos por centenas, milhares ou mesmo dezenas de milhares de GPUs que trabalham em conjunto durante semanas ou meses.
Sem a aceleração por GPU, o treino de muitos dos modelos de IA mais avançados da atualidade seria económica ou tecnicamente impraticável.
A inferência também requer GPUs
Muitas pessoas assumem que as GPUs só são necessárias durante o treino. Na realidade, a inferência também consome recursos computacionais significativos.
Sempre que um utilizador envia um pedido, gera uma imagem ou interage com um assistente de IA, o hardware tem de efetuar milhares de milhões de cálculos para produzir uma resposta.
À medida que a adoção da IA cresce, servir milhões de utilizadores simultâneos requer muitas vezes vastas frotas de GPUs distribuídas por vários centros de dados.
Porque é que as empresas utilizam milhares de GPUs
As empresas líderes em IA operam infra-estruturas a uma escala extraordinária. As grandes implementações envolvem frequentemente milhares de aceleradores ligados através de tecnologias de rede ultra-rápidas.
Estes clusters permitem que os modelos de IA sejam treinados mais rapidamente, sirvam mais utilizadores e mantenham tempos de resposta aceitáveis sob forte procura.
Os investimentos em infra-estruturas daí resultantes explicam por que razão as GPU se tornaram um dos recursos mais estratégicos na indústria da IA.
A IA necessitará sempre de tantas GPUs?
É quase certo que o hardware futuro se tornará mais eficiente. Os aceleradores de IA especializados, a otimização de software melhorada e as novas arquitecturas de chips podem reduzir a quantidade de hardware necessária para uma determinada carga de trabalho.
Ao mesmo tempo, os modelos de IA continuam a tornar-se maiores e mais capazes. A procura crescente pode anular muitos dos ganhos de eficiência alcançados pelas futuras gerações de hardware.
Num futuro previsível, é provável que as GPU e os aceleradores de IA continuem a ser componentes críticos do ecossistema global de IA.