Modelos de IA e centrais de placas gráficas

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) registou um crescimento exponencial que alterou a forma como interagimos com a tecnologia, os serviços e a informação. A IA penetrou numa vasta gama de aplicações, desde os sistemas de recomendação e o processamento de linguagem natural até aos diagnósticos médicos e à condução autónoma. À medida que a IA se torna mais omnipresente na nossa vida quotidiana, é crucial compreender os modelos e as tecnologias subjacentes que a tornam possível.

Um modelo de IA é uma representação matemática ou computacional que é utilizada para efetuar tarefas específicas ou tomar decisões baseadas em dados. Estes modelos são treinados utilizando algoritmos de aprendizagem automática, o que lhes permite aprender padrões e gerar previsões ou realizar ações sem serem explicitamente programados para cada tarefa. Na sua essência, um modelo de inteligência artificial é uma abstração que simula a capacidade de aprender e generalizar informações a partir de dados de entrada.

Vamos agora analisar em profundidade os modelos utilizados nos sistemas e no software, destacando o papel fundamental das placas gráficas, e em particular da Nvidia, no processamento dos dados gerados pela IA. Abordaremos também a crescente procura de capacidade de GPU e os desafios que esta coloca ao sector da IA.

A revolução na modelação de IA

A inteligência artificial tem avançado a passos largos nas últimas décadas, impulsionada pelos avanços nos algoritmos, no hardware e na disponibilidade de grandes quantidades de dados. A IA centra-se na criação de sistemas que executam tarefas que exigem inteligência humana, como a aprendizagem, o raciocínio e a tomada de decisões. Isto é conseguido através de modelos de IA, que são sistemas de aprendizagem automática capazes de generalizar padrões a partir de dados de treino.

Os modelos de inteligência artificial tornaram-se essenciais numa variedade de aplicações. Exemplos notáveis incluem:

- Processamento de Linguagem Natural (PNL): Modelos como o GPT-3 da OpenAI podem gerar texto coerente e relevante a partir de uma determinada entrada. Esta tecnologia tem sido utilizada em chatbots, na geração automática de conteúdos e na tradução de línguas.

- Visão computacional: Modelos como o ResNet e o VGGNet revolucionaram a classificação de imagens e a deteção de objetos. Este modelo encontrou aplicações em sistemas de segurança, diagnósticos médicos e condução autónoma.

- Sistemas de recomendação: Empresas como a Netflix e a Amazon utilizam modelos de inteligência artificial para analisar o comportamento dos utilizadores e recomendar produtos ou conteúdos personalizados.

- Diagnóstico médico: Estes modelos podem analisar imagens médicas, como radiografias e ressonâncias magnéticas, para detetar doenças ou anomalias.

- Condução autónoma: Empresas como a Tesla utilizam sistemas de visão por computador baseados em IA para permitir a condução autónoma.

• Robótica: Os robôs alimentados por IA são utilizados em ambientes industriais, médicos e de serviços para executar tarefas complexas e repetitivas.

Estes são apenas alguns exemplos de como a IA transformou vários sectores. No entanto, para que estes modelos funcionem eficazmente, é necessário um poder de processamento significativo.

O papel das placas gráficas nos modelos de IA

As placas gráficas, ou GPUs (Unidades de Processamento Gráfico), têm desempenhado um papel fundamental no avanço da IA. As GPUs eram tradicionalmente utilizadas para converter gráficos em jogos e aplicações de design, mas a sua capacidade de efetuar cálculos paralelos tornou-as uma ferramenta valiosa para a aprendizagem profunda e outras abordagens de IA.

A aceleração de hardware fornecida pelas GPUs permite um treino mais rápido dos modelos de IA. As operações de matriz e tensor que são fundamentais para muitas arquiteturas de aprendizagem profunda beneficiam muito da arquitetura paralela das GPUs. Isto permitiu o treino de modelos maiores e mais complexos num período de tempo razoável.

A Nvidia, uma empresa líder em tecnologia GPU, tem desempenhado um papel fundamental no desenvolvimento de hardware de IA. As suas placas gráficas tornaram-se a pedra angular do poder de processamento de IA na indústria. Estas GPUs foram concebidas especificamente para cargas de trabalho de IA e são altamente eficientes em termos de energia e desempenho.

O hardware da Nvidia não é apenas utilizado no treino de modelos, mas é também essencial na inferência em tempo real, que é crucial para aplicações como a condução autónoma e o processamento de vídeo em tempo real.

Centrais de placas gráficas para processamento de IA

O processamento da IA envolve frequentemente a formação e a inferência em conjuntos de dados maciços. Para lidar com esta carga de trabalho computacionalmente intensiva, muitas organizações recorrem ao que é conhecido como centrais de placas gráficas. Estas instalações estão equipadas com inúmeras GPUs interligadas que trabalham em conjunto para acelerar o processamento de dados gerados por IA.

As centrais de placas gráficas podem variar em tamanho, desde pequenos grupos em laboratórios de investigação até enormes centros de dados de empresas tecnológicas de topo. A ideia subjacente a estas instalações é aproveitar o enorme poder de computação para treinar modelos de IA mais rapidamente e lidar com um maior número de pedidos de inferência.

As centrais de placas gráficas são cruciais para aplicações que exigem uma elevada carga de trabalho de IA, como a formação de modelos de linguagem natural em grande escala ou a transcodificação de vídeo em tempo real. São também fundamentais para a investigação em IA, onde são explorados e desenvolvidos novos modelos e técnicas.

A procura de capacidade de GPU no sector da IA

À medida que a IA continua a crescer e a expandir-se numa variedade de indústrias, a procura de capacidade de GPU disparou. Este facto conduziu a uma série de desafios e tendências no sector da IA:

1. Criação de modelos maiores: À medida que os modelos de IA se tornam mais complexos e capazes, a dimensão dos conjuntos de dados e dos próprios modelos aumentou significativamente. Isto requer GPUs mais potentes e centrais de placas gráficas maiores para efetuar o treino.
   
   
2. Inferência em tempo real: Aplicações como a condução autónoma e o processamento de vídeo em tempo real requerem inferência em tempo real. Isto significa que são necessárias GPUs de elevado desempenho para processar dados em milissegundos, o que representa um desafio adicional.
   
   
3. Investigação em IA: A investigação em IA envolve a experimentação de novas abordagens e a criação de modelos de teste. Isto requer uma capacidade significativa de GPU para progredir rapidamente no desenvolvimento de modelos.
   
   
4. Concorrência pelos recursos: Com a crescente procura de capacidade de GPU, existe uma concorrência por recursos entre as organizações que procuram aceder a estas placas gráficas de elevado desempenho. Esta situação conduziu a um aumento do custo das GPU e da infraestrutura das centrais de placas gráficas.
   
   
5. Desafios energéticos e de refrigeração: As GPUs de elevado desempenho geram uma quantidade considerável de calor e consomem energia. A gestão eficiente da energiae do arrefecimento tornou-se um grande desafio nas instalações de centrais de placas gráficas.
   
   
6. Necessidade de paralelismo e escalabilidade: Para satisfazer a procura, as organizações precisam de dimensionar eficazmente as suas instalações de GPU. Isto exige não só um aumento do número de GPU, mas também uma infraestrutura adequada de rede e armazenamento.

A Nvidia e a sua contribuição para a revolução da IA

A Nvidia tem sido um dos principais intervenientes no domínio da IA, e a sua concentração no desenvolvimento de hardware GPU tem sido fundamental para impulsionar a revolução da IA. Algumas das principais contribuições da Nvidia incluem:

1. Arquitecturas de GPU específicas para IA: A Nvidia desenvolveu arquiteturas de GPU especificamente para cargas de trabalho de IA, como a arquitetura Turing e a arquitetura Volta. Estas arquiteturas são otimizadas para a aprendizagem profunda e a inferência em tempo real.
   
   
2. Unidades tensoriais e núcleos de Traçado de Raios: As GPUs da Nvidia incluem unidades tensoras e núcleos de traçado de raios que melhoram o desempenho da IA e a renderização de gráficos, tornando-as versáteis para aplicações de IA e gráficas.
   
   
3. Bibliotecas e estruturas de software: A Nvidia desenvolveu bibliotecas e estruturas de software específicas para IA, como a CUDA e a cuDNN, que facilitam a programação em GPU e aceleram o desenvolvimento de aplicações de IA.
   
   
4. Colaboração com a comunidade de IA: A Nvidia tem trabalhado em estreita colaboração com investigadores e programadores de IA, fornecendo acesso a hardware e recursos para impulsionar a investigação e o desenvolvimento de novos modelos e técnicas.
   
   
5. GPU Cloud e plataforma de IA: A Nvidia lançou a sua plataforma Nvidia GPU Cloud (NGC), que proporciona um ambiente otimizado para a execução de aplicações de IA em GPUs. Desenvolveu também a plataforma de IA da Nvidia, que inclui ferramentas e serviços para todo o ciclo de vida da IA.

A presença da Nvidia no sector da IA tem sido um motor de inovação e crescimento. As suas GPUs de elevado desempenho permitiram avanços significativos em domínios como o processamento de linguagem natural, a visão por computador e a robótica.

Nova parceria entre a Microsoft e a AMD

A Microsoft e a AMD anunciaram recentemente uma colaboração para o desenvolvimento de chips de inteligência artificial. Esta aliança permitirá à Microsoft conceber os seus próprios chips de IA, seguindo a tendência de outras empresas tecnológicas que procuram reduzir a sua dependência de terceiros. O principal objetivo é melhorar o desempenho e a eficiência dos serviços em nuvem e dos dispositivos de consumo. Os chips produzidos em resultado desta colaboração serão integrados em servidores Microsoft Azure e, possivelmente, em futuros dispositivos com a marca Surface. A decisão é uma ação estratégica que reforça a posição da Microsoft no mercado da tecnologia.

A colaboração entre a Microsoft e a AMD junta-se à tendência de outras empresas tecnológicas que estão a apostar no desenvolvimento dos seus próprios chips de inteligência artificial. Esta tendência surge em resposta à crescente procura de serviços e dispositivos com capacidades de IA cada vez mais sofisticadas.

Para a Microsoft, ter os seus próprios chips de IA permitir-lhe-á ter um maior controlo sobre o desempenho e a eficiência dos seus serviços na nuvem, bem como oferecer uma experiência mais personalizada aos utilizadores dos seus dispositivos.

Além disso, esta colaboração pode também ser vista como uma estratégia para competir com outras empresas líderes no mercado da IA, como a Google e a sua unidade de processamento tensorial (TPU) ou a Apple e o seu chip Neural Engine.

A aliança entre as duas empresas tem também um impacto positivo no sector dos semicondutores, uma vez que reforça a posição da AMD como fornecedor de pastilhas a grandes empresas tecnológicas.  

Megabytes de dados gerados e o desafio da escala

A IA é orientada para os dados e, à medida que a quantidade de dados gerados e consumidos pelas aplicações de IA continua a crescer, existe um desafio de escala. Os megabytes de dados gerados pela IA abrangem uma vasta gama de fontes, desde texto e vídeo a imagens e dados sensoriais:

- Processamento de texto: Os modelos de linguagem natural, como o GPT-3 e o BERT, são treinados em conjuntos de dados que contêm milhares de milhões de palavras. Para tal, é necessário um enorme poder de computação e capacidades de armazenamento.

 - Processamento de imagens: Os modelos de visão por computador, como o ResNet e o Inception, podem exigir conjuntos de dados com milhões de imagens rotuladas. Isto implica uma grande quantidade de recursos de armazenamento e de GPU para a formação.

-  Processamento de vídeo: As aplicações de IA que processam vídeo em tempo real, como a deteção de objetos em câmaras de segurança, geram grandes quantidades de dados de vídeo que têm de ser analisados em tempo real.

- Dados sensoriais: Em domínios como a robótica e o sector automóvel, os sensores geram dados em tempo real que têm de ser processados para a tomada de decisões.

Uma gestão eficiente destes dados é fundamental para o sucesso das aplicações de IA. As organizações precisam de resolver questões como o armazenamento, a velocidade de acesso aos dados e a segurança dos dados. É também essencial garantir a qualidade dos dados para treinar modelos precisos e fiáveis.

O futuro dos modelos de IA em sistemas e software

À medida que a tecnologia continua a avançar, podemos esperar novos desenvolvimentos:

- Modelos de IA mais avançados: Estes modelos continuarão a melhorar em termos de capacidade e precisão, abrindo a porta a novas aplicações e serviços que antes eram impensáveis.

- Aplicações em tempo real: A operacionalidade em tempo real tornar-se-á mais comum em aplicações como a condução autónoma, a realidade aumentada e o processamento de vídeo em direto.

- Robótica avançada: A IA desempenhará um papel fundamental no desenvolvimento de robôs mais inteligentes e autónomos, utilizados na indústria, nos cuidados de saúde e noutros domínios.

- Assistentes pessoais de IA: Os assistentes virtuais e os chatbots baseados em IA tornar-se-ão mais sofisticados e capazes de compreender e responder às necessidades dos utilizadores de uma forma mais natural.

- Desenvolvimento sustentável: A IA será utilizada para enfrentar desafios globais, como as alterações climáticas e a gestão dos recursos naturais, através da otimização dos processos e da tomada de decisões informadas.

- Educação e cuidados de saúde: A IA será cada vez mais integrada na educação e nos cuidados de saúde, permitindo uma aprendizagem personalizada e diagnósticos mais exatos.

A IA tornou-se uma parte integrante da tecnologia moderna e o seu impacto na sociedade continuará a aumentar. À medida que a IA evolui, é essencial abordar não só os desafios técnicos, mas também os desafios éticos e de privacidade associados à sua adoção generalizada.

Previsões sobre modelos de IA

Na Gigas, acreditamos que o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA) promete uma transformação sem precedentes em vários sectores industriais e na vida quotidiana nas próximas décadas. Em particular, espera-se que os modelos de IA sejam capazes de aprender de forma autónoma, sem necessidade de serem programados com instruções específicas. Isto permitirá à IA resolver problemas mais complexos e realizar tarefas com um nível de sofisticação nunca antes visto.

Além disso, prevê-se uma série de avanços significativos na IA de conversação, em que os modelos de IA serão capazes de compreender e interagir com os seres humanos em linguagem natural. Isto aplicar-se-á a uma vasta gama de sectores e serviços, desde assistentes virtuais a serviços de apoio ao cliente e marketing.

Por outro lado, a IA será também cada vez mais integrada na tomada de decisões estratégicas das empresas. Os modelos de IA serão capazes de analisar grandes quantidades de dados e tirar conclusões, fornecendo às empresas informações valiosas para tomarem decisões informadas.

Por último, os avanços na IA também colocam desafios éticos e regulamentares. É provável que venhamos a assistir a um aumento da regulamentação e da regulação em torno da IA, à medida que procuramos equilibrar os benefícios da IA com a proteção dos interesses dos indivíduos e da sociedade em geral.

Gigas é um grupo internacional fundado em 2011, especializado na prestação de serviços de comunicações convergentes e integradas e de serviços cloud para empresas. Com nove centros de dados na Europa e na América Latina, e escritórios em oito países, Gigas tornou-se especialista em oferecer "Tranquilidade como um Serviço" aos seus clientes. A segurança e a confiança que Gigas gera em torno dos seus clientes é o que realmente nos distingue.