Capa: Imagem criada com Stable Diffusion 1.5 generative AI no playgroundai.com usando este título do paper como estímulo.
Maurício Pinheiro
Abstract: A evolução do hardware de IA teve um papel fundamental no desenvolvimento da inteligência artificial. Este artigo fornece uma visão abrangente do desenvolvimento histórico do hardware de IA, destacando marcos significativos e avanços tecnológicos que moldaram profundamente o campo. O artigo também analisa conceitos e técnicas de ponta que estão revolucionando o hardware de IA, como chips de computação de ponta e processadores especializados de unidades de processamento neural (NPU). Por fim, o artigo destaca tecnologias emergentes como a computação quântica (QC) e seu potencial impacto no hardware de IA. Ao examinar os desenvolvimentos atuais e passados no hardware de IA, obtemos insights inestimáveis sobre o potencial transformador da IA e seus efeitos profundos em várias indústrias. Este artigo é imperdível para quem está interessado no futuro da IA e no papel que o hardware desempenhará em seu desenvolvimento. Fornece uma visão abrangente do campo, discute os desafios que a IA enfrentou no passado e fornece exemplos de como o hardware de IA está sendo usado em aplicações do mundo real. O artigo também discute o potencial impacto de tecnologias emergentes como a computação quântica no hardware de IA.
Introdução
A inteligência artificial (IA) tem feito progressos notáveis, remodelando indústrias e transformando nosso mundo. Nos últimos anos, os algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e aplicações de IA têm sido amplamente adotados, com mais de 50% das empresas integrando-os em suas operações. O surgimento de poderosos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) como ChatGPT e IAs generativas para diversos tipos de mídia impulsionou ainda mais esse aumento de popularidade.
No entanto, esses avanços não vieram sem desafios. A IA enfrentou períodos de estagnação, conhecidos como invernos da IA, caracterizados por progresso limitado e diminuição do interesse em pesquisas. Um fator que contribuiu para esses reveses foram as limitações impostas pelo hardware disponível, incluindo o notável gargalo de Von Neumann.
No entanto, o hardware evoluiu, desempenhando um papel fundamental na superação desses desafios. Foram feitos grandes avanços na arquitetura de processamento, eficiência de energia, capacidade de memória e sistemas de refrigeração, permitindo o desenvolvimento de algoritmos e aplicações sofisticados em domínios diversos. Esses avanços no hardware permitiram que sistemas de IA empreendam tarefas cada vez mais complexas em áreas como aprendizado profundo, processamento de linguagem natural, visão computacional e muito mais.
Neste artigo, embarcamos em uma exploração abrangente da evolução histórica do hardware de IA, revelando marcos significativos e avanços tecnológicos que moldaram profundamente o campo. Nosso objetivo é aprofundar o papel fundamental desempenhado pelas inovações no hardware na superação de desafios dos períodos de estagnação da IA, provocando uma renascença na pesquisa e no desenvolvimento de aplicações em IA.
Além disso, também nos aprofundamos em conceitos e técnicas de ponta que estão revolucionando o hardware de IA, com por exemplo, processadores especializados de Processamento Neural (NPU) construídos com Arrays de Portas Programáveis de Campo (FPGAs) ou Circuitos Integrados Específicos de Aplicação (ASICs). Esses processadores dedicados são personalizados para lidar de maneira eficiente com as demandas computacionais de cargas de trabalho de IA, aprimorando ainda mais o desempenho e a eficiência.
Por fim, destacamos tecnologias emergentes como a computação quântica (QC) e seu potencial impacto em IA. Ao examinar os desenvolvimentos atuais e passados no hardware de IA, obtemos insights inestimáveis sobre o potencial transformador da IA e seus efeitos profundos em várias indústrias.
Através deste artigo, nosso objetivo é fornecer um roteiro que guie os leitores através da evolução histórica do hardware de IA, destacando os desafios encontrados, exibindo os avanços feitos e destacando o potencial transformador que está por vir.
Fundamentos Conceituais
A máquina de Turing
A máquina de Turing, proposta por Alan Turing em 1936, é um modelo teórico inovador de computação que teve um profundo impacto no desenvolvimento dos computadores. Ela consiste em uma fita infinitamente longa dividida em células, uma cabeça de leitura/escrita e um registro de estado. Ao operar de acordo com um conjunto de regras baseadas no estado atual e no símbolo sendo lido, a máquina de Turing é capaz de simular qualquer algoritmo de computador, tornando-a um conceito poderoso no campo da computação.
A importância da máquina de Turing reside em sua capacidade de fornecer um modelo universal de computação. Ela forma a base da computação moderna e é conhecida como a tese de Church-Turing. Esse conceito implica que qualquer computação que possa ser realizada por um computador digital pode ser replicada por uma máquina de Turing. Essencialmente, a máquina de Turing captura as operações e capacidades fundamentais de um computador, abrindo caminho para o desenvolvimento de dispositivos computacionais do mundo real.
Para entender o funcionamento de uma máquina de Turing, vamos considerar um exemplo. Suponha que tenhamos uma máquina de Turing projetada para realizar adição. Ela recebe uma entrada na forma de símbolos na fita, separados por um delimitador. A máquina começa com um estado inicial e a cabeça de leitura/escrita posicionada na célula mais à esquerda da fita.
À medida que a máquina inicia sua operação, ela lê o símbolo sob a cabeça e determina sua próxima ação com base no estado atual e no símbolo lido. Essas regras regem várias operações, como leitura, escrita, movimentação da cabeça e alteração do estado interno da máquina. Por exemplo, se o estado atual for “A” e o símbolo lido for “1”, a máquina pode escrever o símbolo “1”, mover a cabeça uma célula para a direita, fazer a transição para o estado “B” e continuar para a próxima etapa.
Esse processo continua até que a máquina atinja um estado final, indicando a conclusão da computação. O resultado da adição é codificado na fita, e a máquina para. Esse exemplo demonstra como uma máquina de Turing pode realizar adição, mas é importante observar que as máquinas de Turing não se limitam a operações aritméticas. Elas podem simular qualquer tarefa computacional, independentemente da complexidade, desde que haja tempo e recursos suficientes.
O alicerce teórico fornecido pelo conceito de máquina de Turing serviu como uma etapa crucial no desenvolvimento dos computadores reais. Ele orientou os pesquisadores no projeto e construção de computadores eletrônicos.
A Arquitetura de Von Neumann
Quanto à arquitetura de computadores, ela engloba várias abordagens de projeto, sendo duas das mais proeminentes as arquiteturas Von Neumann e Harvard. Cada arquitetura possui características distintas e compensações que afetam o desempenho, requisitos de programação e aplicações do mundo real.
A arquitetura Von Neumann, também conhecida como arquitetura Princeton, é baseada em uma descrição feita por John von Neumann em 1945 e serve como base para muitos sistemas de computador modernos. Essa arquitetura consiste em vários componentes. Inclui uma unidade central de processamento (CPU) responsável por executar instruções e realizar cálculos. A CPU está conectada a uma unidade de memória por um barramento de dados, que armazena tanto as instruções do programa quanto os dados. Dispositivos de entrada/saída (E/S) possibilitam a comunicação entre o computador e o mundo externo. Além disso, a arquitetura incorpora uma unidade de controle, que coordena a execução das instruções.
Arquitetura Von Neumann. A CPU, que compreende as unidades de Controle e Aritmética/Lógica, está conectada à memória por meio de um barramento de dados bidirecional. O barramento atua como uma via de comunicação que permite que a CPU troque instruções e dados com a memória. Ele permite que a CPU busque instruções na memória, as decodifique e execute as operações aritméticas e lógicas necessárias. Além disso, o barramento facilita a transferência de dados entre a CPU e a memória, permitindo o armazenamento e a recuperação eficientes das informações. O barramento desempenha um papel crucial na coordenação do fluxo de dados e instruções dentro do sistema de computador, garantindo uma operação suave e sincronizada entre a CPU e a memória. No entanto, ele também introduz um ponto de falha, ou seja, se a transferência de dados for interrompida, o processo do sistema colapsa. Por Kapooht, 28 de abril de 2013. Fonte: Wikimedia Commons.
A CPU dentro da arquitetura Von Neumann é composta por uma unidade aritmética e lógica (ALU) para realizar cálculos e um conjunto de registradores do processador que armazenam dados para uso imediato. A unidade de controle inclui um registrador de instrução, que armazena a instrução atual sendo executada, e um contador de programa, que rastreia o endereço de memória da próxima instrução. Ao incrementar o contador de programa, a CPU pode buscar sequencialmente instruções da memória e executá-las em uma ordem específica de acordo com a lógica do programa.
Por outro lado, existe também a arquitetura Harvard, que é uma abordagem alternativa de projeto de computadores. Ela utiliza vias de armazenamento e sinais separadas para instruções de programa e dados, ao contrário da arquitetura Von Neumann. Na arquitetura Harvard, a memória de instruções (geralmente somente leitura em aplicações comerciais) e a memória de dados são fisicamente distintas, permitindo o acesso simultâneo. Essa separação melhora o desempenho ao permitir o carregamento simultâneo de instruções e o acesso a dados. A arquitetura Harvard encontra aplicações principalmente em hardware com microcontroladores pré-programados, onde o software segue o Digital Rights Management (Firmware) e aparece em hardware de micro-ondas a jogos de vídeo como o Xbox.
Diagrama da arquitetura Harvard, apresentando uma CPU com uma ALU e unidade de controle, e memória separada para instruções e dados. Data: 11 de maio de 2010. Por Nessa los. Fonte: Wikimedia Commons.
Embora ambas as arquiteturas tenham suas vantagens e desvantagens, nosso foco será principalmente na arquitetura Von Neumann e suas limitações, devido à sua ampla aplicação em computadores de propósito geral. Apesar de sua importância histórica e adoção generalizada, a arquitetura Von Neumann possui restrições quando se trata de certas tarefas computacionais e otimizações de desempenho. Compreender essas limitações nos permite explorar os desafios enfrentados pela arquitetura Von Neumann e a necessidade de abordagens alternativas, como o processamento paralelo.
O Gargalo de Von Neumann
O gargalo de Von Neumann, agravado pela crescente diferença de desempenho, surge do barramento compartilhado entre a CPU e a memória (que armazena tanto dados quanto instruções) na arquitetura de Von Neumann.
Enquanto a capacidade das CPUs tem dobrado aproximadamente a cada dois anos (Lei de Moore), a capacidade da memória tem dobrado em uma taxa muito mais lenta, geralmente a cada dez anos. Essa disparidade na taxa de crescimento entre as capacidades da CPU e da memória amplia ainda mais a diferença de desempenho.
Devido a essa limitação, a busca de instruções e as operações de dados não podem ocorrer simultaneamente, o que resulta em possíveis restrições de desempenho e tempos ociosos de processamento.
Para superar as limitações do processamento sequencial na arquitetura de Von Neumann, o processamento paralelo oferece uma solução. Ao executar simultaneamente várias tarefas, os processadores paralelos podem melhorar a velocidade de computação e o desempenho geral do sistema. Processadores paralelos, como CPUs e GPUs com múltiplos núcleos, possuem várias unidades de processamento que podem trabalhar em paralelo, executando tarefas simultaneamente. Essa abordagem aumenta a taxa de transferência e permite uma utilização mais eficiente dos recursos computacionais. Discutiremos mais sobre eles posteriormente.
A Evolução do Hardware
Válvulas de vácuo
Agora vamos adentrar no mundo da tecnologia de hardware. Nas décadas de 1940 e 1950, as válvulas de vácuo estavam na vanguarda do desenvolvimento de computadores eletrônicos, e os primeiros computadores, como o ENIAC e o UNIVAC I, dependiam intensamente delas como seus principais componentes.
O ENIAC, um inovador computador eletrônico de propósito geral concluído em 1945 na Universidade da Pensilvânia, desempenhou um papel fundamental em várias tarefas computacionais, incluindo cálculos militares relacionados à bomba de hidrogênio. Com aproximadamente 17.468 válvulas de vácuo e uma velocidade de cálculo impressionante de cerca de 5.000 adições por segundo, o ENIAC pesava incríveis 30 toneladas e tinha um preço substancial de $487.000 na época (equivalente a $6.190.000 em 2021). Figuras notáveis como Alan Turing, John von Neumann, John Mauchly, J. Presper Eckert e Herman Goldstine contribuíram para seu desenvolvimento. O UNIVAC I, outro computador comercial inicial, deu grandes avanços em cálculos científicos, previsão do tempo e processamento de dados empresariais, contando com cerca de 5.200 válvulas de vácuo.
Apesar de suas contribuições para a computação inicial, as válvulas de vácuo apresentavam inúmeros desafios. Seu tamanho e volumosidade representavam restrições físicas de espaço, e seu alto consumo de energia as tornava impraticáveis para uso generalizado. Por exemplo, o ENIAC consumia impressionantes 150 quilowatts de eletricidade e ocupava uma área substancial de 1.800 pés quadrados (170 metros quadrados), o que gerou o rumor de que sempre que o computador era ligado, as luzes em Filadélfia diminuíam. As válvulas de vácuo também eram conhecidas por sua falta de confiabilidade, exigindo manutenção constante devido a falhas frequentes. A vida útil limitada de cada válvula e a necessidade de substituições resultavam em altos custos de manutenção e tempos significativos de inatividade para os primeiros computadores eletrônicos. Além disso, as válvulas de vácuo geravam calor substancial, exigindo sistemas de resfriamento complexos que adicionavam complexidade e custo ao design e operação dos computadores.
O Transistor
Em 1947, o transistor foi descoberto por uma equipe de cientistas nos Laboratórios Bell, incluindo John Bardeen, Walter Brattain e William Shockley, marcando um momento crucial no hardware de computação.
Essa invenção revolucionou a tecnologia de computação de várias maneiras. Os transistores, inicialmente feitos de germânio (Ge) e posteriormente de silício (Si), materiais semicondutores, substituíram as volumosas e energivoras válvulas de vácuo que dominavam os primeiros sistemas eletrônicos. Em comparação com as válvulas de vácuo, os transistores eram incrivelmente pequenos, permitindo uma densidade muito maior de componentes eletrônicos em um único chip.
Além disso, eles eram mais duráveis, tinham uma vida útil operacional mais longa e operavam com requisitos de energia significativamente menores. Essa transição das válvulas de vácuo para os transistores estabeleceu as bases para avanços futuros no hardware de computadores.
Circuitos Integrados
O impacto dos transistores no hardware de computação não pode ser subestimado. Eles possibilitaram o desenvolvimento dos circuitos integrados (CIs) e microchips no final dos anos 1950 e início dos anos 1960. A miniaturização dos transistores e outros componentes eletrônicos desempenhou um papel crucial no avanço do hardware de computador. Isso possibilitou a integração de vários transistores e componentes em um único chip, levando ao desenvolvimento da tecnologia de Integração em Escala Muito Grande (VLSI, na sigla em inglês). A tecnologia VLSI revolucionou o campo da eletrônica, permitindo uma maior densidade de componentes eletrônicos em um único chip.
Além disso, a transição para circuitos integrados proporcionou melhorias substanciais no consumo de energia. As distâncias reduzidas entre os componentes nos circuitos integrados resultaram em trajetos elétricos mais curtos, o que minimizou efetivamente a resistência e a dissipação de energia. Ao otimizar a eficiência energética, os circuitos integrados contribuíram para sistemas eletrônicos mais sustentáveis e eficientes.
Este avanço aumentou significativamente o poder computacional e a eficiência dos computadores, abrindo caminho para o desenvolvimento de dispositivos eletrônicos mais poderosos e compactos. Também possibilitou um processamento de dados mais rápido, permitindo que os computadores executem algoritmos complexos e tarefas computacionais com maior velocidade e eficiência. Essas melhorias tiveram um impacto transformador em várias indústrias e na vida cotidiana, possibilitando a realização de tarefas cada vez mais complexas e aumentando a produtividade. Desde computadores pessoais até dispositivos móveis, a integração de múltiplos transistores por meio da tecnologia VLSI impulsionou avanços nas capacidades de computação, tornando a tecnologia mais acessível e possibilitando novas possibilidades em áreas como IA, análise de dados e pesquisa científica.
| Intel 4004 | Intel i9-13900K | |
|---|---|---|
| Ano | 1971 | 2021 |
| Escala do MOSFET | 10 µm | 14 nm |
| Número de transistores MOSFET | 2,300 | Bilhões |
| Bits | 4 bits | 64 bits |
| Clock | 740 kHz | 5.8 GHz |
| Memória / Cache | Sem Cache integrado | Cache integrado |
| Processador Gráfico | Nenhum | Intel UHD Graphics 770 |
| Preço | US$69 (equivalente a US$450 em 2023) | $570 hoje |
O notável crescimento na densidade de transistores revolucionou as capacidades dos dispositivos eletrônicos, permitindo que eles lidem com tarefas cada vez mais complexas com eficiência e rapidez. Esse avanço também abriu caminho para inovações em outros dispositivos eletrônicos e portáteis. Desde smartphones e tablets até equipamentos médicos e sistemas automotivos, o impacto dos circuitos integrados e microchips pode ser observado em diversos aspectos de nossa vida diária.
A Lei de Moore
Além disso, a melhoria contínua do hardware de computadores ao longo de várias décadas tem sido orientada pela Lei de Moore, formulada por Gordon Moore em 1965. A Lei de Moore afirma que o número de transistores em um circuito integrado dobra aproximadamente a cada dois anos, levando a um crescimento exponencial no poder de computação. Essa observação impulsionou a indústria de semicondutores a empurrar os limites da inovação tecnológica, revolucionando o cenário da computação e impulsionando o rápido avanço da IA e de outras aplicações intensivas em computação.
No entanto, apesar dos avanços significativos facilitados pela Lei de Moore, há desafios e limitações emergentes associados à sua continuidade. À medida que o tamanho dos transistores se aproxima da escala atômica, restrições físicas dificultam a capacidade de sustentar a duplicação exata do número de transistores a cada dois anos. A miniaturização atingiu um ponto em que os efeitos quânticos e as correntes de vazamento se tornam mais pronunciados, afetando o desempenho e a confiabilidade dos transistores. Como resultado, manter a taxa histórica de crescimento da densidade de transistores tem se tornado cada vez mais desafiador. Para superar essas limitações, estão sendo exploradas abordagens alternativas.
Processos avançados de fabricação, como a tecnologia FinFET, permitem um melhor controle sobre o comportamento dos transistores e mitigam alguns dos desafios associados à redução do tamanho dos transistores. Além disso, os pesquisadores estão investigando tecnologias inovadoras, como empilhamento 3D e novos materiais, como o grafeno, como alternativas potenciais aos transistores tradicionais baseados em silício. Essas abordagens alternativas têm o potencial de estender as capacidades do hardware de computador e sustentar o crescimento do poder computacional além dos limites físicos da Lei de Moore.
Em resumo, a transição de válvulas de vácuo para transistores revolucionou a tecnologia de computadores, impactando várias indústrias e a vida cotidiana. A introdução de microchips e circuitos integrados trouxe a miniaturização, aumento da eficiência e facilitou avanços específicos em computadores pessoais, exploração espacial e uma ampla gama de dispositivos eletrônicos. Essas inovações remodelaram o cenário da computação e abriram caminho para futuros avanços no hardware de computadores.
O Estado da Arte do Hardware para IA
O processamento paralelo é uma técnica de computação que envolve a execução simultânea de várias tarefas para melhorar a velocidade de processamento de cargas de trabalho de IA. Conforme mencionado anteriormente, ele é uma maneira de contornar o gargalo de von Neumann e as limitações físicas da miniaturização do tamanho do nó tecnológico. Ao dividir um problema complexo em tarefas menores e mais gerenciáveis que podem ser processadas simultaneamente, o processamento paralelo melhora significativamente o desempenho e a eficiência geral. Para aproveitar os benefícios do processamento paralelo, foram desenvolvidos processadores especializados, incluindo CPUs multi-core e GPUs.
As CPUs multi-core possuem múltiplas unidades de processamento (núcleos) em um único chip. Cada núcleo pode executar instruções de forma independente, permitindo o processamento paralelo de tarefas. Essa arquitetura possibilita um aumento na velocidade de processamento para cargas de trabalho de IA, distribuindo a carga de trabalho entre os vários núcleos. Por exemplo, o Intel Core i9-11900K, lançado em 2021, é um processador de desktop de alta performance com 8 núcleos, 16 threads e uma frequência de clock de 3,5 GHz.
Por outro lado, as Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) foram originalmente desenvolvidas para renderização de gráficos, mas têm se mostrado altamente eficazes em processamento paralelo devido à sua arquitetura. As GPUs consistem em inúmeros núcleos de processamento menores, permitindo que elas lidem com um grande número de threads computacionais simultaneamente. Isso torna as GPUs muito adequadas para aplicações de IA que envolvem tarefas paralelizáveis, como aprendizado profundo e processamento de imagens. Por exemplo, a NVIDIA GeForce RTX 3090, lançada em 2020, possui 10.496 núcleos CUDA, uma frequência de clock base de 1,4 GHz e 24 GB de memória GDDR6X.
Aqui está uma tabela de comparação destacando os principais dados técnicos de uma CPU e GPU:
| CPU | GPU | |
|---|---|---|
| Número de núcleos (Cores) | Variado (e.g., 4, 8, 16, etc.) | Centenas a milhares |
| Clock | Variado (e.g., 3.5 GHz, 4.2 GHz, etc.) | Variado (e.g., 1.4 GHz, 1.7 GHz, etc.) |
| Capacidade de memória | tipicamente alta | tipicamente baixa |
| Paralelismo | limitado | alto |
| Comsumo energético | geralmente alto | geralmente baixo |
| Propósito | computação de propósito geral | Renderização de gráficos e tarefas paralelas |
A CPU é projetada para computação de propósito geral e se destaca no processamento sequencial e em tarefas que exigem baixa latência. Por outro lado, as GPUs são otimizadas para processamento paralelo, tornando-as altamente eficientes para cargas de trabalho de IA e tarefas que podem ser divididas em computações menores e independentes.
Para ilustrar a diferença entre CPUs e GPUs em termos de capacidades computacionais, um exemplo notável é a comparação entre o uso de CPUs no projeto Google Brain e a abordagem adotada por Bryan Catazano, da NVidia, e Andrew Ng, da Universidade Stanford.
Em 2011, o projeto Google Brain tinha como objetivo identificar as diferenças entre gatos e pessoas em vídeos do YouTube. Para isso, eles utilizaram a potência de 2.000 CPUs. No entanto, apesar de usar um número substancial de CPUs, a tarefa computacional de analisar e categorizar grandes quantidades de dados visuais provou ser desafiadora e demorada.
Em contraste, Bryan Catazano, da NVidia, e Andrew Ng, da Stanford, adotaram uma abordagem diferente ao aproveitar o poder das GPUs. Ao utilizar as capacidades de processamento paralelo das GPUs, Catazano e Ng conseguiram replicar os resultados do projeto Google Brain usando apenas 12 GPUs da NVidia.
Conforme o campo da IA continua a avançar, a utilização de GPUs e outros processadores especializados se tornou cada vez mais comum. Sua capacidade de lidar com processamento paralelo e otimizar o desempenho impulsionou avanços em diversos domínios, impulsionando melhorias em visão computacional, processamento de linguagem natural e outras aplicações de IA.
O hardware de IA moderno incorpora processadores potentes, capacidade de memória substancial e sistemas de refrigeração eficientes. Esses avanços fornecem os recursos computacionais necessários para cargas de trabalho de IA, possibilitando o desenvolvimento de algoritmos e aplicações sofisticadas.
Em conclusão, o desenvolvimento de CPUs multi-core e, principalmente, GPUs revolucionou o processamento paralelo, possibilitando melhorias significativas na velocidade de processamento para cargas de trabalho de IA. Essas tecnologias se tornaram componentes vitais nos sistemas de IA modernos, facilitando a execução de algoritmos complexos e impulsionando o rápido avanço das aplicações de IA.
Tecnologias Emergentes
Unidades de Processamento Neural (NPUs, na sigla em inglês) surgiram recentemente como tecnologias de hardware especializadas projetadas para otimizar a execução de cargas de trabalho de inteligência artificial (IA). As NPUs possuem duas principais variantes: aquelas baseadas em Matrizes de Portas Programáveis em Campo (Field Programmable Gate Arrays, FPGAs) e aquelas em Circuitos Integrados Específicos de Aplicação (Application-Specific Integrated Circuits, ASICs). Tanto FPGAs quanto ASICs têm testemunhado avanços significativos ao longo do tempo, pavimentando o caminho para seu uso generalizado em várias aplicações. Essas NPUs são projetadas para otimizar a execução de operações matriciais e cálculos que são predominantes em algoritmos de aprendizado profundo, aprimorando assim o desempenho de sistemas de IA.
FPGAs e ASICs
As Matrizes de Portas Programáveis em Campo (FPGAs) são microchips reprogramáveis que oferecem um alto grau de flexibilidade em seu design e funcionalidade. Elas consistem em uma matriz de blocos lógicos programáveis e interconexões, permitindo a implementação de circuitos digitais complexos. As FPGAs podem ser configuradas e reconfiguradas para atender a diferentes aplicações, tornando-as populares para prototipagem e teste de novos algoritmos antes de se comprometer com designs ASIC mais caros.
Circuitos Integrados Específicos de Aplicação (ASICs), por outro lado, são microchips projetados sob medida otimizados para tarefas ou aplicações específicas. ASICs oferecem alto desempenho e baixo consumo de energia, uma vez que são projetados precisamente para atender aos requisitos da carga de trabalho de IA pretendida. Embora ASICs geralmente envolvam custos de desenvolvimento mais altos e tempos de produção mais longos em comparação com FPGAs, sua especialização resulta em maior eficiência e desempenho.
Ao longo de sua história, FPGAs e ASICs têm encontrado aplicações em uma ampla variedade de campos. FPGAs têm sido amplamente utilizadas em áreas como telecomunicações, processamento de sinais e pesquisa científica. Sua natureza reprogramável os torna adequados para prototipagem e implementação de soluções personalizadas. ASICs, com seu maior desempenho e eficiência, têm sido empregados em setores como automotivo, aeroespacial e eletrônicos de consumo, onde tarefas específicas de IA exigem aceleração de hardware dedicado.
FPGAs são microchips reprogramáveis que oferecem flexibilidade no design e podem ser adaptados para diversas aplicações. Eles consistem em uma matriz de blocos lógicos programáveis e interconexões, permitindo a implementação de circuitos digitais complexos. As FPGAs são frequentemente usadas para prototipagem e teste de novos algoritmos antes de se comprometer com um design ASIC mais caro.
Construído com base na tecnologia de processo de 28nm da Samsung Foundry, o chip de 5,4 bilhões de transistores possui um dos maiores números de transistores já produzidos em um único chip. Cada chip consome menos de 100 milliWatts de energia elétrica durante a operação. Ao ser aplicado em tarefas de referência de reconhecimento de padrões, o novo chip alcançou economia de energia de duas ordens de magnitude em comparação com sistemas de computação tradicionais de última geração.
Por DARPA SyNAPSE, 7 de agosto de 2014. Fonte: Wikimedia Commons.
A outra tecnologia são os ASICs. Eles são microchips projetados sob medida, também adaptados para aplicações específicas. Eles são otimizados para suas tarefas pretendidas, oferecendo alta performance e baixo consumo de energia. Geralmente, os ASICs são preferidos quando o foco é obter eficiência máxima e desempenho. No entanto, eles geralmente envolvem custos de desenvolvimento mais altos e tempos de produção mais longos em comparação com as FPGAs, devido ao design personalizado e aos processos de fabricação envolvidos.
A flexibilidade das FPGAs permite que elas sejam reprogramadas para diferentes aplicações, tornando-as uma escolha popular para fins de pesquisa e desenvolvimento. Por outro lado, os ASICs se destacam ao fornecer alta performance e baixo consumo de energia, uma vez que são projetados especificamente para uma tarefa específica. Os custos de desenvolvimento e os tempos de produção associados aos ASICs geralmente são mais altos do que os das FPGAs, devido à sua natureza personalizada.
Aqui estão alguns exemplos de implementações de FPGAs e ASICs em IA:
- SYNAPSe da DARPA: SYNAPSe (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) é uma implementação em FPGA desenvolvida pela DARPA. É um microchip reprogramável que permite configurações de hardware flexíveis e adaptativas para aplicações de IA e aprendizado de máquina.
- Brainwave da Microsoft: Brainwave é uma implementação em FPGA desenvolvida pela Microsoft. Ela utiliza FPGAs para acelerar cálculos de IA em tempo real, oferecendo baixa latência e alto rendimento.
- TrueNorth da IBM: TrueNorth é uma implementação em ASIC desenvolvida pela IBM. É um microchip projetado sob medida que emula o comportamento de um cérebro com sua arquitetura de rede neural. O TrueNorth é otimizado para eficiência energética e processamento paralelo.
- TPU da Google: TPU (Tensor Processing Unit) é uma implementação em ASIC criada pela Google. É um microchip projetado sob medida especificamente para cargas de trabalho de aprendizado de máquina, oferecendo aceleração de alto desempenho para aplicações de IA.
Compreender as diferenças entre FPGAs e ASICs permite que pesquisadores e desenvolvedores tomem decisões informadas com base nos requisitos específicos de suas aplicações. FPGAs oferecem flexibilidade e adaptabilidade, enquanto ASICs fornecem desempenho e eficiência energética otimizados. A solução de hardware adequada pode ser selecionada com base em fatores como a necessidade de flexibilidade, desempenho, consumo de energia e custo. Ao escolher o hardware correto, pesquisadores e desenvolvedores podem implementar com sucesso algoritmos complexos e impulsionar avanços em diversos campos, incluindo IA.
DSPs
Os DSPs modernos (Processadores de Sinal Digital), que podem ser implementados como ASICs ou processadores FPGA programáveis por software, evoluíram para hardware de IA versátil. Embora seu objetivo principal seja medir, filtrar e compactar sinais analógicos contínuos, os DSPs também se mostraram adequados para executar algoritmos de IA. Esses processadores desempenham um papel crucial em várias aplicações, incluindo sistemas impulsionados por IA em telecomunicações, processamento de imagens, reconhecimento de fala e dispositivos eletrônicos de consumo, como telefones celulares e televisões de alta definição. Os DSPs utilizam sua arquitetura otimizada e arquiteturas de memória especiais para processar sinais digitais de forma eficiente. Sua capacidade de buscar vários dados ou instruções simultaneamente permite um processamento rápido e em tempo real, tornando-os componentes valiosos no cenário de hardware de IA. A flexibilidade e eficiência energética dos DSPs modernos continuam a contribuir para sua crescente importância no avanço das tecnologias de IA.
O Futuro
Computação Quântica (Quantum Computing QC)
A computação quântica (QC) é uma tecnologia empolgante e emergente que utiliza os princípios da mecânica quântica para lidar com problemas que estão além das capacidades dos computadores clássicos. Os computadores quânticos utilizam qubits, que possuem a extraordinária propriedade de existir em múltiplos estados simultaneamente por meio da superposição e emaranhamento.
O potencial da computação quântica reside em sua capacidade de resolver certos problemas de forma exponencialmente mais rápida do que os computadores clássicos, aproveitando essa propriedade única dos qubits. Os computadores quânticos se destacam na resolução de problemas de otimização complexos, fatoração de números grandes e simulação de sistemas quânticos. Sua capacidade de explorar múltiplas soluções simultaneamente proporciona uma vantagem significativa em relação aos computadores clássicos.
No entanto, o desenvolvimento de computadores quânticos práticos é acompanhado por vários desafios que precisam ser superados. Um dos principais desafios é manter a coerência dos qubits, pois eles são sensíveis a ruídos e interferências do ambiente. Essa vulnerabilidade pode interromper os delicados estados quânticos e comprometer a precisão dos cálculos.
Apesar desses desafios, há um enorme potencial para avanços futuros no hardware e algoritmos quânticos. Os esforços de pesquisa em andamento estão concentrados em abordar as questões de coerência e ruído para tornar os computadores quânticos práticos uma realidade. À medida que a tecnologia quântica continua a amadurecer, ela promete revolucionar várias indústrias, incluindo a IA.
No campo da IA, a computação quântica tem grande potencial. Ela pode aprimorar as capacidades de IA ao acelerar o treinamento de modelos complexos de aprendizado de máquina, otimizar a análise de dados em larga escala e melhorar os algoritmos de otimização orientados por IA. Algoritmos quânticos de aprendizado de máquina, como máquinas de vetores de suporte quântico e redes neurais quânticas, têm o potencial de superar seus equivalentes clássicos.
Além disso, os computadores quânticos podem resolver problemas anteriormente intratáveis, como a simulação eficiente de sistemas quânticos ou a otimização de operações logísticas complexas. Eles podem contribuir para avanços na descoberta de medicamentos, modelagem financeira, otimização da cadeia de suprimentos e criptografia, entre outras áreas.
O roteiro da IBM ilustra uma trajetória ambiciosa para o crescimento de qubits em processadores quânticos. De acordo com o roteiro, espera-se que o número de qubits mais que dobre a cada ano nos próximos três anos, culminando no desenvolvimento de um processador de 1.000 qubits até 2023. Esse rápido aumento na contagem de qubits oferece uma promessa significativa para o avanço das capacidades da computação quântica.
De forma otimista, alguns especialistas em IA, como Kai-Fu Lee, acreditam que o limiar de 4.000 qubits lógicos mais algoritmos de IA poderia ser suficiente para enfrentar aplicações significativas, como quebrar a criptografia Bitcoin de 256 bits para minerar antigas carteiras digitais esquecidas, conforme retratado em cenários especulativos. Levando isso em consideração, existem projeções que sugerem que computadores quânticos capazes de enfrentar esses desafios poderiam se concretizar nos próximos cinco a dez anos. Essas previsões refletem o entusiasmo e o potencial em torno do futuro desenvolvimento da tecnologia de computação quântica.
No entanto, é importante observar que a concretização dessas projeções depende de superar vários obstáculos tecnológicos e desafios associados à ampliação dos sistemas quânticos. Pesquisas contínuas e avanços em hardware, correção de erros e algoritmos quânticos são necessários para desbloquear totalmente o poder transformador da computação quântica.
Embora os computadores quânticos práticos ainda estejam na fase de pesquisa e desenvolvimento, progressos significativos estão sendo feitos. Empresas e instituições de pesquisa estão explorando ativamente as possíveis aplicações da computação quântica em IA. Por exemplo, algoritmos inspirados em princípios quânticos estão sendo desenvolvidos para aproveitar os recursos limitados de computação quântica disponíveis hoje e melhorar o desempenho da IA.
À medida que os avanços em hardware quântico e algoritmos continuam, o futuro reserva possibilidades notáveis para aproveitar a computação quântica em IA e outras indústrias. O impacto potencial é amplo, oferecendo soluções para problemas que antes eram considerados intratáveis e abrindo portas para novos reinos de descoberta e inovação. A computação quântica tem o potencial de remodelar o cenário da IA e revolucionar a maneira como abordamos desafios computacionais complexos.
Conclusões
A rápida evolução do hardware de computador tem sido fundamental para o avanço da pesquisa em IA, com desenvolvimentos importantes, como transistores, circuitos integrados, microchips, NPUs dedicados, FPGAs e ASICs. Esses avanços de hardware desempenharam um papel fundamental ao possibilitar o desenvolvimento de algoritmos e aplicações de IA cada vez mais sofisticados.
Tecnologias de processamento paralelo, como CPUs multi-core e GPUs, impulsionaram significativamente a velocidade de computação para cargas de trabalho de IA, impulsionando um progresso substancial na área. O surgimento de NPUs dedicados otimizou ainda mais o desempenho da IA, especializando-se em operações de matriz e cálculos usados em algoritmos de aprendizado profundo.
Olhando para o futuro, existem possibilidades emocionantes para a IA em inovações de hardware, como FPGAs e ASICs. FPGAs oferecem flexibilidade por meio de reprogramabilidade, tornando-os ideais para prototipagem e teste de novos algoritmos antes de optar por designs ASIC. Por outro lado, ASICs oferecem alto desempenho e baixo consumo de energia, adaptados especificamente para a tarefa de IA pretendida.
O potencial da computação quântica também está no horizonte. Computadores quânticos utilizam princípios da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento, para resolver problemas complexos exponencialmente mais rápido do que os computadores clássicos. À medida que a tecnologia quântica amadurece, ela promete remodelar o cenário da IA e impulsionar avanços adicionais.
Em resumo, a contínua evolução do hardware de computador, incluindo NPUs dedicados, FPGAs e ASICs, tem sido fundamental para impulsionar a pesquisa em IA. Esses avanços forneceram recursos computacionais, otimização especializada e flexibilidade para cargas de trabalho de IA. À medida que futuras inovações de hardware, como a computação quântica, continuarem a surgir, elas têm o potencial de revolucionar indústrias e impulsionar a próxima fase do avanço da IA.
Olhando para o futuro, as implicações dos avanços em hardware de IA são profundas. Eles têm o potencial de transformar indústrias, revolucionar a sociedade e impulsionar avanços adicionais na pesquisa em IA. Conforme o hardware de IA continua a evoluir, podemos antecipar um desempenho aprimorado, maior eficiência e novas oportunidades de inovação. É crucial que pesquisadores, desenvolvedores e formuladores de políticas se mantenham informados e abracem esses avanços de maneira responsável, garantindo que a tecnologia de IA beneficie a sociedade como um todo. Ao aproveitar o poder transformador do hardware de IA, podemos desbloquear todo o potencial da inteligência artificial e moldar um futuro inovador e benéfico para todos.
Referências:
AI Hardware | IBM Research. (n.d.). Retrieved from https://research.ibm.com/topics/ai-hardware
AI Talks. (2023, May 25). A Brief History of Artificial Intelligence. Retrieved from https://ai-talks.org/2023/05/25/a-brief-history-of-artificial-intelligence/
AI Talks. (2023, June 1). From Theory to Autonomy: The Four Waves of Artificial Intelligence Evolution. Retrieved from https://ai-talks.org/2023/06/01/from-theory-to-autonomy-the-four-waves-of-artificial-intelligence-evolution/
ASIC North Inc. (2020). ASIC vs. FPGA: What’s The Difference? Retrieved from https://www.asicnorth.com/blog/asic-vs-fpga-difference/
Ask Any Difference. (n.d.). ASIC vs FPGA: Difference and Comparison. Retrieved from https://askanydifference.com/difference-between-asic-and-fpga/
Freund, K. (2021, December 3). The IBM Research AI Hardware Center: Solid Progress … – Forbes. Retrieved from https://www.forbes.com/sites/karlfreund/2021/12/03/the-ibm-research-ai-hardware-center-solid-progress-aggressive-goals/
GeeksforGeeks. (n.d.). Difference between CPU and GPU. Retrieved from https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-cpu-and-gpu/
Godfrey, M. D., & Hendry, D. F. (2019). The Computer as von Neumann Planned It. Retrieved from https://archive.org/details/vonneumann_computer
Intel. (n.d.). Retrieved from https://www.intel.com/content/www/us/en/homepage.html
MUO. (n.d.). The 5 Most Promising AI Hardware Technologies – MUO. Retrieved from https://www.makeuseof.com/most-promising-ai-hardware-technology/
NVIDIA. (2009). CPU vs GPU: What’s the difference? Retrieved from https://blogs.nvidia.com/blog/2009/12/16/whats-the-difference-between-a-cpu-and-a-gpu/
Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, 49, 433-460. Retrieved from https://redirect.cs.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf
von Neumann, J. (1993). First draft of a report on the EDVAC. IEEE Annals of the History of Computing, 15(4), 27-75. doi: 10.1109/85.238389
Wikipedia. (n.d.). Harvard architecture. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Harvard_architecture
Moore, G. E. (1965). Cramming more components onto integrated circuits. intel.com. Electronics Magazine.
Wikipedia. (n.d.). Multi-core processor. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-core_processor
Wikipedia. (n.d.). Quantum computing. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_computing
IBM. (n.d.). What is Quantum Computing? Retrieved from https://www.ibm.com/topics/quantum-computing
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