Porque os Modelos de IA Precisam de Hardware Especializado
O treino e a inferência de modelos de deep learning requerem executar milhares de milhões de operações de multiplicação de matrizes em paralelo — um tipo de computação para o qual as CPUs de propósito geral são fundamentalmente ineficientes. As GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) e as TPUs (Unidades de Processamento de Tensores) são arquiteturas de processadores especializadas com milhares de núcleos mais pequenos otimizados para este tipo de computação paralela densa.
GPU vs TPU
As GPUs, originalmente desenhadas para renderização gráfica, tornaram-se o hardware de IA de facto devido à sua programabilidade e ao maduro ecossistema de software (CUDA). São flexíveis e suportam uma ampla variedade de cargas de trabalho de IA. As TPUs são aceleradores especializados concebidos pelo Google especificamente para operações de machine learning — são menos flexíveis mas mais eficientes para cargas de trabalho de inferência de modelos específicos. Para implantação de modelos de grande escala, as TPUs podem oferecer vantagens de custo-desempenho significativas sobre as GPUs.
Considerações de Planeamento de Infraestrutura
A seleção de hardware de IA envolve o equilíbrio entre vários fatores: custo de aquisição ou arrendamento, eficiência energética (especialmente para grandes clusters), compatibilidade com o framework de ML (suporte PyTorch/TensorFlow), disponibilidade e lead times de encomenda, e integração com plataformas de cloud. Para a maioria das organizações, as instâncias de GPU na cloud fornecem acesso ao hardware de IA sem compromisso de capital. Para inferência de produção de alto volume, a infraestrutura dedicada frequentemente torna-se mais económica quando os custos de cloud ultrapassam a depreciação do hardware.