Comparando o Tensor Processor (TPU) do Google com o Nvidia, AMD Instinct MI, o Amazon Tranium e o Inferentia para treinamento e inferência de IA.

As cargas de trabalho de inteligência artificial exigem processadores poderosos projetados para lidar com cálculos complexos de forma eficiente. Ao escolher o hardware para treinamento e inferência de IA, é crucial entender os pontos fortes e os recursos especializados de cada processador. Este artigo compara o Tensor Processor do Google, as GPUs da Nvidia, a série Instinct MI da AMD e os chips Tranium e Inferentia da Amazon. Ele destaca seus principais recursos, melhores casos de uso e disponibilidade para ajudá-lo a decidir qual se adapta melhor aos seus projetos de IA.

Visão geral do processador de tensores do Google

A Unidade de Processamento Tensorial (TPU) do Google é um ASIC personalizado, projetado especificamente para cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Ela se concentra em acelerar o treinamento e a inferência de redes neurais com alta eficiência.

Principais características

• Unidades de multiplicação de matrizes otimizadas para operações tensoriais em larga escala.

• Suporte para precisão bfloat16 , equilibrando velocidade e exatidão.

• Integração com o TensorFlow para compatibilidade de software perfeita.

• Alto desempenho tanto para tarefas de treinamento quanto de inferência.

• Projetado para ser escalável em vários dispositivos TPU em centros de dados.

  
  

Funções especializadas

O Google TPU se destaca em multiplicações de matrizes, que são a base dos modelos de aprendizado profundo. Sua arquitetura minimiza a latência e maximiza a taxa de transferência para modelos como Transformers e redes neurais convolucionais.

Melhores casos de uso

• Treinamento de IA em larga escala em ambientes de nuvem.

• Inferência em tempo real para serviços do Google, como Busca e Tradução.

• Projetos de pesquisa que exigem experimentação rápida com TensorFlow.

  
  

Disponibilidade

O Google TPU está disponível principalmente através do Google Cloud Platform, tornando-o acessível para empresas e desenvolvedores por meio de serviços em nuvem. O hardware físico do TPU não é vendido para uso local.

GPUs da Nvidia para IA

A Nvidia tem sido líder em hardware de IA com sua linha de GPUs, incluindo os modelos A100 e H100 projetados para cargas de trabalho de IA.

Principais características

• Paralelismo massivo com milhares de núcleos CUDA.

• Suporte para precisão mista (FP16, INT8) para acelerar o treinamento e a inferência.

• Tensor Cores especializados em operações matriciais de aprendizado profundo.

• Amplo ecossistema de software, incluindo CUDA, cuDNN e TensorRT.

• Flexibilidade para lidar com diversas cargas de trabalho além da IA.

  
  

Funções especializadas

As GPUs da Nvidia oferecem versatilidade, lidando não apenas com IA, mas também com tarefas gráficas e de computação de alto desempenho (HPC). Os Tensor Cores aumentam o desempenho para cálculos matriciais essenciais em redes neurais.

Melhores casos de uso

• A pesquisa e o desenvolvimento em IA exigem hardware flexível.

• Treinamento de modelos de grande porte com precisão mista.

• Inferência em dispositivos de borda e centros de dados.

• Cargas de trabalho que combinam IA com visualização ou simulação.

  
  

Disponibilidade

As GPUs da Nvidia estão amplamente disponíveis por meio de provedores de nuvem, OEMs e canais de varejo. Elas são uma escolha comum tanto para implantações de IA em nuvem quanto em infraestruturas locais.

Série AMD Instinct MI

As GPUs Instinct MI da AMD são voltadas para computação de alto desempenho e cargas de trabalho de IA, com foco em padrões abertos.

Principais características

• Alto desempenho computacional com arquitetura CDNA.

• Suporte para precisão FP16, BFLOAT16 e INT8.

• Plataforma de software ROCm para IA e HPC.

• Grande largura de banda de memória para tarefas que exigem grande volume de dados.

• Design com eficiência energética para uso em data centers.

  
  

Funções especializadas

As GPUs Instinct MI priorizam a compatibilidade com software de código aberto e a eficiência energética. Elas suportam uma ampla gama de precisões de IA e são otimizadas para HPC e convergência de IA.

Melhores casos de uso

• Treinamento de IA em ambientes que favorecem ferramentas de código aberto.

• Computação científica combinada com cargas de trabalho de IA.

• Organizações que buscam alternativas à Nvidia com forte suporte para Linux.

  
  

Disponibilidade

As GPUs AMD Instinct MI estão disponíveis através de OEMs selecionados e provedores de nuvem, mas possuem uma participação de mercado menor em comparação com a Nvidia.

Amazon Tranium e Inferentia

A Amazon desenvolveu dois chips personalizados para acelerar as cargas de trabalho de IA na AWS: o Tranium para treinamento e o Inferentia para inferência.

Principais características do Tranium

• Projetado para treinamento de alto rendimento de modelos de aprendizado profundo.

• Suporta precisão mista para equilibrar velocidade e exatidão.

• Integrado perfeitamente com a infraestrutura da AWS.

  
  

Principais características da inferência

• Otimizado para inferência de baixa latência e alto rendimento.

• Compatível com frameworks populares como TensorFlow, PyTorch e MXNet.

• Inferência com boa relação custo-benefício em grande escala.

  
  

Funções especializadas

A Tranium se concentra em acelerar tarefas de treinamento na AWS, enquanto a Inferentia visa cargas de trabalho de inferência com baixa latência e custo-benefício.

Melhores casos de uso

• Empresas que utilizam a AWS para treinamento e inferência de IA.

• Cargas de trabalho de inferência sensíveis a custos que exigem escalabilidade.

• Aplicações totalmente integradas aos serviços da AWS.

  
  

Disponibilidade

Ambos os chips estão disponíveis exclusivamente através dos serviços em nuvem da AWS, e não como hardware independente.

Comparando os processadores lado a lado

Recurso	TPU do Google	GPUs da Nvidia	AMD Instinct MI	Amazon Tranium/Inferentia
Arquitetura	ASIC personalizado para aprendizado de máquina	GPU com Tensor Cores	GPU com arquitetura CDNA	ASICs personalizados para IA da AWS
Suporte de precisão	bfloat16, FP32	FP16, INT8, FP32	FP16, bfloat16, INT8	Precisão mista
Ecossistema de Software	Otimizado para TensorFlow	CUDA, TensorRT, amplo	ROCm, com foco em código aberto	Suporte para frameworks da AWS
Ideal para	Treinamento e inferência em larga escala	Cargas de trabalho flexíveis de IA e HPC	IA e HPC de código aberto	cargas de trabalho de IA na nuvem AWS
Disponibilidade	Somente Google Cloud	Amplamente disponível	Selecione OEMs e provedores de nuvem	somente na nuvem AWS

Como escolher o processador certo

• O Google TPU é ideal para organizações que investem fortemente em TensorFlow e projetos de IA baseados em nuvem que precisam de treinamento e inferência rápidos.

• As GPUs da Nvidia oferecem a maior flexibilidade e o ecossistema mais amplo, ideais para diversas cargas de trabalho de IA e casos de uso mistos.

• O AMD Instinct MI atrai usuários que preferem software de código aberto e hardware com baixo consumo de energia para IA e HPC.

• Amazon Tranium e Inferentia são ideais para usuários da AWS que desejam aceleração de IA integrada e econômica, sem precisar gerenciar hardware.

  
  

Cada processador possui pontos fortes únicos. Sua escolha depende da sua pilha de software, orçamento, preferências de implementação e tipo de carga de trabalho.

Considerações finais

A escolha do processador de IA correto impacta o desempenho, o custo e a velocidade de desenvolvimento. O Google TPU oferece aceleração poderosa e otimizada para TensorFlow, mas está limitado ao Google Cloud. As GPUs da Nvidia continuam sendo a opção mais versátil, com amplo suporte de software e disponibilidade. O AMD Instinct MI oferece uma alternativa robusta para usuários focados em código aberto e computação de alto desempenho (HPC). O Tranium e o Inferentia da Amazon fornecem soluções especializadas e nativas da nuvem para clientes da AWS.