Principais processadores para processamento de tensores: casos de uso, fornecedores e opções de nicho revelados

O processamento de tensores desempenha um papel crucial no funcionamento de aplicações modernas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). A escolha do processador certo pode afetar drasticamente a velocidade e a precisão dos cálculos de tensores, que são fundamentais para modelos de aprendizado profundo. Este artigo explora quais processadores lidam com operações de tensores com maior rapidez e precisão, destaca alguns processadores de nicho menos conhecidos e explica por que o processamento de tensores é importante. Também detalha casos de uso específicos em que diferentes processadores se destacam, juntamente com os fornecedores por trás deles.

O que é processamento de tensores e por que ele é importante?

Os tensores são matrizes multidimensionais que representam dados em modelos de IA. O processamento de tensores envolve a realização de operações matemáticas nessas matrizes, como multiplicações de matrizes, que são a base das redes neurais. O processamento eficiente de tensores permite um treinamento e inferência mais rápidos de modelos de IA, o que se traduz em melhor desempenho em aplicações como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e direção autônoma.

O processamento de tensores é importante porque:

• Acelera as cargas de trabalho de IA, reduzindo o tempo e o consumo de energia.

• Isso melhora a precisão do modelo, permitindo cálculos mais complexos.

• Ele oferece suporte a aplicações de IA em tempo real, onde a velocidade é fundamental.

  
  

Processadores projetados especificamente para operações com tensores podem superar CPUs de uso geral em várias ordens de magnitude, tanto em velocidade quanto em eficiência.

Principais processadores para processamento de tensores

1. Unidades de Processamento Gráfico (GPUs)

Casos de uso: Treinamento de modelos de aprendizado profundo em larga escala, visão computacional, processamento de linguagem natural, aprendizado por reforço.

Fornecedores e processadores:

• NVIDIA : As GPUs NVIDIA A100 e Blackwell são líderes do setor. Elas contam com Tensor Cores otimizados para matemática matricial de precisão mista, oferecendo alto desempenho para treinamento e inferência.

• AMD : A GPU AMD MI350X oferece desempenho competitivo em TensorFlow com sua arquitetura CDNA 2, focada em cargas de trabalho de HPC e IA.

  
  

Pontos fortes: As GPUs se destacam no processamento paralelo, tornando-as ideais para treinamento em lote de grande porte e arquiteturas de modelos complexas. Sua ampla adoção significa forte suporte do ecossistema de software.

2. Unidades de Processamento de Tensores (TPUs)

Casos de uso: Treinamento e inferência de IA em larga escala, especialmente em ambientes de nuvem.

Fornecedores e processadores:

• Google : As TPUs do Google, como a TPU v5, são ASICs personalizados projetados especificamente para operações com tensores. Elas oferecem alta taxa de transferência e eficiência energética, impulsionando os serviços de IA do Google e estando disponíveis por meio do Google Cloud.

  
  

Pontos fortes: As TPUs oferecem excelente desempenho por watt e são altamente integradas ao TensorFlow, tornando-as uma ótima opção para fluxos de trabalho de IA centrados no Google.

3. Matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs)

Casos de uso: Inferência de IA de baixa latência, computação de borda, cargas de trabalho de IA personalizadas.

Fornecedores e processadores:

• Xilinx (AMD) : A série Versal AI Core combina hardware adaptável com mecanismos de IA otimizados para matemática tensorial.

• Intel : Os FPGAs Agilex da Intel oferecem aceleração flexível para tarefas de inferência de IA.

  
  

Pontos fortes: Os FPGAs oferecem aceleração de hardware personalizável, permitindo que os desenvolvedores adaptem os pipelines de processamento de tensores para aplicações específicas, especialmente onde a latência e a eficiência energética são críticas.

4. Unidades Centrais de Processamento (CPUs) com Extensões de IA

Casos de uso: cargas de trabalho de IA de propósito geral, treinamento em pequena escala e inferência.

Fornecedores e processadores:

• Intel : Os processadores Xeon com tecnologia DL Boost aceleram as operações de tensores usando instruções de rede neural vetorial (VNNI).

• AMD : Os processadores EPYC suportam cargas de trabalho de IA com alta contagem de núcleos e extensões AVX-512.

  
  

Pontos fortes: As CPUs continuam sendo versáteis e são frequentemente usadas para cargas de trabalho de IA que não exigem paralelismo massivo ou quando a integração com outras tarefas é necessária.

Processadores de nicho para processamento de tensores

Além das opções convencionais, diversos processadores de nicho oferecem vantagens exclusivas para cargas de trabalho com tensores, mas recebem menos atenção da mídia.

1. Unidade de Processamento Inteligente (IPU) da Graphcore

Casos de uso: Aprendizado de máquina baseado em grafos, operações com tensores esparsos, modelos de IA voltados para pesquisa.

Fornecedor: Graphcore

Detalhes: As IPUs são projetadas para lidar com paralelismo de granularidade fina e estruturas de dados irregulares, tornando-as adequadas para modelos que não se encaixam bem nas arquiteturas tradicionais de GPU ou TPU.

2. Motor Cerebras em escala de wafer

Casos de uso: Treinamento massivo de modelos de IA, operações de tensores de alto desempenho.

Fornecedor: Cerebras Systems

Detalhes: O Wafer-Scale Engine é o maior chip já construído, integrando centenas de milhares de núcleos otimizados para matemática tensorial. Ele é voltado para laboratórios de pesquisa e empresas que exigem poder computacional extremo.

3. SambaNova DataScale

Casos de uso: cargas de trabalho de IA empresarial, inferência em tempo real e treinamento.

Fornecedor: SambaNova Systems

Detalhes: A arquitetura de fluxo de dados reconfigurável do SambaNova acelera as operações com tensores com alta eficiência, priorizando a facilidade de implantação em data centers.

Casos de uso específicos de tensores e recursos do processador

Treinamento de Redes Neurais Profundas

• Melhores processadores: GPUs NVIDIA A100/Blackwell, Google TPU v5, Cerebras Wafer-Scale Engine.

• Porquê: Esses processadores oferecem paralelismo massivo e alto rendimento, reduzindo o tempo de treinamento de semanas para dias ou horas.

  
  

Inferência em tempo real na borda

• Melhores processadores: FPGAs Xilinx Versal, FPGAs Intel Agilex, série NVIDIA Jetson.

• Porquê: Baixa latência e eficiência energética são cruciais para dispositivos de borda, como drones, robôs e sensores de IoT.

  
  

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

• Melhores processadores: GPUs NVIDIA com Tensor Cores, TPUs do Google, IPUs Graphcore.

• Motivo: Os modelos de PNL (Processamento de Linguagem Natural) exigem o processamento de grandes sequências e dados esparsos, algo que esses processadores gerenciam com eficiência.

  
  

Visão Computacional

• Melhores processadores: GPUs NVIDIA, AMD MI350X, Intel Xeon com DL Boost.

• Motivo: O alto desempenho em operações convolucionais e processamento de dados de imagem torna esses processadores adequados para tarefas de visão computacional.

  
  

Computação científica e IA em HPC

• Melhores processadores: AMD MI350X, Intel Xeon, Cerebras Wafer-Scale Engine.

• Motivo: Esses processadores combinam o processamento de tensores com os recursos tradicionais de HPC (Computação de Alto Desempenho) para simulações e pesquisas orientadas por IA.

  
  

Resumo dos fornecedores e seus processadores de tensores

Fornecedor	Processador(es)	Foco no caso de uso
NVIDIA	A100, H100, Jetson, Blackwell	Treinamento, inferência, IA de borda
Google	TPU v5	Treinamento e inferência de IA na nuvem
AMD	MI350X, EPYC	IA de HPC, cargas de trabalho gerais de IA
Intel	Xeon com DL Boost, Agilex	IA geral, inferência, HPC
Xilinx (AMD)	Versal AI Core	IA de ponta, inferência de baixa latência
Graphcore	IPU	Pesquisa em IA, modelos de tensores esparsos
Cerebras Systems	Motor em escala de wafer	Treinamento massivo de IA
SambaNova	Escala de dados	IA empresarial

O processamento de tensores é uma área especializada, porém em rápida evolução. Processadores convencionais, como GPUs e TPUs, dominam muitas cargas de trabalho de IA, mas opções de nicho, como IPUs e motores em escala de wafer, oferecem vantagens exclusivas para tarefas específicas. Compreender os pontos fortes de cada tipo de processador ajuda desenvolvedores e organizações a escolherem o hardware certo para seus projetos de IA, equilibrando velocidade, precisão, consumo de energia e custo.