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A Broadcom é uma líder global em tecnologia que fornece um portfólio abrangente de soluções de semicondutores e software de infraestrutura. Seus produtos são fundamentais para construir, escalar e proteger os mais avançados data centers de IA e nuvens privadas de IA empresariais do mundo.
SemicondutoresSemicondutores de IA são chips de silício especializados, projetados para acelerar computações de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Como um componente central do hardware de IA, esses processadores são projetados com arquiteturas altamente paralelas para lidar eficientemente com a multiplicação massiva de matrizes e operações vetoriais inerentes às redes neurais. Seu valor principal reside em permitir um treinamento de modelo mais rápido, inferência de menor latência e a implantação de IA complexa em dispositivos que vão desde grandes data centers até dispositivos de borda com restrição de energia. Essa especialização permite que eles superem as CPUs de uso geral em tarefas de IA por ordens de magnitude.
Os semicondutores de IA são fundamentais em vários setores. Em data centers, são usados para treinar grandes modelos de linguagem (LLMs) e para alimentar serviços de IA baseados em nuvem. Na computação de borda, eles permitem aplicações em tempo real como direção autônoma, vigilância inteligente e assistentes de voz em dispositivos. Eles também estão sendo cada vez mais integrados em computadores pessoais e workstations para acelerar recursos alimentados por IA em softwares criativos, jogos e aplicações de ciência de dados.
A escolha do semicondutor de IA certo depende da aplicação específica. Para treinar modelos grandes, priorize o desempenho bruto (medido em FLOPS ou TOPS) e memória grande e de alta largura de banda. Para inferência, foque na latência, eficiência energética (desempenho por watt) e fator de forma. O ecossistema de software, incluindo suporte a drivers, bibliotecas como CUDA ou ROCm e compatibilidade com frameworks, também é um fator crítico para o desenvolvimento e a implantação.
Laboratórios de pesquisa em IA e grandes empresas de tecnologia utilizam clusters de semicondutores de IA de alto desempenho, como GPUs ou ASICs personalizados, para treinar modelos fundamentais como LLMs. Este processo envolve alimentar petabytes de dados em uma rede neural ao longo de semanas ou meses. O poder de processamento paralelo desses chips é essencial para lidar com os trilhões de cálculos necessários para ajustar os parâmetros do modelo, tornando viável a criação de modelos poderosos como o GPT-4 ou o Llama dentro de um prazo prático.
Fabricantes de automóveis integram semicondutores de IA eficientes em termos de energia, muitas vezes na forma de um Sistema em um Chip (SoC) com uma Unidade de Processamento Neural (NPU) dedicada, em seus sistemas de controle de veículos. Esses chips processam dados de múltiplos sensores como câmeras, radar e LiDAR em tempo real. Eles executam modelos de percepção complexos para detectar pedestres, outros veículos e sinais de trânsito com latência mínima. Este processamento de baixa latência no dispositivo é crítico para tomar as decisões em frações de segundo necessárias para uma condução autônoma segura.
Criadores de conteúdo, artistas e desenvolvedores usam GPUs de consumo com núcleos de IA especializados (como os Tensor Cores da NVIDIA) para executar modelos de IA generativa localmente. Isso permite que eles gerem imagens com o Stable Diffusion, editem vídeos com recursos alimentados por IA ou programem com assistentes de IA locais sem depender de serviços em nuvem. O semicondutor de IA em seu PC reduz drasticamente os tempos de processamento, transformando tarefas que levariam minutos em uma CPU em questão de segundos, melhorando assim os fluxos de trabalho criativos e a produtividade.
Hospitais e laboratórios de diagnóstico usam estações de trabalho equipadas com potentes placas aceleradoras de IA para analisar imagens médicas como raios-X, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas. Radiologistas executam modelos de IA neste hardware especializado para detectar automaticamente anomalias potenciais, como tumores ou fraturas, que podem servir como uma segunda opinião. A alta taxa de transferência desses semicondutores permite a análise rápida de imagens grandes e de alta resolução, ajudando a reduzir o tempo de diagnóstico e a melhorar a precisão na identificação de condições críticas.
Os municípios implantam servidores de borda equipados com chips de inferência de IA para processar feeds de vídeo de milhares de câmeras públicas. Em vez de transmitir todo o vídeo bruto para um data center central, esses dispositivos de borda analisam as imagens localmente. Os semicondutores de IA executam modelos para análise de fluxo de tráfego em tempo real, reconhecimento de placas de veículos ou detecção de incidentes de segurança pública. Essa abordagem distribuída reduz os requisitos de largura de banda, diminui os custos de computação em nuvem e melhora os tempos de resposta, permitindo alertas e ações imediatas em nível local.
Provedores de serviços em nuvem usam racks de aceleradores de inferência de IA dedicados para alimentar suas APIs de Processamento de Linguagem Natural (PNL), que atendem a aplicativos como tradução em tempo real, análise de sentimentos e chatbots. Quando uma solicitação de usuário atinge a API, ela é roteada para um desses chips especializados. A arquitetura do semicondutor é otimizada para executar modelos de PNL com eficiência, permitindo processar a solicitação e retornar uma resposta em milissegundos. Isso garante uma experiência de usuário suave e responsiva para milhares de usuários simultâneos.
Semicondutores de IA são processadores especializados projetados para acelerar cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina. Diferente das CPUs de uso geral, eles apresentam arquiteturas altamente paralelas com milhares de núcleos otimizados para operações matemáticas comuns em redes neurais, como a multiplicação de matrizes. Exemplos importantes incluem Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), Unidades de Processamento Tensorial (TPUs) e Unidades de Processamento Neural (NPUs). Seu principal objetivo é tornar o treinamento e a inferência de IA mais rápidos e eficientes em termos de energia.
A principal diferença reside em sua arquitetura e propósito. Uma CPU (Unidade Central de Processamento) é projetada para tarefas sequenciais de uso geral, destacando-se em operações complexas de thread único. Um chip de IA, como uma GPU, é um processador paralelo projetado para lidar com milhares de tarefas simples e repetitivas simultaneamente. Isso os torna excepcionalmente bons na aritmética de matrizes que forma a base do aprendizado profundo, permitindo que processem cargas de trabalho de IA muito mais rápido do que uma CPU conseguiria.
A distinção baseia-se na etapa do fluxo de trabalho de IA para a qual foram projetados.
A seleção do semicondutor de IA certo envolve a avaliação de vários fatores-chave com base em suas necessidades específicas:
As GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) tornaram-se populares para IA porque sua arquitetura, originalmente projetada para renderizar gráficos 3D complexos, é inerentemente altamente paralela. Este design é perfeitamente adequado para as operações de vetores e matrizes que são a base dos algoritmos de aprendizado profundo. A NVIDIA, uma grande fabricante de GPUs, investiu pesadamente na criação de um ecossistema de software maduro chamado CUDA, que tornou muito mais fácil para pesquisadores e desenvolvedores programar GPUs para computação científica de propósito geral, incluindo IA. Essa combinação de hardware adequado e software acessível levou à sua ampla adoção.
