Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) passou por um verdadeiro “boom”, impulsionada pela popularização de ferramentas como o ChatGPT.
Esse avanço traz à tona a necessidade de um letramento digital para que profissionais, acadêmicos e cidadãos possam acompanhar essa evolução de forma adequada. Aqui incluem-se as necessidades computacionais necessárias.
Buscando ter uma visão ampla do poder computacional no desenvolvimento e funcionamento da IA, entrevistamos Cássio Pantaleoni.
Ele é head de IA & Analytics na Quality Digital e autor do livro “Humanamente digital: inteligência artificial centrada no humano”, que conquistou o Prêmio Jabuti da Câmara Brasileira de Livros (CBL) em 2023.
A seguir, veja algumas das reflexões que Pantaleoni compartilhou conosco sobre o futuro da IA. Confira abaixo!
A importância do poder computacional na IA
Segundo Pantaleoni, “o poder computacional está diretamente associado à capacidade da IA em fazer uso de uma quantidade significativa de parâmetros (ou variáveis) para que ela possa ter a precisão refinada”.
Isso significa que, quanto mais poder computacional disponível, mais sofisticadas e precisas as IAs podem se tornar.
“Quando o foco é sofisticar as capacidades da IA Generativa, por exemplo, os parâmetros são usados pelos modelos para treiná-la adequadamente”.
Tamanho e complexidade dos modelos de IA
Pantaleoni explica que “quanto maior o número de parâmetros, maior será a precisão da previsão do resultado desejado”.
De acordo com o especialista, “o ChatGPT-3, por exemplo, foi construído com base em 175 bilhões de parâmetros, enquanto o ChatGPT-4 considerou 176 trilhões”.
Esse aumento exponencial nos parâmetros traduz-se em modelos de IA mais complexos e necessitados de maior poder computacional.
“A OpenAI revelou que o custo de treinamento do ChatGPT-4 foi de US$ 100 milhões e levou 100 dias, utilizando 25.000 GPUs Nvidia A100. Servidores com essas GPUs usam cerca de 6,5 kW cada, resultando em cerca de 50 GWh de uso de energia durante o treinamento”, comenta Pantaleoni.
Operação em tempo real e suas exigências
Além do treinamento, a manutenção e operação de IAs em tempo real também exige uma infraestrutura computacional robusta.
“Segundo a Microsoft, em 2020, o ambiente computacional à época consistia em mais de 285.000 núcleos de CPUs convencionais e 10.000 processadores gráficos (GPUs) — um tipo de chip que se tornou crucial para cargas de trabalho de IA”.
No entanto, o tamanho exato da infraestrutura de cloud atual é difícil de determinar devido à sua natureza elástica, adaptando-se constantemente à demanda global.
As limitações do poder computacional atual
Uma das principais limitações do poder computacional atual é a energia necessária para alimentar os datacenters que treinam os modelos de IA.
“A limitação está muito mais associada à quantidade de energia para alimentar os datacenters que treinam os modelos. Em tese, não há limites de quantidade de GPUs. O que altera a efetividade das IAs é a quantidade de parâmetros para treinar os modelos”, diz Pantaleoni.
Tecnologias emergentes para aumentar o poder computacional
Diversas tecnologias emergentes estão sendo desenvolvidas para aumentar o poder computacional disponível para a IA. Entre elas, Pantaleoni destaca que:
- “Novas tecnologias de GPU, NVLink e resiliência da Blackwell permitem modelos de IA em escala de trilhões de parâmetros”;
- “Novos Tensor Cores e TensorRT-LLM Compiler reduzem o custo operacional e a energia de inferência do LLM em até 25x”;
- “Novos aceleradores permitem avanços em processamento de dados, simulação de engenharia, automação de projetos eletrônicos, projetos de medicamentos auxiliados por computador e computação quântica”;
- “Adoção generalizada por todos os principais provedores de nuvem, fabricantes de servidores e empresas líderes de IA”.
Preparação para as futuras necessidades de poder computacional
Quanto à preparação para as futuras necessidades de poder computacional da IA, Pantaleoni adota uma perspectiva de adaptação contínua.
“A questão é entender que novas necessidades podem ser esperadas, porque não serão atendidas pelas tecnologias atuais. Dada a evolução acelerada de novos tipos de GPUs e novas capacidades, a IA deverá explorar outras possibilidades na medida em que esses recursos sejam disponibilizados”.
O poder computacional é um dos pilares fundamentais para o desenvolvimento e operação de modelos de inteligência artificial cada vez mais sofisticados.
À medida que a tecnologia avança, é essencial que empresas, pesquisadores e cidadãos mantenham-se atualizados sobre essas inovações para explorar plenamente o potencial da IA.
Como destacou Pantaleoni, a adaptação às novas capacidades computacionais será crucial para o futuro da inteligência artificial.
Além do poder computacional, o avanço da inteligência aetificial também impacta o consumo energético mundial. O tema será destaque na palestra “Conectando um Futuro Sustentável: equilibrando o consumo de energia e os avanços tecnológicos” durante o Futurecom 2024.
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