1. SoftwareOutro softwareAumentar os recursos de hardware para inteligência artificial
Inteligência artificial para manequins

Por John Paul Mueller, Luca Massaron

A CPU ainda funciona bem em sistemas comerciais ou em aplicativos em que a necessidade de flexibilidade geral na programação supera o poder de processamento puro. No entanto, as GPUs agora são o padrão para vários tipos de ciência de dados, aprendizado de máquina, IA e necessidades de aprendizado profundo. Obviamente, todo mundo está constantemente procurando a próxima grande novidade no ambiente de desenvolvimento. As CPUs e GPUs são processadores em nível de produção. No futuro, você poderá ver um dos dois tipos de processadores usados ​​no lugar desses padrões:

  • Circuitos integrados específicos de aplicativos (ASICs): Ao contrário dos processadores gerais, um fornecedor cria um ASIC para uma finalidade específica. Uma solução ASIC oferece desempenho extremamente rápido, usando muito pouca energia, mas falta flexibilidade. Um exemplo de solução ASIC é a TPU (Unidade de processamento de tensor) do Google, usada para processamento de fala. Matrizes de portas programáveis ​​em campo (FPGAs): Assim como acontece com um ASIC, um fornecedor geralmente cria um FPGA para uma finalidade específica. No entanto, ao contrário de um ASIC, você pode programar um FPGA para alterar sua funcionalidade subjacente. Um exemplo de solução de FPGA é o Brainwave, da Microsoft, usado em projetos de aprendizado profundo.

A batalha entre ASICs e FPGAs promete esquentar, com os desenvolvedores de IA emergindo como vencedores. Por enquanto, Microsoft e FPGAs parecem ter assumido a liderança. O ponto é que a tecnologia é fluida, e você deve esperar ver novos desenvolvimentos.

Os fornecedores também estão trabalhando em tipos de processamento totalmente novos, que podem ou não funcionar realmente como esperado. Por exemplo, o Graphcore está trabalhando em uma Unidade de processamento de inteligência (IPU). Você tem que receber as novidades desses novos processadores com um pouco de sal, dado o hype que cercou a indústria no passado. Quando você vê aplicativos reais de grandes empresas como Google e Microsoft, pode começar a se sentir um pouco mais certo sobre o futuro da tecnologia envolvida.