O que é Computação Acelerada nas Empresas?
Existem áreas muito populares como a inteligência artificial, robótica e carros autônomos, mas podemos dizer o mesmo sobre a computação acelerada?
Mesmo que permita que empresas realizem tarefas computacionais intensivas com mais rapidez e eficiência, poucas empresas sabem de sua existência.
Inclusive, potencializa os resultados na fabricação de carros autônomos, áreas específicas da robótica e da inteligência artificial.
É basicamente como Jensen Huang, CEO da Nvidia, resumiu: “A computação acelerada é a ‘melhor maneira de fazer mais com menos’.”
Desse modo, vamos descobrir como a computação acelerada funciona, produtos que usam a tecnologia e a diferença que faz nas empresas.
Como Funciona Para as Empresas?
Computação acelerada é como se fosse dar um “up” nos computadores. É quando usamos máquinas especiais para resolver problemas muito difíceis.
Nesse sentido, as máquinas especiais recebem o nome de unidade de processamento gráfico (GPU).
Desenvolvida pela NVIDIA em 2007, a GPU fornece desempenho muito superior e realiza tarefas computacionais que uma tecnologia convencional não suportaria.
A implantação de computação acelerada por GPU está crescendo devido à grande variedade de produtos e serviços capaz de atender.
Desde edição de vídeo e imagens médicas, até simulações de fluidos e gradação de cores. Seu potencial é ainda mais impressionante em áreas como deep learning.
Passo a Passo da Computação Acelerada
Você sabe como funciona a computação acelerada na prática? Aqui estão alguns passos para explicar:
- Utilização de unidades de processamento gráfico (GPUs): GPUs são processadores especializados em gráficos e capazes de executar cálculos complexos mais rápido que as CPUs (unidades de processamento central).
- Paralelização de tarefas: As GPUs são capazes de executar tarefas em paralelo, o que significa que várias tarefas podem ser realizadas simultaneamente, aumentando significativamente a eficiência e o desempenho do computador.
- Utilização de bibliotecas de programação otimizadas: Os desenvolvedores podem usar bibliotecas de programação otimizadas para aproveitar ao máximo a capacidade das GPUs e acelerar o desempenho de seus aplicativos.
- Otimização de algoritmos: Os algoritmos utilizados pelos desenvolvedores podem ser otimizados para serem executados mais rapidamente em GPUs, o que pode levar a uma melhoria significativa no desempenho.
- Utilização de aceleradores externos: Empresas podem utilizar aceleradores externos, como os fornecidos pela NVIDIA e AMD, para melhorar o desempenho de seus sistemas.
Enfim, tudo isso envolve a utilização de GPUs, paralelização de tarefas, bibliotecas de programação otimizadas, otimização de algoritmos e aceleradores externos.
Computação Acelerada no ChatGPT
O ChatGPT é um modelo de linguagem de grande escala treinado pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT (Generative Pretrained Transformer).
Para acelerar sua computação, o ChatGPT utiliza unidades de processamento gráfico (GPUs) em vez de unidades de processamento central (CPUs).
As GPUs são projetadas para executar operações matemáticas intensivas em paralelo, o que as torna ideais para treinar e inferir modelos de inteligência artificial.
Nesse caso, a OpenAI usa várias técnicas de otimização de software para melhorar ainda mais a eficiência do ChatGPT, incluindo:
- Paralelização: o ChatGPT divide o processamento em várias unidades menores que podem ser executadas simultaneamente em diferentes GPUs.
- Pré-processamento de dados: antes de treinar o modelo, a OpenAI usa técnicas de pré-processamento de dados para reduzir o tamanho do conjunto de dados, tornando-o mais fácil de manusear.
- Quantização de modelo: o ChatGPT usa quantização de modelo para reduzir o tamanho do modelo, o que permite que ele seja executado mais rapidamente em hardware com recursos limitados.
No geral, a computação acelerada é essencial para a eficácia do ChatGPT e outros modelos de IA’s, para que processem grandes volumes de dados em um curto período de tempo.
Computação Acelerada na Aliger
O software ANEFUS – Aliger Neural Fusion Software, permite fazer inspeções industriais baseadas na visão computacional.
E ainda vai além, pois usa uma fusão de sensores a fim de complementar a aquisição de dados e aumentar a precisão e confiabilidade nas inspeções.
O ANEFUS trabalha com visão computacional baseado em redes neurais profundas próprias de detecção e classificação.
E como trabalha junto com funcionalidades de fusão de sensores e de dados, potencializa a eficácia e alta performance.
Assim, em casos mais complexos, o ANEFUS usa computação acelerada em tarefas mais complexas.
Afinal, a missão da Aliger é tornar a vida mais significativa através da criação de soluções e tecnologias. Para descobrir mais sobre o ANEFUS e a aplicabilidade da computação acelerada da Aliger na sua empresa, entre em contato e clique em “Converse Conosco” no botão do lado direito da tela.
