Com a popularidade da inteligência artificial generativa e a alta demanda por poder computacional, os processadores se tornaram essenciais para garantir que os avanços continuem a surgir. Nessa área, duas tecnologias têm ganhado destaque: GPU e TPU.
Esses componentes são chips que funcionam como processadores para tarefas de computação. Mas cada um cuida de trabalhos específicos em projetos de IA, e a combinação deles pode otimizar o desempenho, resultando em cargas de trabalho mais eficientes.
Descubra, a seguir, quais são as diferenças entre esses dois chips e os principais usos para cada.
O que é uma GPU?
Originalmente criada para outras aplicações, nos anos 1980, a Unidade de Processamento Gráfico (GPU) é um componente eletrônico capaz de processar e renderizar imagens e gráficos, facilitando a realização de tarefas pesadas. Ela começou a se popularizar entre o final da década seguinte e o início dos anos 2000.
A princípio, as GPUs eram utilizadas, prioritariamente, em computadores e videogames. Com o passar do tempo, seu poder computacional foi aproveitado em tarefas como simulações científicas e análise de dados, entre outras, a partir de pesquisas desenvolvidas por Nvidia e AMD.
Como funciona o processamento paralelo das GPUs
A mudança no foco de utilização das GPUs para a computação de alto desempenho foi proporcionada por sua capacidade de paralelizar processos. Isso significa dividir uma tarefa complexa em milhares de outras menores e independentes, tornando a conclusão muito mais rápida.
Com milhares de pequenos núcleos, a unidade de processamento gráfico funciona segmentando as atividades, realizando cálculos simultaneamente nessas partes individualizadas. Tal característica possibilita, por exemplo, gerenciar grandes quantidades de dados de maneira eficiente.
Originalmente, a GPU foi desenvolvida para aplicações gráficas, vídeos e jogos. (Imagem: Lazy_Bear/Getty Images)
Ela pode ser comparada a uma fábrica, na qual milhares de trabalhadores realizam tarefas simples e repetitivas de maneira mais rápida ao atuar em conjunto.
Uso de GPU em games, vídeos e inteligência artificial
Nos jogos, a placa de vídeo, outro nome pelo qual é conhecida, aprimora a renderização de imagens, permitindo rodar games pesados e em resoluções altas com efeitos visuais avançados e gráficos detalhados. Mas há diferenças importantes.
As GPUs integradas, comuns em notebooks de entrada e nos dispositivos móveis, apresentam desempenho reduzido. Já os modelos dedicados, como aqueles fabricados por Nvidia e AMD, oferecem uma maior capacidade para executar tarefas que exigem mais poder computacional.
Produtores de conteúdo audiovisual são outro público familiar às GPUs. Nas tarefas relacionadas a vídeos, a placa acelera a codificação e a decodificação das imagens, o processamento de efeitos e a renderização, sendo essencial para quem utiliza softwares de edição como Adobe Premiere.
Esses componentes também se transformaram em placas gráficas para IA, graças ao processamento paralelo. Tal capacidade é aproveitada no treinamento de modelos e redes neurais complexas, com modelos mais recentes adicionando tecnologias para lidar com operações extremamente avançadas.
O que é uma TPU e por que o Google criou esse chip?
Desenvolvida pelo Google, a Unidade de Processamento Tensorial (TPU) é um chip projetado para executar tarefas de computação baseadas em IA. Esse componente faz parte de uma classe de tecnologia de hardware chamada Circuito Integrado Específico de Aplicação (ASIC).
A criação da TPU do Google está associada ao contexto da corrida pela IA, com a big tech investindo para sair na frente, já que foi projetada para cálculos tensoriais, operações matemáticas vitais para as redes neurais. Dessa forma, acelera tarefas de aprendizado de máquina de maneira mais eficiente.
De acordo com a companhia de Mountain View, a ideia para construir chips de deep learning surgiu na década passada, quando seus serviços de reconhecimento de voz aumentaram a demanda. Para manter a qualidade, desenvolveu um processador mais eficiente que o hardware da época.
A TPU do Google é um chip criado especificamente para soluções de inteligência artificial. (Imagem: bakhtiar_zein/Getty Images)
Como funciona a arquitetura das TPUs
Com arquitetura especializada, a TPU faz cálculos em altíssima velocidade e maior eficiência energética. Ela tem como elementos principais a Unidade de Multiplicação de Matrizes (MXU), que executa milhares de operações de multiplicação e acumulação, e a Memória de Alta Largura de Banda (HBM).
Esta última é responsável por armazenar os parâmetros do modelo e os dados utilizados no treinamento. As Unidades Escalar e Vetorial para operações não matriciais, os formatos de baixa precisão e a interface com a CPU Host complementam a estrutura do acelerador de hardware.
TPUs no treinamento de modelos de IA
A utilização da TPU do Google adiciona uma série de vantagens, devido à sua construção focada em IA, especialmente naquelas que dependem de cálculos tensoriais. Versão mais recente da tecnologia, o chip Trillium tem desempenho 4,7 vezes maior que a geração anterior, segundo a empresa.
O componente também se destaca pela capacidade de lidar com cargas de trabalho maiores e complexas e é a TPU mais sustentável, com eficiência energética 67% maior do que a versão passada. Ele é usado em tarefas como análise de RNA e geração de vídeos com IA mais rápida, entre outras.
Diferença entre GPU e TPU na prática
Qual a diferença entre GPU e TPU? Confira um resumo das principais características desses aceleradores de IA:
Uso principal
GPU: renderização gráfica e jogos, além de treinamento de modelos de IA;TPU: operações de machine learning que buscam o máximo de eficiência, especificamente cálculos tensoriais.
Arquitetura computacional
GPU: milhares de pequenos núcleos para processamento paralelo;TPU: prioriza operações tensoriais e especializadas.
Custo
GPU: inicialmente menor, porém apresenta maiores exigências energéticas;TPU: tem custo inicial maior, mas demanda menos energia.Aceleradores de IA, GPU e TPU podem trabalhar em conjunto com a CPU. (Imagem: bakhtiar_zein/Getty Images)
Eficiência energética
GPU: de 250 watts a 400 watts, dependendo da placa utilizada;TPU: geralmente varia de 120 watts a 250 watts, conforme a geração do chip.
Ecossistema e ferramentas de desenvolvimento
GPU: suporta diferentes frameworks e bibliotecas extensas, atendendo aos padrões da indústria;TPU: possui compatibilidade mais limitada, com foco em soluções na nuvem do Google.
Disponibilidade
GPU: acessível por meio de vários fornecedores de placas gráficas para IA, como Nvidia, AMD e Intel, atendendo empresas e usuários domésticos;TPU: encontrada principalmente na nuvem do Google.
GPU ou TPU: qual é melhor para inteligência artificial?
As duas tecnologias funcionam como aceleradores de hardware para IA, mas atendem a diferentes necessidades, com a escolha dependendo do trabalho. Por suas características, a GPU combina com projetos que exigem capacidades computacionais versáteis como aprendizado de máquina, programas científicos e renderização gráfica.
Iniciativas com maior flexibilidade de implantação, seja na nuvem, localmente ou data center, e trabalhos que têm controle detalhado sobre ajustes de desempenho são outras opções com as quais a tecnologia mais antiga se encaixa.
A escolha do hardware para machine learning e outras tarefas de IA depende das necessidades do usuário. (Imagem: Alex Cristi/Getty Images)
Por sua vez, a TPU é melhor para projetos baseados em TensorFlow, treinamentos de alto rendimento e tempos de inferência mais rápidos, como desenvolvimento de grandes modelos de aprendizado profundo e aplicações em tempo real. O chip do Google também é usado em trabalhos com escalabilidade contínua e na nuvem.
Na hora de escolher entre GPU e TPU, é importante, ainda, levar em consideração as vantagens e desvantagens de cada tecnologia, incluindo custos, impacto ambiental, disponibilidade, ecossistema e desempenho.
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