A inteligência artificial está na moda e muito se fala em aprendizado de máquina e sistemas de aprendizado profundo, métodos cuja intenção é fazer com que os computadores se aproximem da maneira como o cérebro humano processa informações e, a partir dessas informações, geram conteúdos orais compreensíveis por qualquer pessoa, tomar suas próprias decisões, fazer previsões ou produzir novos conhecimentos que ao mesmo tempo sejam altamente precisos.
Da mesma forma, sua implementação em máquinas por meio de CPUs ou GPUs convencionais, a versão moderna das placas gráficas de outrora, é uma tendência. Portanto, damos a você uma breve descrição de ambos os componentes de hardware.
CPU (unidade central de processamento) e GPU (unidade de processamento gráfico) são dois tipos de processadores de informação usados em computadores. No primeiro caso, ele executa as instruções sequenciais que compõem um programa ou aplicativo, bem como os processos dentro do sistema operacional que os hospeda, e possui poder computacional suficiente para realizar as tarefas usuais da computação atual.
Por outro lado, as GPUs, como são chamadas as placas gráficas de última geração, foram vinculadas desde suas origens ao componente visual da computação, transformando dados em informações visíveis através da tela, aliviando assim a carga de trabalho da CPU. No entanto, eles evoluíram favoravelmente graças ao desenvolvimento dos videogames 3D e às crescentes demandas visuais dos fãs dessa atividade, a tal ponto que seu poder de processamento atual é semelhante ao das CPUs convencionais.
Como a CPU e a GPU são usadas em sistemas de inteligência artificial?
Em primeiro lugar, ambos são componentes de hardware que nos níveis mais alto e mais baixo são fabricados com as mesmas entradas. Possuem núcleos e memória interna, entre outros elementos relacionados. No entanto, sua arquitetura deve ser levada em consideração.
De fato, as CPUs têm vários núcleos em sua composição, mas são acopladas para processamento serial, tornando-as ideais para executar várias tarefas simultaneamente, incluindo sistemas de aprendizado de máquina.
Em contraste, na arquitetura das GPUs, os núcleos são projetados para trabalhar em paralelo e centenas ou milhares deles podem coexistir. Isso significa que com a mesma amostra de dados, o trabalho de processamento pode ser distribuído entre todos eles, obtendo um melhor desempenho geral.
Mas este último também significa que as GPUs estão mais predispostas a trabalhar com modelos de inteligência artificial que utilizam algoritmos de aprendizagem profunda, já que esta técnica se caracteriza por processar informações por camadas de redes neurais, simulando o mecanismo utilizado pelo cérebro humano para aprender algo novo. Cada camada processa um grupo de dados que é otimizado por treinamento e é conectado ao anterior para que o aprendizado seja possível.
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