Sat. Sep 28th, 2024


Dentro de uma sala cavernosa esta semana em um prédio de um andar em Santa Clara, Califórnia, máquinas de quase dois metros de altura zuniam atrás de armários brancos. As máquinas compunham um novo supercomputador que começou a funcionar no mês passado.

O supercomputador, apresentado na quinta-feira pela Cerebras, uma startup do Vale do Silício, foi construído com os chips especializados da empresa, projetados para alimentar produtos de inteligência artificial. Os chips se destacam por seu tamanho – como o de um prato de jantar, ou 56 vezes maior que um chip comumente usado para IA. Cada chip Cerebras contém o poder de computação de centenas de chips tradicionais.

A Cerebras disse que construiu o supercomputador para a G42, uma empresa de IA. O G42 disse que planeja usar o supercomputador para criar e alimentar produtos de IA para o Oriente Médio.

“O que estamos mostrando aqui é que existe uma oportunidade de construir um supercomputador de IA muito grande e dedicado”, disse Andrew Feldman, presidente-executivo da Cerebras. Ele acrescentou que sua start-up queria “mostrar ao mundo que esse trabalho pode ser feito mais rapidamente, com menos energia e com custos mais baixos”.

A demanda por poder de computação e chips de IA disparou este ano, alimentada por um boom mundial de IA. Gigantes da tecnologia como Microsoft, Meta e Google, bem como uma miríade de start-ups, correram para lançar produtos de IA nos últimos meses, depois que o chatbot ChatGPT com tecnologia de IA se tornou viral pela prosa estranhamente humana que poderia gerar.

Mas fabricar produtos de IA normalmente requer quantidades significativas de poder de computação e chips especializados, levando a uma busca feroz por mais dessas tecnologias. Em maio, a Nvidia, fabricante líder de chips usados ​​para alimentar sistemas de IA, disse que o apetite por seus produtos – conhecidos como unidades de processamento gráfico, ou GPUs – era tão forte que suas vendas trimestrais seriam mais de 50 por cento acima das estimativas de Wall Street. A previsão fez com que o valor de mercado da Nvidia subisse acima de US$ 1 trilhão.

“Pela primeira vez, estamos vendo um grande salto nos requisitos de computador” por causa das tecnologias de IA, disse Ronen Dar, fundador da Run:AI, uma startup de Tel Aviv que ajuda empresas a desenvolver modelos de IA. Isso “criou uma enorme demanda” por chips especializados, acrescentou ele, e as empresas “correram para garantir o acesso” a eles.

Para colocar as mãos em chips de IA suficientes, algumas das maiores empresas de tecnologia – incluindo Google, Amazon, Advanced Micro Devices e Intel – desenvolveram suas próprias alternativas. Startups como Cerebras, Graphcore, Groq e SambaNova também entraram na corrida, com o objetivo de entrar no mercado que a Nvidia dominava.

Os chips devem desempenhar um papel tão importante na IA que podem mudar o equilíbrio de poder entre empresas de tecnologia e até nações. O governo Biden, por exemplo, recentemente pesou as restrições à venda de chips de IA para a China, com algumas autoridades americanas dizendo que as habilidades de IA da China podem representar uma ameaça à segurança nacional dos Estados Unidos, aprimorando o aparato militar e de segurança de Pequim.

Os supercomputadores AI foram construídos antes, inclusive pela Nvidia. Mas é raro que as startups os criem.

A Cerebras, com sede em Sunnyvale, Califórnia, foi fundada em 2016 por Feldman e outros quatro engenheiros, com o objetivo de construir hardware que acelere o desenvolvimento de IA. Ao longo dos anos, a empresa levantou US$ 740 milhões, inclusive de Sam Altman, que lidera o laboratório de IA OpenAI, e de empresas de capital de risco como a Benchmark. A Cerebras está avaliada em US$ 4,1 bilhões.

Como os chips normalmente usados ​​para alimentar a IA são pequenos – geralmente do tamanho de um selo postal – são necessários centenas ou até milhares deles para processar um modelo complicado de IA. Em 2019, a Cerebras revelou o que afirmava ser o maior chip de computador já construído, e Feldman disse que seus chips podem treinar sistemas de IA entre 100 e 1.000 vezes mais rápido que o hardware existente.

A G42, empresa de Abu Dhabi, começou a trabalhar com a Cerebras em 2021. Ela usou um sistema da Cerebras em abril para treinar uma versão árabe do ChatGPT.

Em maio, o G42 solicitou à Cerebras a construção de uma rede de supercomputadores em diferentes partes do mundo. Talal Al Kaissi, executivo-chefe do G42, disse que a tecnologia de ponta permitirá que sua empresa crie chatbots e use IA para analisar dados genômicos e de cuidados preventivos.

Mas a demanda por GPUs era tão alta que era difícil obter o suficiente para construir um supercomputador. A tecnologia da Cerebras estava disponível e era econômica, disse o Sr. Al Kaissi. Assim, a Cerebras usou seus chips para construir o supercomputador para o G42 em apenas 10 dias, disse Feldman.

“A escala de tempo foi reduzida tremendamente”, disse Al Kaissi.

No próximo ano, disse a Cerebras, planeja construir mais dois supercomputadores para o G42 – um no Texas e outro na Carolina do Norte – e, depois disso, mais seis distribuídos pelo mundo. Está chamando essa rede de Condor Galaxy.

As startups provavelmente acharão difícil competir com a Nvidia, disse Chris Manning, cientista da computação em Stanford cuja pesquisa se concentra em IA.

Outras startups também tentaram entrar no mercado de chips de IA, mas muitas “falharam efetivamente”, disse Manning.

Mas Feldman disse que estava esperançoso. Muitos negócios de IA não querem ficar presos apenas à Nvidia, disse ele, e há demanda global por outros chips poderosos como os da Cerebras.

“Esperamos que isso leve a IA adiante”, disse ele.

By NAIS

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