NVIDIA e Tensor Cores: A Revolução do Processamento em Inteligência Artificial
Por Brenno Barreira / CanalTech
Com o lançamento das placas gráficas GeForce RTX, a NVIDIA deu um passo significativo rumo à integração de tecnologia de Inteligência Artificial em suas GPUs. O coração dessa inovação são os Tensor Cores, núcleos especializados que transformam o processamento gráfico e o treinamento de modelos de IA.
O Surgimento dos Tensor Cores
A história dos Tensor Cores começou em 2017, com a introdução da arquitetura Volta. Inicialmente, esses núcleos eram exclusivos para aplicações profissionais, mas, em setembro de 2018, a NVIDIA democratizou seu uso ao integrá-los nas GPUs Turing, marcando o fim da era das GeForce GTX.
Os Tensor Cores foram projetados para otimizar a aceleração de modelos de IA, permitindo a execução de cálculos em precisão mista. Segundo a NVIDIA, essa tecnologia realiza "computação de precisão mista, adaptando cálculos dinamicamente para acelerar o rendimento, preservando a precisão e fornecendo segurança aprimorada".
Capacidades dos Tensor Cores
Os núcleos Tensor são particularmente eficazes em Deep Learning e em várias aplicações de IA. Eles permitem que modelos complexos sejam treinados e implementados de maneira muito mais eficiente. Com suporte para precisões como FP8, FP16 e TF32, os Tensor Cores aceleram o treinamento de IA, reduzindo o tempo necessário para tarefas que antes poderiam levar meses.
Atualmente, estamos na 5ª geração desses núcleos, com a arquitetura Blackwell, que promete um aumento impressionante de até 45 vezes na aceleração de IA, em comparação com a geração anterior, Hopper.
Diversas Aplicações das Tecnologias de IA
Os Tensor Cores têm uma gama de aplicações. Entre as mais proeminentes, estão:
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Deep Learning: Os Tensor Cores são fundamentais para o funcionamento de redes neurais, sendo utilizados em grandes servidores que realizam inferências em modelos de linguagem e outras aplicações de IA.
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Ray Tracing: Em situações específicas, como no DLSS 3.7, a NVIDIA introduziu a tecnologia Ray Reconstruction, que utiliza IA para melhorar a qualidade de imagem com ray tracing.
- DLSS (Deep Learning Super Sampling): Esse conjunto de recursos inclui o upscaling, o gerador de quadros e o Ray Reconstruction, todos baseados em IA. A eficiência dos Tensor Cores garante uma experiência de jogo visualmente rica e fluida.
A Comparação: Tensor Cores vs CUDA Cores
Os CUDA Cores, introduzidos em 2006, são projetados para computação paralela e podem lidar com várias aplicações. Contudo, os Tensor Cores são especificamente otimizados para inferência e aceleração de IA, começando a se destacar em cenários que demandam alta eficiência.
Conclusão: O Futuro dos Tensor Cores
A NVIDIA tem se empenhado em aprimorar continuamente os Tensor Cores em cada nova geração de GPUs, o que se reflete claramente na evolução das placas GeForce RTX. A capacidade de lidar com IA não só solidificou a posição da NVIDIA como líder no mercado, mas também redefiniu o que se pode esperar de processamento gráfico. À medida que as aplicações e demandas por tecnologia de IA evoluem, os Tensor Cores estão prontos para liderar essa transformação.
A revolução da NVIDIA não é apenas técnica; é um sinal do futuro em que a Inteligência Artificial se tornará cada vez mais integrada ao nosso cotidiano, impulsionando inovações que parecem saídas de filmes de ficção científica, mas que agora estão se tornando uma realidade.
