Introdução – Por que as GPUs São Ótimas para Inteligência Artificial
A inteligência artificial (IA) tem evoluído rapidamente nas últimas décadas, transformando setores inteiros e criando novas oportunidades. No cerne dessa revolução tecnológica estão as unidades de processamento gráfico (GPUs), que desempenham um papel crucial no avanço da IA. Mas por que as GPUs são tão eficazes para tarefas de inteligência artificial? Este artigo explora essa questão em profundidade, analisando a arquitetura das GPUs, suas vantagens sobre as unidades de processamento central (CPUs), e como elas estão sendo aplicadas em diversos domínios da IA. Utilizando a palavra-chave “Por que as GPUs São Ótimas para Inteligência Artificial”, este guia fornece uma visão abrangente e detalhada sobre a importância das GPUs no cenário atual da IA.
O que são GPUs?
Definição e Função
As unidades de processamento gráfico (GPUs) são componentes de hardware originalmente projetados para acelerar a renderização de gráficos em computadores. Diferente das unidades de processamento central (CPUs), que são otimizadas para executar uma ampla variedade de tarefas computacionais em sequência, as GPUs são especializadas em executar operações matemáticas complexas de forma paralela.
- Renderização de Gráficos: A função original das GPUs era processar rapidamente gráficos e imagens, tornando-as essenciais para jogos de alta performance e aplicativos de design gráfico.
- Arquitetura Paralela: As GPUs são construídas com centenas ou milhares de núcleos de processamento, permitindo a execução simultânea de múltiplas operações.
Evolução das GPUs
Primeira Geração
As primeiras GPUs, desenvolvidas na década de 1980, eram projetadas exclusivamente para acelerar o processamento gráfico.
- Introdução de Núcleos Paralelos: A introdução de núcleos paralelos marcou o início do uso das GPUs para tarefas além dos gráficos.
- NVIDIA e ATI: Empresas como NVIDIA e ATI (agora AMD) lideraram o desenvolvimento inicial de GPUs.
Segunda Geração e o Surgimento da Computação Paralela
Na década de 2000, as GPUs começaram a ser usadas para computação geral, conhecida como GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units).
- CUDA e OpenCL: Plataformas como CUDA (Compute Unified Device Architecture) da NVIDIA e OpenCL (Open Computing Language) permitiram que desenvolvedores utilizassem GPUs para uma variedade de aplicações de computação paralela.
- Adoção em Pesquisa Científica: Pesquisadores começaram a utilizar GPUs para acelerar cálculos científicos complexos, incluindo simulações de dinâmica molecular e análise de dados genômicos.
Arquitetura das GPUs
Núcleos de Processamento
Uma das principais características das GPUs é o grande número de núcleos de processamento.
- Cores: Enquanto uma CPU típica pode ter entre 4 e 16 núcleos, uma GPU pode ter centenas ou até milhares de núcleos.
- Execução Paralela: Esses núcleos são capazes de executar operações simultaneamente, o que é ideal para tarefas que podem ser paralelizadas.
Memória e Latência
As GPUs possuem diferentes tipos de memória, cada uma com suas próprias características de desempenho.
- Memória Global: Memória de alta capacidade usada para armazenar grandes quantidades de dados.
- Memória Compartilhada: Memória de baixa latência utilizada para comunicação rápida entre os núcleos de processamento.
- Registros: Memória de alta velocidade e baixa latência usada para armazenar dados temporários durante a execução de operações.
Barramento de Comunicação
O barramento de comunicação nas GPUs é projetado para suportar a alta largura de banda necessária para mover grandes volumes de dados entre a memória e os núcleos de processamento.
- PCIe (Peripheral Component Interconnect Express): Interface de alta velocidade usada para conectar a GPU ao sistema principal.
- NVLink: Tecnologia proprietária da NVIDIA que oferece maior largura de banda e menor latência em comparação com PCIe.
GPUs vs. CPUs
Diferenças Arquitetônicas
CPU: Unidade de Processamento Central
As CPUs são projetadas para executar uma ampla variedade de tarefas de forma eficiente, incluindo operações aritméticas, lógicas, controle e entrada/saída (I/O).
- Núcleos Menos Numerosos: As CPUs geralmente têm menos núcleos, mas cada núcleo é extremamente poderoso e capaz de lidar com uma ampla gama de tarefas.
- Execução Sequencial: As CPUs são otimizadas para execução sequencial de instruções, o que as torna ideais para tarefas que dependem de uma lógica complexa e ramificada.
GPU: Unidade de Processamento Gráfico
As GPUs, por outro lado, são projetadas para executar operações específicas de forma massivamente paralela.
- Núcleos Numerosos: As GPUs têm muitos núcleos menores, que são menos poderosos individualmente, mas extremamente eficientes quando trabalham juntos em tarefas paralelas.
- Execução Paralela: As GPUs são otimizadas para tarefas que podem ser divididas em operações menores e executadas simultaneamente.
Vantagens das GPUs em IA
Paralelismo Massivo
A capacidade de paralelismo massivo das GPUs é uma das principais razões pelas quais elas são tão eficazes para tarefas de IA.
- Treinamento de Redes Neurais: O treinamento de redes neurais envolve a execução de muitas operações matemáticas em grandes conjuntos de dados, uma tarefa ideal para a arquitetura paralela das GPUs.
- Inferência em Tempo Real: GPUs podem acelerar a inferência de modelos de IA, permitindo que aplicações como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural sejam executadas em tempo real.
Eficiência em Operações Matemáticas
As GPUs são altamente eficientes em operações matemáticas intensivas, como multiplicações de matrizes e convoluções, que são comuns em algoritmos de IA.
- Operações de Ponto Flutuante: As GPUs são projetadas para lidar com operações de ponto flutuante de alta precisão, essenciais para a precisão dos modelos de IA.
- Redução de Tempo de Treinamento: A capacidade de realizar muitas operações matemáticas simultaneamente reduz significativamente o tempo necessário para treinar modelos de IA complexos.
Comparação de Desempenho
Benchmarks
Diversos benchmarks demonstram a superioridade das GPUs em tarefas de IA em comparação com as CPUs.
- Treinamento de Modelos: GPUs podem ser até 100 vezes mais rápidas que CPUs no treinamento de modelos de redes neurais profundas.
- Processamento de Imagem: GPUs são especialmente eficazes em tarefas de processamento de imagem, como detecção de objetos e reconhecimento facial.
Eficiência Energética
Embora as GPUs consumam mais energia do que as CPUs, a eficiência energética por unidade de trabalho realizado em tarefas de IA é superior.
- Desempenho por Watt: Em termos de desempenho por watt, as GPUs superam as CPUs em muitas aplicações de IA, tornando-as uma escolha mais sustentável para centros de dados e operações em larga escala.
Aplicações de GPUs em IA
Visão Computacional
Reconhecimento de Imagens
As GPUs são amplamente utilizadas em aplicações de visão computacional, como reconhecimento de imagens.
- Redes Convolucionais (CNNs): As GPUs aceleram o treinamento e a inferência de redes convolucionais, que são usadas para reconhecimento de imagens, segmentação e classificação.
- Aplicações Práticas: Aplicações práticas incluem sistemas de vigilância, diagnóstico médico por imagem e sistemas de direção autônoma.
Processamento de Vídeo
Além de imagens estáticas, as GPUs são eficazes no processamento de vídeo.
- Análise de Vídeo em Tempo Real: As GPUs permitem a análise em tempo real de fluxos de vídeo, usada em sistemas de segurança e monitoramento.
- Codificação e Decodificação: As GPUs aceleram a codificação e decodificação de vídeo, essencial para serviços de streaming e videoconferências.
Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Tradução Automática
As GPUs são fundamentais para o treinamento de modelos de tradução automática.
- Transformers: Modelos baseados em transformers, como o BERT e o GPT, requerem grande poder computacional para treinamento, algo que as GPUs fornecem de forma eficiente.
- Inferência em Tempo Real: GPUs permitem a tradução em tempo real, melhorando a comunicação em diferentes idiomas.
Análise de Sentimentos
Na análise de sentimentos, as GPUs aceleram a interpretação de grandes volumes de texto.
- Redes Recorrentes (RNNs): As GPUs são eficazes no treinamento de RNNs e LSTMs, que são usadas para entender o contexto e a emoção em textos.
- Aplicações em Redes Sociais: Empresas usam GPUs para analisar sentimentos em redes sociais, ajudando a entender a opinião pública e a monitorar a reputação da marca.
Jogos e Realidade Virtual
Renderização Gráfica
A renderização gráfica é uma das aplicações tradicionais das GPUs.
- Jogos de Alta Performance: GPUs são essenciais para jogos de alta performance, oferecendo gráficos realistas e experiências imersivas.
- Realidade Virtual (VR): Em VR, as GPUs garantem uma renderização suave e de alta qualidade, crucial para evitar enjoo e melhorar a imersão.
Física em Tempo Real
As GPUs são usadas para simular física em tempo real em jogos e aplicativos VR.
- Simulações Físicas: Isso inclui a simulação de fluidos, partículas e colisões, que requerem grande poder computacional.
- Interatividade: A capacidade de simular física em tempo real melhora a interatividade e a experiência do usuário.
Pesquisa Científica e Simulações
Modelagem Climática
As GPUs são utilizadas para acelerar simulações complexas em modelagem climática.
- Previsão do Tempo: Aceleram a análise de grandes volumes de dados climáticos, melhorando a precisão das previsões do tempo.
- Simulações de Mudanças Climáticas: GPUs permitem simulações detalhadas das mudanças climáticas e seus impactos a longo prazo.
Genômica
Na genômica, as GPUs aceleram a análise de sequências de DNA e RNA.
- Sequenciamento de Genomas: GPUs são usadas para analisar grandes conjuntos de dados genômicos, ajudando na identificação de mutações e variações genéticas.
- Pesquisa Médica: Aceleram a pesquisa médica, permitindo a descoberta de novos tratamentos e terapias genéticas.
Tecnologias e Ferramentas Baseadas em GPUs
CUDA e OpenCL
CUDA
CUDA é uma plataforma de computação paralela e API desenvolvida pela NVIDIA, que permite aos desenvolvedores usar GPUs para computação geral.
- Desenvolvimento Facilitado: Facilita o desenvolvimento de software que tira proveito da computação paralela nas GPUs.
- Performance: Otimiza o desempenho das aplicações ao permitir um controle mais fino sobre os recursos da GPU.
OpenCL
OpenCL é um padrão aberto para computação paralela que suporta uma ampla gama de dispositivos, incluindo GPUs de diferentes fabricantes.
- Portabilidade: Permite que o código seja executado em diferentes tipos de hardware, promovendo a interoperabilidade.
- Flexibilidade: Oferece flexibilidade para desenvolver aplicações que podem ser executadas em várias plataformas.
Bibliotecas e Frameworks
TensorFlow
TensorFlow é um framework de aprendizado de máquina de código aberto amplamente utilizado, desenvolvido pelo Google.
- Suporte a GPUs: Suporta computação com GPUs para acelerar o treinamento e a inferência de modelos.
- Flexibilidade: Oferece flexibilidade para desenvolver e treinar uma ampla gama de modelos de IA.
PyTorch
PyTorch é um framework de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvido pelo Facebook.
- Desenvolvimento Intuitivo: Conhecido por sua facilidade de uso e suporte a GPUs.
- Comunidade Ativa: Possui uma comunidade ativa que contribui para seu desenvolvimento contínuo.
Plataformas de Computação em Nuvem
AWS (Amazon Web Services)
AWS oferece uma gama de serviços baseados em GPU para computação em nuvem.
- Amazon EC2 P3 Instances: Instâncias baseadas em GPUs NVIDIA V100, otimizadas para treinamento de IA e HPC (High-Performance Computing).
- Elastic Kubernetes Service (EKS): Suporte a GPUs para orquestração de contêineres em aplicações de IA.
Google Cloud Platform (GCP)
GCP oferece soluções baseadas em GPU para computação em nuvem.
- Google Compute Engine: Instâncias de VM com GPUs para acelerar cargas de trabalho de IA.
- Tensor Processing Units (TPUs): Hardware especializado desenvolvido pelo Google para IA, oferecendo alternativas às GPUs tradicionais.
Frameworks de Desenvolvimento
Keras
Keras é uma API de redes neurais de alto nível que roda sobre TensorFlow, facilitando o desenvolvimento e a prototipagem rápida de modelos de IA.
- Integração com GPUs: Integra-se facilmente com GPUs para acelerar o treinamento de modelos.
- Facilidade de Uso: Oferece uma interface simplificada para o desenvolvimento de redes neurais complexas.
Caffe
Caffe é um framework de aprendizado profundo desenvolvido pela Berkeley Vision and Learning Center (BVLC).
- Desempenho: Otimizado para treinamento de redes convolucionais em GPUs.
- Modularidade: Oferece uma arquitetura modular que facilita a experimentação e o desenvolvimento.
Desafios e Considerações
Custos
Investimento Inicial
O investimento inicial em hardware de GPU pode ser significativo, especialmente para pequenas empresas e startups.
- Custo das GPUs: GPUs de alta performance, como a NVIDIA A100, podem ser bastante caras.
- Infraestrutura de Suporte: Além das GPUs, é necessário investir em infraestrutura de suporte, como sistemas de refrigeração e fontes de alimentação adequadas.
Custos Operacionais
Os custos operacionais associados ao uso de GPUs também devem ser considerados.
- Consumo de Energia: GPUs consomem mais energia do que CPUs, aumentando os custos de operação.
- Manutenção: A manutenção e atualização do hardware podem ser dispendiosas.
Complexidade de Desenvolvimento
Curva de Aprendizado
O desenvolvimento de aplicações otimizadas para GPUs pode ser complexo e exigir conhecimentos especializados.
- Programação Paralela: Os desenvolvedores precisam entender conceitos de programação paralela para tirar proveito das GPUs.
- Ferramentas e Frameworks: Familiaridade com ferramentas e frameworks específicos, como CUDA e TensorFlow, é essencial.
Debugging e Otimização
Debugging e otimização de aplicações para GPUs podem ser desafiadores.
- Ferramentas de Debugging: Ferramentas especializadas são necessárias para depurar código paralelo.
- Otimização de Performance: Otimizar o desempenho requer uma compreensão profunda da arquitetura da GPU e das características do aplicativo.
Compatibilidade e Interoperabilidade
Hardware e Software
Garantir a compatibilidade entre diferentes hardware e software pode ser um desafio.
- Compatibilidade de Drivers: Manter os drivers atualizados e compatíveis com o hardware e o software é crucial.
- Interoperabilidade de Frameworks: Assegurar que diferentes frameworks e bibliotecas funcionem bem juntos pode ser complicado.
Escalabilidade
A escalabilidade de soluções baseadas em GPU pode ser limitada por vários fatores.
- Limitações de Hardware: Adicionar mais GPUs pode ser restrito por limitações físicas e de infraestrutura.
- Desafios de Rede: A comunicação entre múltiplas GPUs pode ser um gargalo em sistemas distribuídos.
Futuro das GPUs em IA
Avanços Tecnológicos
GPUs de Próxima Geração
Os fabricantes de GPUs estão constantemente inovando e lançando novos produtos com maior desempenho e eficiência.
- NVIDIA Ampere: A arquitetura Ampere da NVIDIA oferece melhorias significativas em desempenho e eficiência energética.
- AMD Radeon Instinct: As GPUs Radeon Instinct da AMD são projetadas especificamente para cargas de trabalho de IA e HPC.
Integração com Computação Quântica
A integração de GPUs com computação quântica pode abrir novas possibilidades para a IA.
- Aceleração Híbrida: Combinação de GPUs e computadores quânticos para acelerar o treinamento e a inferência de modelos de IA.
- Simulações Complexas: GPUs podem auxiliar na simulação de algoritmos quânticos e na análise de resultados.
Expansão das Aplicações
Indústria 4.0
A Indústria 4.0, caracterizada pela automação e troca de dados em tecnologias de manufatura, pode se beneficiar enormemente das GPUs.
- Manufatura Inteligente: GPUs podem acelerar a análise de dados de sensores e sistemas de controle em tempo real.
- Manutenção Preditiva: Análise de grandes volumes de dados de máquinas para prever falhas e otimizar a manutenção.
Saúde e Biotecnologia
Na saúde e biotecnologia, as GPUs continuarão a desempenhar um papel crucial.
- Medicina Personalizada: Aceleram a análise de dados genômicos para desenvolver tratamentos personalizados.
- Descoberta de Fármacos: GPUs são usadas para simular interações moleculares e acelerar a descoberta de novos medicamentos.
Democratização do Acesso
Computação em Nuvem
A computação em nuvem está tornando as GPUs mais acessíveis a empresas de todos os tamanhos.
- Serviços de Nuvem: Provedores de serviços de nuvem, como AWS, GCP e Microsoft Azure, oferecem acesso a GPUs de alto desempenho sob demanda.
- Modelos de Preços Flexíveis: Modelos de preços baseados em uso permitem que empresas menores acessem poder computacional sem grandes investimentos iniciais.
Educação e Treinamento
Iniciativas educacionais estão ajudando a capacitar desenvolvedores em todo o mundo para usar GPUs.
- Cursos Online: Plataformas como Coursera, edX e Udacity oferecem cursos sobre desenvolvimento com GPUs.
- Programas de Certificação: Programas de certificação de empresas como NVIDIA garantem que os desenvolvedores adquiram habilidades necessárias.
As GPUs são uma peça fundamental na evolução da inteligência artificial, proporcionando o poder de computação necessário para treinar e inferir modelos complexos de forma eficiente. Suas vantagens em termos de paralelismo, eficiência em operações matemáticas e desempenho as tornam ideais para uma ampla gama de aplicações de IA, desde visão computacional e processamento de linguagem natural até pesquisa científica e biotecnologia. Apesar dos desafios de custos, complexidade de desenvolvimento e compatibilidade, o futuro das GPUs em IA é promissor, com contínuos avanços tecnológicos e expansão das aplicações.
Este artigo, focado em “Por que as GPUs São Ótimas para Inteligência Artificial”, forneceu uma visão detalhada e abrangente sobre a importância das GPUs no cenário atual da IA. Com a democratização do acesso através da computação em nuvem e iniciativas educacionais, as GPUs estão se tornando mais acessíveis, permitindo que mais empresas e desenvolvedores aproveitem seu potencial para inovar e avançar em diversas áreas. Com um foco contínuo em inovação e sustentabilidade, as GPUs continuarão a desempenhar um papel crucial na transformação da inteligência artificial.
Casos de Sucesso com GPUs em IA
Tesla: Condução Autônoma
Desafios Enfrentados
A Tesla, líder em veículos elétricos, enfrenta o desafio de desenvolver sistemas de condução autônoma que possam navegar com segurança e eficiência em ambientes complexos e imprevisíveis.
- Ambientes Dinâmicos: Estradas movimentadas, condições climáticas variáveis e comportamentos imprevisíveis de outros motoristas.
- Volume de Dados: Grandes volumes de dados gerados por sensores e câmeras integrados nos veículos.
Soluções Implementadas
A Tesla utiliza GPUs de alto desempenho para processar e analisar dados em tempo real, permitindo que os veículos autônomos tomem decisões rápidas e seguras.
- Redes Neurais Convolucionais (CNNs): Utilização de CNNs para processamento de imagem e reconhecimento de objetos.
- Treinamento Distribuído: Treinamento de modelos de IA em clusters de GPUs para acelerar o processo de aprendizagem.
Resultados
- Melhoria na Precisão: A capacidade de processar dados em tempo real levou a uma melhoria significativa na precisão dos sistemas de condução autônoma.
- Redução de Acidentes: A utilização de GPUs ajudou a reduzir a incidência de acidentes envolvendo veículos autônomos da Tesla.
- Aceleração do Desenvolvimento: GPUs aceleraram o desenvolvimento e a implementação de novas funcionalidades nos sistemas de condução autônoma.
DeepMind: AlphaGo e Beyond
Desafios Enfrentados
DeepMind, uma subsidiária da Alphabet Inc., enfrentou o desafio de desenvolver IA capaz de derrotar jogadores humanos em jogos complexos, como Go.
- Complexidade do Jogo: O jogo de Go possui uma complexidade combinatória muito maior do que o xadrez, com um número praticamente infinito de possíveis jogadas.
- Tomada de Decisão: A necessidade de desenvolver IA que possa planejar e tomar decisões em um ambiente altamente dinâmico e estratégico.
Soluções Implementadas
DeepMind utilizou GPUs para treinar redes neurais profundas que alimentam o sistema AlphaGo, combinando aprendizado supervisionado e por reforço.
- Treinamento com Redes Neurais: Utilização de redes neurais profundas para aprender estratégias vencedoras a partir de grandes volumes de partidas.
- Aprendizado por Reforço: Implementação de algoritmos de aprendizado por reforço para melhorar continuamente a IA através de autojogos.
Resultados
- Vitória Histórica: AlphaGo derrotou o campeão mundial de Go, Lee Sedol, em 2016, marcando um marco significativo na história da IA.
- Avanços em Outros Domínios: A tecnologia desenvolvida para AlphaGo foi adaptada para resolver problemas em outros domínios, como saúde e energia.
NVIDIA: Clara AI para Saúde
Desafios Enfrentados
NVIDIA desenvolveu a plataforma Clara AI para enfrentar desafios complexos na área da saúde, incluindo diagnósticos médicos e análise de imagens.
- Diagnóstico Preciso: Necessidade de diagnósticos médicos mais rápidos e precisos.
- Volume de Dados Médicos: Grande volume de dados de imagens médicas que precisam ser analisados de forma eficiente.
Soluções Implementadas
A plataforma Clara AI utiliza GPUs para acelerar o processamento e análise de dados médicos.
- Processamento de Imagens Médicas: Utilização de GPUs para acelerar o processamento de imagens médicas, como tomografias e ressonâncias magnéticas.
- Modelos de Diagnóstico: Desenvolvimento de modelos de IA para auxiliar no diagnóstico de doenças, como câncer e doenças cardiovasculares.
Resultados
- Redução de Tempo de Diagnóstico: Clara AI reduziu significativamente o tempo necessário para analisar imagens médicas e diagnosticar doenças.
- Aumento na Precisão Diagnóstica: A precisão dos diagnósticos melhorou, levando a melhores resultados para os pacientes.
- Implementação Global: A plataforma foi adotada por hospitais e clínicas ao redor do mundo, melhorando a eficiência e a qualidade dos cuidados médicos.
OpenAI: GPT-3 e NLP
Desafios Enfrentados
OpenAI desenvolveu o modelo GPT-3, um dos modelos de linguagem natural mais avançados, enfrentando desafios significativos na modelagem e compreensão da linguagem humana.
- Complexidade Linguística: A compreensão e geração de linguagem natural envolve nuances e contextos complexos.
- Escalabilidade do Modelo: Necessidade de treinar modelos em grande escala para capturar a diversidade da linguagem humana.
Soluções Implementadas
OpenAI utilizou GPUs para treinar GPT-3, que possui 175 bilhões de parâmetros, tornando-o um dos maiores modelos de IA existentes.
- Treinamento em GPUs: Utilização de clusters de GPUs para treinar o modelo em larga escala.
- Arquitetura Transformer: Implementação de uma arquitetura transformer para lidar com a complexidade da linguagem natural.
Resultados
- Geração de Linguagem Natural: GPT-3 demonstrou capacidades impressionantes na geração de texto coerente e contextualmente relevante.
- Aplicações Diversas: O modelo foi aplicado em uma ampla gama de tarefas, desde chatbots até redação assistida e análise de sentimentos.
- Reconhecimento Global: GPT-3 foi amplamente reconhecido como um avanço significativo no campo do processamento de linguagem natural.
Leia: https://portalmktdigital.com.br/como-humanizar-texto-no-chat-gpt-em-2024/
Considerações Finais
Impacto das GPUs na Evolução da IA
As GPUs têm sido um fator crucial na evolução da inteligência artificial, proporcionando o poder computacional necessário para avanços significativos em diversas áreas. Desde a condução autônoma e jogos complexos até diagnósticos médicos e processamento de linguagem natural, as GPUs têm demonstrado seu valor em melhorar a precisão, reduzir tempos de processamento e abrir novas fronteiras para a inovação.
Futuro das GPUs em IA
O futuro das GPUs em IA é promissor, com contínuos avanços tecnológicos e expansões de aplicações. A integração com novas tecnologias, como a computação quântica, e a democratização do acesso através da computação em nuvem continuarão a impulsionar o campo da IA. Com isso, as GPUs permanecerão no centro da inovação, ajudando a resolver problemas complexos e melhorando a qualidade de vida em todo o mundo.
Este artigo, centrado em “Por que as GPUs São Ótimas para Inteligência Artificial”, forneceu uma visão detalhada e abrangente sobre a importância das GPUs no cenário atual da IA. Ao entender o papel crucial das GPUs e os benefícios que elas trazem, podemos apreciar melhor seu impacto e potencial contínuo na transformação tecnológica.
