Sobre a interação entre software, hardware,:IAs e chips

Estava lendo um artigo sobre “Chip com problemas.....” na Folha de 8/9/24 e fiquei intrigado com a informação de que a gigante empresa Chinesa Huawei estava enfrentando problemas de IA decorrentes dos chips que utilizam.

Os chips que podem usar são de menor qualidade do que os da Nvidia por exemplo. Que não pode exportar para a China por conta de limitações de comércio dos EUA.

Mas o meu espanto foi despertado pela ignorância de que  IAs operam melhor ou pior dependendo do hardware a que tem acesso.

Com a ajuda da IA Perplexity descobri a resposta à seguinte pergunta que lhe fiz: como é que um aplicativo de IA pode selecionar qual tipo de chip é o mais favorável para o seu desempenho?  Segue a resposta na qual selecionei os pontos mais importantes.

 

Estruturas de IA são projetadas para aproveitar hardware especializado:

 • Estruturas populares de IA como TensorFlow, PyTorch e outras são construídas para utilizar hardware especializado em IA quando disponível.

 • Essas estruturas incluem código de baixo nível que pode detectar e interagir com diferentes tipos de processadores e aceleradores.

Bibliotecas e drivers específicos de hardware:

 • Fabricantes de hardware fornecem bibliotecas e drivers especializados que permitem que o software de IA se comunique com seus chips e os utilize de forma eficiente. • Por exemplo, a NVIDIA fornece bibliotecas CUDA que permitem que estruturas de IA realizem cálculos em suas GPUs.

Abstrações de AP (aplicativos de interface entre outros programas)I

: • Muitas estruturas de IA usam APIs de alto nível que abstraem os detalhes do hardware. Isso permite que os desenvolvedores escrevam código que pode rodar em diferentes tipos de hardware sem grandes modificações.

Detecção e otimização em tempo de execução

: • Quando uma aplicação de IA é executada, a estrutura pode detectar o hardware disponível e escolher automaticamente o dispositivo mais adequado (por exemplo, CPU, GPU ou chip de IA especializado) 

. • Algumas estruturas permitem a seleção manual do hardware, mas muitas vezes isso é feito automaticamente para um desempenho ideal.

Otimizações do compilador

: • Algumas estruturas de IA utilizam compilação just-in-time para otimizar o código para o hardware específico em que está rodando.

Instruções específicas de hardware

: • CPUs e GPUs modernas frequentemente incluem instruções especializadas para cargas de trabalho de IA. Estruturas podem utilizar essas instruções quando disponíveis para um melhor desempenho.

Essencialmente, não é a aplicação de IA em si que seleciona diretamente o hardware, mas sim a estrutura de IA e o software do sistema subjacente trabalhando juntos para utilizar os recursos de hardware disponíveis de maneira eficiente. Isso permite que os desenvolvedores de IA se concentrem em seus modelos e algoritmos enquanto a estrutura lida com as complexidades da utilização do hardware.