{"id":3636,"date":"2024-06-26T21:34:25","date_gmt":"2024-06-27T00:34:25","guid":{"rendered":"https:\/\/htforum.net\/htech\/?p=3636"},"modified":"2024-06-26T22:43:25","modified_gmt":"2024-06-27T01:43:25","slug":"pesquisadores-resolvem-grande-enigma-da-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/htforum.net\/htech\/pesquisadores-resolvem-grande-enigma-da-ia\/3636\/","title":{"rendered":"Pesquisadores resolvem grande enigma da IA"},"content":{"rendered":"

Os grandes modelos de IA, como ChatGPT<\/a>, Gemini e Claude, s\u00e3o conhecidos por sua capacidade poderosa, mas tamb\u00e9m por seu alto consumo energ\u00e9tico.<\/p>\n

Recentemente, pesquisadores da Universidade da Calif\u00f3rnia em Santa Cruz revelaram um avan\u00e7o promissor: a capacidade de operar esses LLMs modernos com apenas 13 watts de pot\u00eancia<\/strong>, aproximadamente o consumo de uma l\u00e2mpada de 100 W.<\/p>\n

Essa conquista representa uma melhoria significativa em efici\u00eancia, comparada aos 700 W consumidos por uma GPU Nvidia H100<\/strong>, usualmente empregada para tarefas semelhantes.<\/p>\n

Veja tamb\u00e9m<\/strong>: Samsung pode fazer algo novo no Galaxy S25<\/a><\/p>\n

O autor principal do estudo, Jason Eshraghian, destacou que a chave para essa redu\u00e7\u00e3o dr\u00e1stica no consumo est\u00e1 na revis\u00e3o fundamental da estrutura de funcionamento das redes neurais.<\/p>\n

Em vez de seguir o paradigma convencional de multiplica\u00e7\u00e3o de matrizes, eles adotaram outra abordagem. Nesse novo m\u00e9todo, os n\u00fameros dentro das matrizes s\u00e3o ajustados para carregar valores negativos, zero ou positivos, permitindo que os processadores executem opera\u00e7\u00f5es de soma em vez de multiplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Isso n\u00e3o compromete a efic\u00e1cia do algoritmo, mas significativamente economiza energia e custos de hardware associados.<\/p>\n

\"Pesquisadores

Pesquisadores resolvem grande enigma da IA (Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o)<\/p><\/div>\n

Avan\u00e7os em efici\u00eancia energ\u00e9tica de IA<\/a> gera debates nas redes sociais<\/h3>\n

Al\u00e9m disso, para compensar a redu\u00e7\u00e3o nas opera\u00e7\u00f5es matriciais, a equipe introduziu computa\u00e7\u00e3o baseada em tempo no sistema, criando uma forma de “mem\u00f3ria” para a rede.<\/p>\n

Isso melhorou a velocidade de processamento, garantindo que o desempenho n\u00e3o fosse comprometido mesmo com menos opera\u00e7\u00f5es sendo realizadas.<\/p>\n

Eshraghian enfatizou que muitas das melhorias de efici\u00eancia desenvolvidas podem ser adaptadas aos modelos existentes com pequenos ajustes de hardware e software de c\u00f3digo aberto, beneficiando n\u00e3o apenas o consumo de energia, mas tamb\u00e9m a velocidade operacional e a efic\u00e1cia geral dos sistemas de IA.<\/p>\n

Com as crescentes demandas el\u00e9tricas e custos associados aos data centers que hospedam esses sistemas de IA, as inova\u00e7\u00f5es como essas t\u00eam o potencial de transformar significativamente o setor, reduzindo tanto o consumo de energia quanto os custos operacionais.<\/p>\n

Esses avan\u00e7os s\u00e3o particularmente relevantes \u00e0 medida que fabricantes de chips como Nvidia e AMD continuam a expandir os limites do desempenho de processadores GPU, aumentando simultaneamente a necessidade de solu\u00e7\u00f5es eficientes de gerenciamento de calor.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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