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Números revelam que chips da Nvidia estão revolucionando o treinamento de IA

Chips da Nvidia Revolucionam Treinamento de Inteligência Artificial

Em um movimento que promete transformar o setor tecnológico, a Nvidia revelou avanços significativos no desempenho de seus chips usados no treinamento de sistemas de inteligência artificial (IA). Enquanto muitos focam em aprimorar a interação de sistemas de IA com os usuários, a quantidade de chips necessária para treinar esses sistemas continua a desempenhar um papel crucial. A empresa chinesa DeepSeek alimentou a competição ao desenvolver um chatbot eficiente utilizando significativamente menos chips que seus concorrentes norte-americanos.

Desempenho dos Chips em Destaque

Os recentes resultados, divulgados pela MLCommons, oferecem uma visão detalhada sobre o desempenho dos chips durante o treinamento de sistemas de IA, como o modelo de código aberto Llama 3.1 405B, lançado pela Meta. Interessantemente, a Nvidia e seus parceiros foram os únicos a fornecer dados para este treinamento, revelando que os novos chips Blackwell da Nvidia apresentaram um desempenho mais que duas vezes superior ao de seus predecessores, os chips Hopper, quando comparados individualmente.

Na corrida pelo aprimoramento, 2.496 chips Blackwell completaram o teste de treinamento em apenas 27 minutos. Para alcançar um tempo semelhante, a geração anterior de chips demandava quase três vezes mais unidades, de acordo com os dados revelados.

Estratégias Inovadoras no Setor de IA

Durante uma coletiva de imprensa, Chetan Kapoor, diretor de produtos da CoreWeave, que colaborou com a Nvidia em parte desses resultados, destacou uma tendência crescente na indústria de IA: a formação de grupos menores de chips em subsistemas dedicados a tarefas específicas de treinamento. Essa abordagem contrasta com a prática tradicional de reunir grandes aglomerados homogêneos, compostos por 100 mil chips ou mais.

Kapoor observou que, ao utilizar essa estratégia, há potencial para acelerar o processo de treinamento de modelos, mesmo aqueles com trilhões de parâmetros, reduzindo assim o tempo necessário para esse tipo de tarefa complexa.

Impactos no Mercado e Perspectivas Futuras

Os avanços nos chips Blackwell da Nvidia não só fortalecem a empresa numa área altamente competitiva como também redefinem as expectativas sobre o que é possível no treinamento de IA. As implicações desse progresso são vastas, pois permitem um uso mais eficiente de recursos e podem reduzir custos associados ao treinamento intensivo de IA.

Além disso, essa evolução pode incentivar outras empresas a adotarem a estratégia de criar subsistemas mais enxutos e especializados, fomentando um ambiente de inovação contínua no setor de tecnologia.

Conclusão

O desenvolvimento de chips mais rápidos e eficientes pela Nvidia representa uma mudança de paradigma no treinamento de sistemas de IA. Com menos chips necessários para atingir melhores resultados, a indústria pode testemunhar uma transição para abordagens mais fragmentadas e otimizadas. À medida que essa tecnologia continua a evoluir, a expectativa é que ela redefina as capacidades e os limites do que pode ser alcançado com a inteligência artificial, prometendo inovações ainda mais surpreendentes no futuro.

Fonte da Notícia: [Guia Região dos Lagos](https://www.uol.com.br/tilt/noticias/reuters/2025/06/04/chips-da-nvidia-avancam-em-treinamento-de-sistemas-de-ia-mostram-dados-novos.htm)

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Foto de Felipe Rabello

Felipe Rabello

Felipe é um dos editores do Guia Região dos Lagos.

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