À medida que nos aventuramos mais no mundo em rápida evolução da computação pessoal de IA, este artigo explorará os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial (IA) e dos PCs de IA abordando alguns dos desafios computacionais e exigências de hardware que eles implicam. Aproveitando a expertise da Cooler Master em soluções de resfriamento de servidores de IA e insights da indústria, pretendemos lançar luz sobre a iminente mudança em direção à computação pessoal impulsionada por IA. Nosso objetivo é usar nosso conhecimento e tecnologias exclusivos para criar uma experiência de PC de IA perfeita.
À medida que nos aventuramos mais no mundo em rápida evolução da computação pessoal de IA, este artigo explorará os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial (IA) e dos PCs de IA abordando alguns dos desafios computacionais e exigências de hardware que eles implicam. Aproveitando a expertise da Cooler Master em soluções de resfriamento de servidores de IA e insights da indústria, pretendemos lançar luz sobre a iminente mudança em direção à computação pessoal impulsionada por IA. Nosso objetivo é usar nosso conhecimento e tecnologias exclusivos para criar uma experiência de PC de IA perfeita.
Entendendo IA, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo
À medida que nos preparamos para a era dos PCs de IA, vamos começar mergulhando nos conceitos básicos:
Inteligência Artificial (IA): A IA abrange tecnologias que permitem que máquinas emulem a inteligência humana, processando informações, tomando decisões e resolvendo problemas. Uma vez treinados, os modelos de IA podem operar em vários dispositivos. Enquanto IAs básicas podem funcionar em laptops, IAs avançadas e profissionais exigem estações de trabalho e desktops poderosos com sistemas de resfriamento sofisticados.
Aprendizado de Máquina (ML): Como um subconjunto da IA, o ML permite que as máquinas aprendam e melhorem ao longo do tempo sem programação explícita. Algoritmos de ML analisam dados para fazer previsões ou identificar padrões, muitas vezes exigindo um poder de processamento substancial, tempo e dados. Esses cálculos geralmente ocorrem em laptops avançados e estações de trabalho desktop.
Aprendizado Profundo (DL): Um subconjunto adicional do ML, o DL se concentra em extrair automaticamente parâmetros de dados não estruturados. Assim como o ML, o DL necessita de recursos robustos de computação, conjuntos de dados extensivos e um poder de processamento significativo, geralmente disponível apenas em estações de trabalho desktop de alto desempenho e servidores.
Em resumo, embora todo aprendizado profundo e aprendizado de máquina se enquadre na inteligência artificial, nem toda IA envolve essas técnicas específicas. A complexidade da IA dita o poder computacional e o resfriamento necessários, com IAs mais avançadas exigindo PCs de IA de alto desempenho.
Então, o que é um “PC de IA”?
Embora existam várias definições sobre o que constitui um Computador Pessoal de Inteligência Artificial (PC de IA), um PC de IA é, em sua essência, qualquer PC que possa executar modelos de IA e/ou treinamento localmente em seu hardware sem estar conectado via internet a um centro de dados em nuvem. O que pode ser chamado de “PC de IA” pode variar desde um computador que implementa IA para controlar mais eficientemente o consumo de energia do computador até hospedar grandes modelos de linguagem e ferramentas de renderização de IA. O aspecto-chave a ser lembrado é que, ao contrário da IA baseada na nuvem (como Chat GPT e Bard, por exemplo), a IA é totalmente hospedada no hardware do próprio computador.
Por que os PCs de IA estão se tornando essenciais
Uma das principais razões por trás do crescente interesse em PCs de IA está alinhada ao motivo pelo qual empresas como Apple, Spotify, Samsung, JPMorgan Chase e Northrop Grumman restringem seus funcionários de usar o ChatGPT e ferramentas de IA em nuvem semelhantes. A principal preocupação gira em torno dos riscos de segurança associados à tecnologia de IA baseada na nuvem.
Como mencionado anteriormente, serviços de IA como ChatGPT e Bard são baseados online e processam a entrada do usuário, conhecida como "prompts", em centros de dados em nuvem. Isso é referido como IA em Nuvem. Quando alguém faz upload de dados sensíveis ou propriedade intelectual para a IA em Nuvem, a IA pode aprender com esses dados e potencialmente compartilhá-los com concorrentes. Da mesma forma, quando a IA em Nuvem recebe informações pessoais, como dados de saúde, senhas ou outros assuntos privados, não há garantia de quem acessará essas informações. Em suma, o que acontece com os dados uma vez que entram em servidores de terceiros, como são usados e quais partes poderiam potencialmente acessá-los é uma caixa-preta – um risco inaceitável para um número crescente de organizações.
Em contraste, PCs de IA ou IA de Borda, transferem os cálculos da nuvem para os computadores pessoais. Com um PC de IA, o processamento e armazenamento de dados acontecem no hardware interno do computador. Isso não só melhora o controle de dados, mas também resulta em maior acessibilidade (pois não é necessária uma conexão com a internet), resultados mais personalizados e potencialmente tempos de resposta mais rápidos.
Desafios enfrentados pelos componentes dos PCs de IA
Quando se trata de desenvolver componentes para PCs de IA, a maioria das aplicações pesadas de IA requer dezenas ou até centenas de núcleos computacionais de CPUs e GPUs como NVIDIA, AMD ou Intel, enquanto algumas aplicações mais leves de IA podem rodar apenas em CPUs de laptop e NPUs (Unidades de Processamento Neural).
Apesar dos avanços da NVIDIA, AMD e Intel, há uma preocupação crescente com a geração de calor de CPUs e GPUs. Na última década, as GPUs de consumo aumentaram seu consumo de energia de pico de 300W para 650W, com temperaturas chegando a 75 a 85°C (167-185°F). O tamanho e peso das GPUs também mais que dobraram para cerca de 2,5 kg (5,5 lbs) devido ao resfriamento adicional que deve ser adicionado.
Para os consumidores, isso é relevante porque a NVIDIA frequentemente introduz versões de consumo cerca de 6 a 12 meses após o lançamento das GPUs de nível de servidor. Os servidores de IA mais recentes da NVIDIA agora estão equipados com sistemas avançados de resfriamento líquido para gerenciar os 1000W TDP (Thermal Design Power) sem precedentes das GPUs B200 Blackwell. Em comparação com uma geração anterior de GPUs de servidor, isso representa um aumento de +30% no TDP. Esse desenvolvimento sugere que futuros PCs de consumo também possam precisar abordar desafios significativos de potência e térmicos.
Cooler Master: Resfriando a próxima geração de PCs de IA
A IA não pode rodar em componentes fritos, portanto, resolver o superaquecimento é vital para manter o desempenho e a vida útil dos componentes. Antecipando esses desafios, a Cooler Master investiu significativamente em pesquisa, desenvolvimento de materiais e tecnologias de resfriamento de ponta para criar soluções de resfriamento que oferecem desempenho confiável enquanto antecipam desenvolvimentos futuros:
• Resfriamento Líquido: O resfriamento líquido exemplifica os melhores esforços da Cooler Master em criar nossas próprias tecnologias e liderá-las através de gerações de melhorias. Nosso MasterLiquid 360 ION apresenta nossa mais recente bomba de grau industrial de 10ª geração projetada internamente.
• Tubos de Calor Composto Supercondutores: Esses tubos de calor, projetados internamente, exibem o dobro da velocidade de transferência de calor em relação aos tubos de calor regulares, ideais para servidores industriais e produtos de consumo como o MasterAir MA824 Stealth.
• Câmaras de Vapor & Câmaras de Vapor 3D: Uma câmara de vapor em um cooler de CPU é um componente plano e selado cheio de líquido que evapora para absorver o calor da CPU. O vapor espalha o calor uniformemente dentro da câmara e se condensa de volta em líquido em áreas mais frias, liberando o calor. Este processo dissipa eficientemente o calor e mantém a CPU mais fria. As Câmaras de Vapor 3D da Cooler Master, combinam a tecnologia de câmara de vapor e tubo de calor composto supercondutor para maior eficiência e oferecem avanços promissores no resfriamento comercial de CPU. Esta tecnologia inovadora combina os princípios da câmara de vapor e da tecnologia de tubo de calor composto supercondutor. Tipicamente, grandes Câmaras de Vapor são eficazes em TDP acima de 300W, no entanto, o 3DVC reduz esse limite para ser usado no resfriamento de CPU, uma área anteriormente inexplorada.
• Ventoinhas de Grau Industrial: nosso fan Mobius encapsula uma das melhores tecnologias de ventilação industrial em um único fan, proporcionando fluxo de ar congelante, garantia impressionante e longevidade, e níveis de ruído mais baixos. Tecnologias como Lâmina de Anel, Rolamento Dinâmico de Loop, Rolamento de Esfera Duplo e amortecedores premium reduzem vibrações, garantindo rotação precisa e confiável por mais de 22 anos sem parar. Saiba mais detalhes sobre as tecnologias aplicadas nas ventoinhas Mobius em um dos nossos artigos recentes.
À medida que os PCs de IA continuam a evoluir, nos aprofundaremos nos seus aspectos práticos, explorando o que eles exigem e como navegar neste domínio em futuros artigos no Cooler Master Builder's Zone.
Este artigo foi elaborado com a assistência de um PC de IA executando Meta Llama 3, Instruct 7B Q8_0 via LM Studio.
