A Agência de Pesquisa Avançada e Inovação (ARIA) do Reino Unido, de acordo com a Datacenter Dynamics, iniciou um projeto no valor de aproximadamente US$ 53,5 milhões, que visa “reimaginar o paradigma da computação”. Os cientistas esperam desenvolver novas tecnologias e arquiteturas que reduzirão o custo das infraestruturas de IA em 1000 vezes em comparação com os sistemas atuais.
O rápido crescimento da procura por aplicações de IA e soluções de HPC leva a um aumento acentuado da carga nos data centers. Isso força as operadoras e os hiperscaladores a adquirir aceleradores poderosos e caros, que são escassos. Ao mesmo tempo, o consumo de energia dos data centers está aumentando. Estima-se que os data centers sejam responsáveis por até 1,5% do consumo global de eletricidade e 1% das emissões globais de CO2.
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Empresas em todo o mundo estão a tomar várias medidas para resolver o problema, incluindo a introdução de sistemas de suporte à vida e o desenvolvimento de chips de IA fundamentalmente novos e ultraeficientes. O projeto ARIA nesta área é denominado Scaling Compute – AI a 1/1000 do custo, ou “Scaling Compute – AI a 1/1000 do custo”. O líder do projeto, Suraj Bramhavar, diz que por mais de 60 anos, a humanidade “se beneficiou de aumentos exponenciais no poder da computação, ao mesmo tempo em que reduziu os custos”.
Mas, segundo ele, esta abordagem já não corresponde às realidades modernas – especialmente à luz da adoção generalizada de aplicações de IA com utilização intensiva de recursos. Bramhavar afirma que as soluções especializadas utilizadas para treinar modelos de IA em grande escala são incrivelmente caras, o que pode ter consequências económicas, geopolíticas e sociais de longo alcance. Por exemplo, o CEO da OpenAI, Sam Altman, afirmou anteriormente que o treinamento do GPT-4 custou à sua empresa mais de US$ 100 milhões.
Como parte do novo projeto, a ARIA fornecerá apoio financeiro a equipas de investigação e empresas que desenvolvam tecnologias promissoras que ajudarão ainda mais a reduzir o custo das infraestruturas de IA em ordens de grandeza. Estamos falando de soluções que aliam alta velocidade, eficiência e facilidade de produção. “A natureza nos fornece pelo menos uma evidência de que é fundamentalmente possível realizar processamento complexo de informações com alta eficiência”, observa Bramhavar, referindo-se ao cérebro humano.