A Lei de Huang guiará o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial na próxima década

Uma regra geral, formulada pelo cofundador da Intel Gordon Moore, é que o número de transistores por unidade de área do processador dobra a cada dois anos. A NVIDIA está tentando definir a tendência de desempenho de computação para mais do que o dobro a cada dois anos.

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O fundador da NVIDIA, Jensen Huang, gosta de dizer que a chamada “Lei de Moore” está morta. Sua própria lei, segundo os autores da publicação nas páginas do The Wall Street Journal, está à frente dessa regra em termos da taxa de aumento do desempenho dos sistemas de computação. Desde 2012, o desempenho dos componentes NVIDIA em computação usados ​​em sistemas de inteligência artificial aumentou 317 vezes, segundo a empresa. Em outras palavras, o desempenho de tais sistemas baseados em componentes de hardware NVIDIA mais do que dobrou anualmente, em média.

A compra da Arm, de acordo com participantes do mercado, permitirá que a NVIDIA fortaleça o progresso no campo da inteligência artificial por meio da computação de ponta: algumas das operações críticas para o desempenho do sistema serão realizadas diretamente pelo dispositivo final, e não transferidas para o servidor. Junto com um ecossistema de servidor desenvolvido, isso permitirá que a NVIDIA faça um progresso significativo na criação de novas áreas de inteligência artificial.

O equilíbrio dos recursos de computação também é importante para a NVIDIA, porque se os processadores gráficos ultrapassarem significativamente os centrais em termos de velocidade, o “elo mais fraco” irá atrasar o desenvolvimento de todo o sistema. A compra da Arm permitirá que ela adquira um ativo valioso no desenvolvimento de unidades centrais de processamento. O vice-presidente de marketing da Arm, Steve Roddy, espera que a chamada “Lei de Huang” se esgote em dez anos, mas ao longo desse tempo a indústria fará um progresso significativo no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial.