CPU vs GPU vs NPU: Qual é a diferença?

Com o advento da IA, surge um novo tipo de chip de computador que vai ser cada vez mais utilizado. Por esta altura, provavelmente já todos ouviram falar da CPU, da GPU e, mais recentemente, da NPU. Vamos desvendar a diferença entre essas diferentes unidades de computação e como usá-las da melhor forma. Mas primeiro, uma lição de história.

Introduzidas pela primeira vez na década de 1960, as CPUs (unidades centrais de processamento) são o coração de todos os computadores, responsáveis pela execução de todas as operações básicas. Concebidas para serem versáteis e capazes de lidar com uma vasta gama de instruções e operações, são ideais para executar sistemas operativos, software de produtividade e muitas outras aplicações de uso geral. No entanto, com o aparecimento dos primeiros jogos de vídeo 3D e aplicações gráficas avançadas, as limitações das CPUs tornaram-se evidentes. Concebidas para computação de uso geral, a sua arquitetura não foi optimizada para o processamento paralelo massivo exigido por aplicações com uso intensivo de gráficos e simulações científicas.

No entanto, com a crescente procura de processamento paralelo maciço exigido por aplicações gráficas intensivas e simulações científicas, as limitações das CPUs e dos coprocessadores matemáticos tornaram-se evidentes. Este facto levou ao desenvolvimento de unidades de processamento gráfico (GPU) na década de 1990, que rapidamente se tornaram indispensáveis e especializadas no processamento paralelo de grandes quantidades de dados. As GPUs (disponíveis como chips gráficos integrados ou placas gráficas autónomas) são construídas com centenas ou milhares de pequenos núcleos especializados (ALUs: Unidades Lógicas Aritméticas) que podem executar várias operações em simultâneo, o que as torna ideais para a renderização de gráficos e, mais recentemente, para a formação e implementação de modelos de aprendizagem profunda.

Nos últimos anos, surgiu uma nova categoria chamada Unidades de Processamento Neural (NPUs). Embora os coprocessadores matemáticos e as GPUs tenham acelerado os cálculos de vírgula flutuante e o processamento paralelo de grandes quantidades de dados, as NPUs foram concebidas para lidar eficazmente com a multiplicação e adição de matrizes, o que é essencial para cargas de trabalho de inteligência artificial (IA) e aprendizagem automática (ML), como o reconhecimento de imagens, o processamento de linguagem natural e a aprendizagem automática.

Na prática, as CPUs, GPUs e NPUs são todas essenciais para o funcionamento de um computador moderno, mas cada uma é optimizada para diferentes tipos de computação e renderização. Vamos explicar isso.

No centro de qualquer dispositivo informático está o processador, muitas vezes referido como o "cérebro" do sistema. É conhecido pela sua versatilidade e capacidades de computação de uso geral, graças a uma arquitetura concebida para gerir aplicações e tarefas que exigem tomadas de decisão complexas.

Pontos fortes

• Compatibilidade
  Praticamente todas as aplicações de software foram concebidas para serem executadas na CPU, assegurando uma integração perfeita com os sistemas existentes.
  
• Versatilidade
  Quer estejam a executar sistemas operativos ou a executar algoritmos complexos, as CPUs podem lidar facilmente com diversas cargas de trabalho.

Pontos fracos

• Paralelismo limitado
  As CPUs tradicionais são limitadas pela sua incapacidade de lidar eficazmente com tarefas paralelas, criando estrangulamentos em cenários de computação paralela.
  
• Custo de dimensionamento
  A implementação de computação baseada em CPU para atender às necessidades de cargas de trabalho de IA pode ser proibitivamente cara, especialmente para implantações em grande escala.
  
  

Originalmente concebidas para renderizar gráficos em jogos de vídeo, as GPUs mudaram o jogo na IA com as suas incomparáveis capacidades de processamento paralelo, como a aprendizagem profunda e o processamento de imagens.

Ao contrário das CPUs, as GPUs são excelentes na execução de milhares de tarefas computacionais simultaneamente em paralelo, o que as torna essenciais para treinar e operar redes neurais complexas.

Pontos fortes

• Potência de processamento paralelo
  Com milhares de núcleos optimizados para computação paralela, as GPUs permitem gráficos cada vez mais realistas. Elas também aceleram drasticamente as cargas de trabalho de IA, reduzindo o tempo de treinamento de semanas para horas.
• Escalabilidade
  Ao aproveitar o poder de várias GPUs em paralelo, as organizações podem escalar perfeitamente sua infraestrutura de IA para atender às suas necessidades em evolução.

Pontos fracos

• Casos de utilização específicos
  Embora as GPUs se destaquem em tarefas de processamento paralelo, podem não ser tão eficientes em aplicações sequenciais ou de thread único, limitando a sua versatilidade

Na procura de inovação em IA, entrou em cena um novo interveniente: a NPU (Unidade de Processamento Neural). Concebidas de raiz para acelerar os cálculos de redes neuronais, as NPUs são feitas à medida para satisfazer as exigências da aprendizagem profunda e das cargas de trabalho de IA. As NPUs oferecem um desempenho inigualável e eficiência energética através da otimização de hardware e software.

Pontos fortes

• Otimização específica para IA
  As NPUs foram especificamente concebidas para acelerar o processamento e a formação de redes neuronais, proporcionando um desempenho superior ao das CPUs e GPUs.
  
• Eficiência energética
  Ao minimizar operações desnecessárias e maximizar a eficiência computacional, as NPUs consomem muito menos energia do que suas contrapartes de CPU e GPU, tornando-as ideais para dispositivos alimentados por bateria e aplicativos IoT.
  
• Capacidades de computação periférica
  As NPUs são adequadas para utilização em ambientes de computação periférica, onde a baixa latência e o processamento de dados em tempo real são essenciais.

Pontos fracos

• Complexidade do desenvolvimento
  O desenvolvimento e a otimização de aplicações de software para NPUs requerem conhecimentos e ferramentas especializados, o que pode aumentar os custos de desenvolvimento e o tempo de colocação no mercado.
  
• Versatilidade limitada
  Embora as NPUs sejam excelentes em tarefas específicas de IA, não são adequadas para tarefas de computação de uso geral, o que limita a sua aplicabilidade.