Já é historicamente entendido que o potencial da ciência da computação está associado ao número de CPUs e aos núcleos por unidade de processamento. Na década de 90, quando o WinTel invadiu os data centers corporativos, o desempenho do aplicativo e a taxa de transferência do banco de dados eram diretamente proporcionais ao número de CPUs e à RAM disponível. Mesmo sendo fatores críticos para que se alcance o desempenho esperado dos aplicativos corporativos, lá mesmo nesta época, uma nova possibilidade chamou a atenção dos pesquisadores: a unidade de processamento gráfico ou GPU.
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Sendo vista por olhos básicos, as GPUs lembram as placas de vídeo projetadas para jogos com alto nível de exigências gráficas. Deste modo, os usuários que buscavam um computador que não seria submetido à um alto processamento, acabava não sendo um fator decisório. Já aos usuários viciados em jogos populares para pc como, por exemplo, Quake e Half-life, apreciam o poder das GPUs.
Mas, o universo da inteligência artificial e machine learning é uma caixinha de surpresas, de modo que as GPUs encontraram um novo local que as torna tão relevantes quanto as CPUs.
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A pergunta que fica é: por que a GPU está recebendo tanta atenção neste momento?
A resposta está na sua técnica avançada de aprendizado de máquina que é muito usada em IA e computação cognitiva. O aprendizado profundo capacita muitos cenários, incluindo carros autônomos, diagnóstico de câncer, visão computacional, reconhecimento de fala e muitos outros casos de uso inteligentes.
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*Henrique Bilbao é diretor comercial da Ezok.