13 resultados para CPUs
Segunda · 12 out
2026-10-12
1 matéria
IA
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Pesquisa · IA
A evolução da inteligência artificial nas empresas está levando do modelo reativo de perguntas e respostas para a era da IA agêntica, com sistemas formados por múltiplos agentes digitais que raciocinam, consultam bancos de dados, chamam APIs externas e coordenam tarefas em segundo plano. Com isso, a infraestrutura deixa de atender apenas ao funcionamento do modelo e passa a precisar de camadas de orquestração, segurança, gerenciamento de memória, bancos de dados vetoriais, middleware e APIs.
A mudança de paradigma também altera a forma de dimensionar recursos: em vez de uma proporção histórica de 1 CPU para 4 ou 8 GPUs focadas em inferência, cenários de alta concorrência podem fazer a demanda por CPU superar a do acelerador gráfico. A avaliação de capacidade passa a considerar throughput por rack sob restrições reais de energia, conectividade de baixa latência e densidade de núcleos para evitar gargalos de latência e custos operacionais elevados.
#InteligenciaArtificial · #IAagente · #InfraestruturaDeTI · #GPUs · #CPUs · #ArquiteturaDeComputadores · #APIs
Domingo · 11 out
2026-10-11
1 matéria
IA
Pesquisa · IA
Em 30 de julho, a IBM e a Universidade de Chicago anunciaram vantagem quântica com um cálculo usando 70 qubits lógicos, concluído em cerca de 15 minutos, com resultado considerado além do alcance prático dos computadores clássicos. Duas semanas depois, pesquisadores publicaram um artigo dizendo que reproduziram o feito em 37 minutos com 256 GPUs H100, e o próprio rastreador de vantagem quântica da IBM não lista nenhum caso como confirmado.
A computação quântica avança principalmente em correção de erros e em simulações de química, biologia e materiais — e não há evidência convincente de que ela vá acelerar a inteligência artificial com dados reais. O texto aponta que, no horizonte de 2026, governos e empresas devem tratar a migração para a criptografia pós-quântica como prioridade, enquanto a combinação mais provável para aplicações envolve GPUs, CPUs e processadores quânticos.
#InteligenciaArtificial · #IA · #ComputacaoQuantica · #VantagemQuantica · #CriptografiaPosQuantica · #QuBits
Terça · 06 out
2026-10-06
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IA
Pesquisa · IA
O Lincoln AI Computing Survey (LAICS), conduzido pelo Lincoln Laboratory Supercomputing Center (LLSC), continua a mapear aceleradores de IA do mercado e a comparar desempenho e consumo de energia. Desde 2018, a equipe publicou seis artigos e, no levantamento mais recente, analisou mais de 120 aceleradores, usando dados públicos e métricas como pico de performance e pico de potência.
Além de GPUs, a pesquisa inclui diferentes formatos de aceleradores, como CPUs, ASICs e FPGAs, destacando que cada tipo tem capacidades e níveis de eficiência distintos. O LAICS também investiga fatores que elevam desempenho, como transistores menores e uso de menor precisão numérica, e avalia escolhas arquiteturais que podem alterar o comportamento do sistema, com a intenção de seguir atualizando o panorama com novos lançamentos.
#InteligenciaArtificial · #IA · #HardwareDeIA · #AceleradoresDeIA · #GPUs · #ASICs · #PesquisaEmIA
Quinta · 10 set
2026-09-10
1 matéria
IA
Destaque
Pesquisa · IA
Jensen Huang afirmou, em evento do Goldman Sachs Communacopia + Technology, que a Nvidia deve manter uma trajetória de crescimento recorde e voltar a acelerar a receita no fim do próximo ano. Ele repetiu a orientação de que a empresa pode crescer 70% ano a ano, citando a demanda por sistemas que combinam CPUs Grace e GPUs Blackwell, com crescimento de 27% mês a mês em um pedido envolvendo 36 Grace CPUs e 72 Blackwell GPUs.
Huang também atribuiu a confiança ao papel da Nvidia como plataforma base do ecossistema de IA, dizendo que “cada laboratório” pode usar seus recursos e que a companhia está presente em diferentes etapas, de fornecedores de memória a projetos de data center e startups. Ele ainda comentou as parcerias de investimento, afirmando que a Nvidia só entra quando há contratos reais gerando receita e que já vê US$ 100 bilhões em contratos desse tipo.
#InteligenciaArtificial · #IA · #Nvidia · #GPUs · #DataCenter · #Blackwell · #JensenHuang
Quarta · 26 ago
2026-08-26
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IA
Destaque
Pesquisa · IA
Amazon e Nvidia anunciaram uma parceria expandida que inclui a adição de mais 2 milhões de chips GPU da Nvidia aos data centers da Amazon Web Services (AWS). As GPUs citadas incluem Nvidia Blackwell Ultra, Rubin e Rubin Ultra, com previsão de envio para os data centers da AWS em 2027 e 2028.
O anúncio foi feito durante a call de resultados trimestrais da Nvidia e ocorre apenas cinco meses depois de a Amazon ter concordado em implantar mais de 1 milhão de GPUs na infraestrutura da AWS a partir deste ano. As empresas não divulgaram valores do acordo, mas a Nvidia afirmou que a demanda superou as expectativas, e também disse que sua tecnologia — incluindo hardware de rede, modelos abertos, CPUs, software de processamento de dados e plataforma de robótica — será integrada à AWS.
#InteligenciaArtificial · #IA · #Nvidia · #AWS · #GPUs · #DataCenters · #AIchips
Sexta · 21 ago
2026-08-21
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IA
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Pesquisa · IA
A Mercury Research aponta que o segundo trimestre de 2026 fechou com a AMD com 30,3% de participação no mercado de CPUs x86, ultrapassando a marca de 30%, enquanto a Intel ficou com 69,7%. A recuperação é atribuída às mudanças trazidas pela arquitetura Zen e ao desempenho dos processadores Ryzen desde 2017.
O avanço foi puxado principalmente pelos chips para desktops, com a fatia da AMD subindo para 34,9%, e também pelos processadores para notebooks e dispositivos móveis, que chegaram a 28,9% (alta de 8% na comparação anual). No total de envios x86 (desktops e notebooks), a AMD alcançou 30,3%, com crescimento de mais de 6% nos últimos 12 meses, aumentando a pressão sobre a Intel para conter a perda de espaço em PCs.
#InteligenciaArtificial · #IA · #CPUs · #AMD · #Intel · #ArquiteturaZen · #MercuryResearch
Quarta · 12 ago
2026-08-12
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IA
Pesquisa · IA
SpaceX e NVIDIA estão unindo esforços para levar data centers de IA ao espaço com o satélite Starmind AI1, em órbita baixa a cerca de 600 km. O projeto prevê satélites de 30 metros de altura, com asas solares de 75 metros, usando CPUs NVIDIA Vera e GPUs Rubin, além de links a laser do Starlink para comunicação e envio de resultados à Terra. A proposta também mira um payload de computação que pode chegar a 250 kW no pico e 175 kW em média, alimentado por energia solar.
O desafio central apontado é o resfriamento: no vácuo, o calor precisa ser dissipado por radiação infravermelha, um processo lento, o que impõe um trade-off entre potência de computação, área de radiadores e massa do satélite. Para isso, cada unidade usaria um sistema de radiador líquido de 160 m², mas ainda não está claro como escalar essa solução para níveis de calor típicos de implantações de data center. A matéria também destaca limites de rede em órbita e riscos ligados a detritos e eventos como o de Kessler, além de ameaças associadas a conflitos no espaço.
#InteligenciaArtificial · #IA · #DataCenter · #NVIDIA · #SpaceX · #Satellites · #Starlink
Terça · 11 ago
2026-08-11
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IA
Destaque
Pesquisa · IA
A conversa sobre infraestrutura de IA tem focado GPUs e TPUs, mas a The New Stack destaca o papel crescente das CPUs com a mudança de chatbots para agentes. Mo Farhat, da Google Compute Engine, compara a função do processador a um “controlador de tráfego aéreo” para orquestrar fluxos de trabalho de agentes, incluindo preparação de dados, busca semântica e execução de lógica de controle. Ele também cita que modelos de 6 a 8 bilhões de parâmetros podem alcançar cerca de 25 tokens por segundo em cargas especializadas, o que pode ser suficiente para alguns cenários de agentes.
Para rodar código com segurança, os agentes precisam de sandboxes e isolamento, e a Google aponta o gVisor como camada de isolamento entre aplicação e sistema operacional. No GKE Agent Sandbox, a empresa afirma que é possível criar 300 sandboxes por segundo por cluster, usando pod snapshots e warm pools para escalar sem manter todos os ambientes totalmente provisionados. A discussão inclui ainda as máquinas Axion, com promessa de até 2x de preço-desempenho e mais de 60% de eficiência energética, além de opções C4A e N4A para diferentes perfis de execução e custo.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #CPUs · #GoogleCloud · #GKE · #gVisor
Sábado · 08 ago
2026-08-08
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IA
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Pesquisa · IA
Por anos, GPUs dominaram a inferência de grandes modelos de linguagem, enquanto CPUs ficavam com tarefas de coordenação. Agora, a dinâmica está mudando: a Intel aponta que a razão CPU:GPU saiu de cerca de 1:8 no treinamento para algo próximo de 1:1, e em alguns cenários de agentes pode chegar a 4:1. O motivo é que a inferência deixou de ser “um prompt, uma resposta” e passou a incluir tool calls, raciocínio em múltiplas etapas e orquestração entre modelos menores.
Com agentes, o trabalho de lógica — como parsing, execução de código, chamadas a APIs, controle do loop e checagens de segurança — tende a pesar mais para a CPU, enquanto a GPU continua sendo a “força bruta” das matrizes do modelo. Para times que servem LLMs, isso pode alterar o dimensionamento de infraestrutura e o desenho do pipeline, reduzindo gargalos e melhorando custo/latência em produção.
#LLM · #inferência · #CPUvsGPU · #AI agents · #tool calling · #orquestração
Quinta · 06 ago
2026-08-06
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Eng · Dev com IA
Destaque
Engenharia · Software com IA
AMD, Supermicro e Spectro Cloud anunciaram o AMD Instinct Coder, uma solução “turnkey” para escalar o desenvolvimento de software com assistência de IA em ambientes corporativos. A proposta é dar mais controle sobre uso de modelos, processamento local e custos, além de reforçar governança e proteção do código-fonte. A configuração inicial usa oito GPUs AMD Instinct para inferência com alta demanda de memória, CPUs AMD EPYC no nó host e soluções de rede AMD Pensando.
Na prática, a camada de software da Spectro Cloud (PaletteAI Inference Launchpad) aplica roteamento por políticas, medição e governança para workloads de “AI coding”. Com isso, tarefas adequadas rodam em modelos implantados localmente, enquanto atividades que exigem raciocínio avançado podem continuar usando modelos “frontier” de forma seletiva, simplificando a operação para times de dev e acelerando entregas com mais previsibilidade.
#AI coding · #enterprise AI · #LLM · #on-premise · #MLOps · #inference
Quarta · 05 ago
2026-08-05
3 matérias
IA
Pesquisa · IA
A NVIDIA publicou um whitepaper de 45 páginas sobre a Vera, seu primeiro CPU de servidor baseado no core Olympus (Arm v9.2). O chip traz 88 núcleos em um die monolítico, com cache compartilhado de 164 MB, L2 privado de 2 MB por núcleo e oito interfaces LPDDR5X com promessa de até 1,2 TB/s. Apesar do detalhamento técnico, o documento foi alvo de críticas: o texto tenta sustentar uma narrativa comparando x86 e Arm com exemplos como “benchmarks agentic” e resultados atribuídos a reforço por aprendizado, enquanto análises independentes sugerem que o hardware por si só já é forte.
Testes iniciais do Phoronix, em maio, colocaram o desempenho do Vera acima de CPUs Arm e x86 dentro do conjunto permitido pela NVIDIA: cerca de 10% acima do EPYC 9575F (média geométrica), 1,55x do Xeon 6980P e 1,63x do Grace. Para o público tech, isso importa porque reforça a chegada de uma nova plataforma de servidor com foco em throughput e eficiência — mas também mostra que, para avaliar impacto real, é essencial olhar além do “storytelling” e acompanhar medições independentes em condições mais amplas.
#NVIDIA · #Vera · #CPU · #Armv9 · #servercomputing · #performance · #whitepaper
IA
Pesquisa · IA
A Samsung anunciou uma nova geração de memórias 3D para inteligência artificial, com a arquitetura zHBM, que empilha a memória verticalmente sobre os chips de processamento. A empresa afirma que a abordagem reduz a distância entre memória e compute e pode entregar até 8 vezes mais velocidade de transferência, além de triplicar a eficiência energética. No evento Future of Memory and Storage 2026, a companhia também citou um marco ao empilhar mais de 400 camadas no mesmo chip e apresentou a memória LPDDR5X-PIM (Processing-in-Memory), além do padrão V10 BV-NAND com aumento de 58% na densidade.
Isso importa porque, em data centers que treinam e rodam LLMs, a memória costuma ser um gargalo: se ela demora, GPUs/CPUs ficam ociosas esperando dados. Com maior largura de banda e processamento mais próximo da memória, a tendência é acelerar cargas de IA e reduzir custos operacionais em escala — com possível efeito indireto em preços e disponibilidade de eletrônicos comuns.
#inteligenciaartificial · #memoriaHBM · #LLM · #datacenter · #ProcessingInMemory · #Samsung
IA
Pesquisa · IA
A AMD divulgou resultados do 2º trimestre com forte impulso da inteligência artificial: a receita chegou a US$ 11,54 bilhões, alta de 50% na comparação anual, acima da expectativa média de US$ 11,28 bilhões. No pré-mercado desta quarta-feira (5), as ações recuavam cerca de 8% após terem subido 7% na sessão anterior. O destaque foi o segmento de data centers, com receita avançando 107% para US$ 6,7 bilhões, puxada por vendas de CPUs e GPUs voltadas a aplicações de IA.
Mesmo com números acima do consenso, investidores reagiram mal porque as expectativas para o setor de semicondutores — especialmente ligados à IA — seguem muito elevadas. Analistas citados pela CNBC apontam que superar projeções já não basta quando o mercado já precificou um cenário otimista; com isso, a ação passou a negociar a um múltiplo P/L de 170. Para devs e tech, o recado é direto: a corrida por infraestrutura de IA (GPUs/CPUs e data centers) segue forte, mas a régua de desempenho financeiro continua cada vez mais exigente.
#inteligenciaartificial · #semicondutores · #AMD · #Nvidia · #GPUs · #data centers