A Microsoft revolucionou o mundo dos jogos com o lançamento do Auto Super Resolution (Auto SR), uma tecnologia de upscaling de ponta que promete transformar a forma como experimentamos nossos games favoritos. Essa nova ferramenta, integrada aos novos laptops Windows em ARM, utiliza inteligência artificial para aprimorar a qualidade visual dos jogos, oferecendo imagens mais nítidas e detalhadas sem comprometer o desempenho.
O que é upscaling e por que ele é importante?
Cyberpunk 2077: Trauma Team
Upscaling é uma técnica que consiste em aumentar a resolução de uma imagem, tornando-a mais nítida e detalhada. Essa tecnologia é especialmente útil para jogos, pois permite que os jogadores aproveitem títulos modernos em hardware mais antigo ou com configurações gráficas mais baixas.
Como funciona o Auto SR ?
O Auto SR utiliza redes neurais convolucionais (CNNs), uma forma de inteligência artificial que “aprendeu” a identificar padrões em imagens e a gerar novas informações. Essa tecnologia, combinada com o poder de processamento dos novos chips Snapdragon X Elite, permite que o Auto SR adicione detalhes e realize anti-aliasing em tempo real, durante a execução dos jogos.
Quais as vantagens?
Crédito: Monster Hunter World
Qualidade de imagem aprimorada: O Auto SR oferece imagens mais nítidas, com menos artefatos e detalhes mais definidos, elevando a experiência visual dos jogos.
Desempenho: Embora adicione um pouco de latência, o impacto no frame rate é praticamente imperceptível, permitindo que os jogadores aproveitem os jogos com alta taxa de quadros.
Versatilidade: O Auto SR funciona com uma ampla variedade de jogos, sem a necessidade de configurações complexas.
Acessibilidade: A tecnologia está disponível em novos laptops Windows em ARM, tornando-a acessível a um público mais amplo.
Comparando o Auto SR com outras tecnologias:
Créditos: Divulgação / Nvidia
O Auto SR se diferencia de outras tecnologias de upscaling, como DLSS, FSR e XeSS, por sua simplicidade e eficiência. Enquanto as outras soluções exigem configurações específicas e podem ser mais complexas de implementar, o Auto SR funciona de forma transparente, sem a necessidade de intervenção do usuário.
Tecnologia
Funcionamento
Vantagens
Desvantagens
Auto SR
Utiliza CNNs para adicionar detalhes e realizar anti-aliasing
Simples, eficiente, ampla compatibilidade
Pode gerar alguns artefatos em determinados jogos
DLSS
Utiliza aprendizado profundo para gerar novos pixels
Alta qualidade de imagem, especialmente em jogos com ray tracing
Requer hardware específico da Nvidia
FSR
Utiliza algoritmos de redimensionamento de imagem para aumentar a resolução
Baixo impacto no desempenho, ampla compatibilidade
Qualidade de imagem pode ser inferior ao DLSS
XeSS
Combina aprendizado profundo e algoritmos tradicionais
Bom equilíbrio entre qualidade e desempenho
Ainda em desenvolvimento, compatibilidade limitada
Limitações e futuro:
Embora o Auto SR seja uma tecnologia promissora, ela ainda possui algumas limitações. Em alguns jogos, especialmente aqueles com pós-processamento intenso, podem ocorrer alguns artefatos visuais. Além disso, a tecnologia ainda está em desenvolvimento e pode receber melhorias no futuro.
O Auto Super Resolution representa um avanço significativo na área de upscaling de imagens, oferecendo uma solução eficaz para melhorar a qualidade visual dos jogos em dispositivos com hardware mais limitado. Embora ainda haja espaço para melhorias, a tecnologia mostra um grande potencial e pode se tornar um padrão no mercado. Com o desenvolvimento contínuo e a expansão para outros dispositivos, o Auto SR tem tudo para transformar a forma como jogamos no futuro.
A Nvidia, gigante do setor de tecnologia, enfrenta um revés em seus planos de lançamento do próximo chip de inteligência artificial. Segundo informações do portal The Information, o modelo Blackwell B200 sofrerá um atraso de pelo menos três meses devido a um problema de design descoberto tardiamente no processo de produção.
O chip em questão é o sucessor do altamente cobiçado H100, peça fundamental na infraestrutura de inteligência artificial de gigantes da nuvem como a Microsoft. A demanda por esses componentes é tão intensa que contribuiu para a valorização astronômica da Nvidia no mercado financeiro.
Apesar de a empresa afirmar que a produção do B200 deve ser intensificada no segundo semestre, fontes anônimas, incluindo um funcionário da Microsoft, indicam que o envio em larga escala só ocorrerá no primeiro trimestre do próximo ano. A Nvidia está atualmente realizando novos testes em parceria com a Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) para corrigir o problema.
Vale ressaltar que empresas como Microsoft, Google e Meta já haviam feito pedidos bilionários pelo novo chip, que marcaria o início de um ciclo anual de lançamentos de processadores de inteligência artificial pela Nvidia. O atraso pode impactar significativamente o cenário competitivo, já que outras empresas, como a AMD, estão investindo fortemente no desenvolvimento de seus próprios chips para essa área.
As ações de tecnologia estão enfrentando uma queda acentuada, com a euforia em torno da inteligência artificial (IA) começando a perder força. O que começou como uma correção em empresas como Tesla e Google, rapidamente se transformou em um verdadeiro banho de sangue no setor.
A gigante dos chips Intel foi a última a sofrer as consequências, anunciando cortes de 15 mil empregos e o fim do pagamento de dividendos. As ações da empresa despencaram 27% em um único dia, o pior desempenho em décadas.
A situação ficou ainda mais crítica após o fundo de hedge Elliott Management afirmar em uma carta que o setor de tecnologia de grande capitalização, incluindo a Nvidia, estaria vivendo em uma “bolha” e que a IA estaria “supervalorizada”.
Apesar da queda de mais de 20% em relação à sua máxima em junho, colocando a Nvidia em território de mercado em baixa, a ação ainda está bem acima dos níveis vistos na maior parte de maio e mais do que dobrou de preço desde janeiro. Isso indica que as avaliações podem ter ficado excessivamente otimistas, como alertou o Elliott.
A perspectiva econômica também não ajuda o setor de chips. A crença de que a política monetária está excessivamente restritiva está ganhando força, com a taxa básica de juros americana em um nível elevado.
A fabricante de chips Arm Holdings também sentiu o impacto, registrando uma queda de 25% em seu valor de mercado após reportar um crescimento de receita de 39%. Isso mostra que o mercado pode ter se antecipado ao desempenho da empresa.
Fundamentalmente, pouco mudou para a Nvidia. Seus chips para treinamento e inferência de IA ainda são altamente desejados por sua capacidade de processar grandes volumes de dados. No entanto, a demanda explosiva tem feito o CEO Jensen Huang enfrentar dificuldades para atender aos pedidos, levando empresas como Tesla e Amazon a investirem em seus próprios chips.
Elon Musk anunciou que a Tesla irá aumentar os investimentos em seu chip Dojo, otimizado para treinamento de redes neurais com base em dados de vídeo. A empresa busca uma alternativa aos chips da Nvidia para desenvolver sua tecnologia de direção autônoma.
Da mesma forma, o CEO da Amazon, Andy Jassy, afirmou estar investindo em seus próprios chips, apesar da parceria com a Nvidia. A busca por melhor relação custo-benefício é a motivação por trás dessa decisão.
O mercado está passando por um momento de ajuste, com as expectativas em torno da IA sendo reavaliadas. A queda das ações de tecnologia é um sinal de que os investidores estão se tornando mais cautelosos em relação ao setor.
A Nvidia, gigante da indústria de chips gráficos, anunciou um avanço significativo em sua pesquisa para desenvolver um computador quântico comercialmente viável. A empresa acredita ter encontrado uma nova abordagem para superar um dos principais desafios enfrentados pelos sistemas de “quantum annealing”.
Quantum annealing é uma técnica de computação quântica especializada em resolver problemas de otimização. Imagine estar perdido em uma cidade e tentar encontrar o caminho mais rápido até um determinado destino. Um computador clássico testaria diferentes rotas uma a uma, enquanto um computador quântico usando quantum annealing poderia explorar múltiplas rotas simultaneamente, encontrando a melhor solução de forma muito mais eficiente.
O avanço da Nvidia
Utilizando sua expertise em GPUs, a Nvidia conseguiu simular em supercomputadores o comportamento de um sistema quântico de recozimento (annealing). Esse método, diferente da abordagem tradicional baseada em clusters de CPUs, permitiu à equipe resolver um problema crítico relacionado ao comportamento inesperado das partículas magnéticas utilizadas na computação quântica.
O quantum annealing é uma técnica específica para resolver problemas de otimização complexos, diferente da computação quântica de portões lógicos, que busca computadores quânticos de uso geral. Embora ainda em desenvolvimento, essa tecnologia tem potencial para revolucionar setores como finanças, logística, energia e até mesmo blockchain.
Por exemplo, no mundo financeiro, computadores quânticos de recozimento podem melhorar significativamente a precisão de previsões, gestão de portfólios e diversificação de investimentos.
O sucesso da Nvidia nesse campo coloca a empresa em uma posição de destaque na corrida pela supremacia quântica. Se concretizado, esse avanço pode representar um salto importante para a computação quântica como um todo, trazendo benefícios incalculáveis para diversos setores da economia global.
Prepare a sua conta bancária! A fabricante de fontes Seasonic pode ter revelado acidentalmente informações bombásticas sobre a próxima geração de placas de vídeo da Nvidia, a GeForce RTX 50.
A calculadora de energia da Seasonic, usada para dimensionar fontes de alimentação, foi atualizada e passou a listar as placas RTX 50, incluindo dados inéditos de consumo de energia (TDP) que vão de 100W (RTX 5050) a 500W (RTX 5090).
Veja os destaques do vazamento das RTX:
RTX 5090 com consumo monstruoso: A placa topo de linha teria absurdos 500W de TDP, 50W a mais que a atual RTX 4090. Isso exigirá fontes de alimentação robustas!
Aumento geral de consumo: Todas as RTX 50 listadas apresentam aumento de TDP em relação às RTX 40 equivalentes.
Conector de energia único: Diga adeus aos vários cabos de alimentação. A Seasonic indica o uso de um único conector de 16 pinos para todas as RTX 50.
Lançamento previsto para o final de 2024: A Seasonic sugere que a Nvidia lançará inicialmente os modelos RTX 5080 e 5090 ainda em 2024.
É importante ressaltar que a própria Seasonic não confirma se trata de um vazamento real ou apenas dados de exemplo. Mas considerando a precisão deles em relação aos conectores, vale a pena ficar de olho.
Se as informações se confirmarem, prepare-se para um salto no desempenho gráfico, mas também no consumo de energia e no preço das placas.
Em um giro inesperado, a Nvidia, empresa que antes era conhecida principalmente por seus chips gráficos para jogos, se tornou a empresa pública mais valiosa do mundo. Na terça-feira, as ações da fabricante de chips subiram 3,2% no pregão da tarde, elevando o valor de mercado da empresa para US$ 3,33 trilhões, superando a gigante Microsoft.
No início deste mês, a Nvidia já havia atingido a marca histórica de US$ 3 trilhões em valor de mercado, ultrapassando a Apple. No ano, as ações da empresa acumulam um aumento de mais de 170%, com um salto ainda maior após a divulgação dos resultados do primeiro trimestre de 2024 em maio. Desde o final de 2022, o valor da ação da Nvidia se multiplicou por mais de nove vezes, um crescimento impulsionado pela ascensão da inteligência artificial generativa.
A Nvidia detém cerca de 80% do mercado de chips de IA usados em data centers, um negócio que disparou com a corrida de empresas como OpenAI, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta e outras para adquirir os processadores necessários para construir modelos de IA e executar cargas de trabalho cada vez maiores. No último trimestre, a receita do negócio de data centers da Nvidia aumentou 427% em relação ao ano anterior, para US$ 22,6 bilhões, representando cerca de 86% das vendas totais da empresa.
Créditos: Divulgação / Nvidia
Fundada em 1991, a Nvidia passou suas primeiras décadas principalmente como uma empresa de hardware que vendia chips para gamers executarem jogos 3D. A empresa também se aventurou em chips para mineração de criptomoedas e assinaturas de jogos em nuvem.
No entanto, nos últimos dois anos, as ações da Nvidia dispararam à medida que Wall Street reconheceu a tecnologia da empresa como o motor por trás da explosão de IA que não mostra sinais de desaceleração. Essa valorização elevou o patrimônio líquido do cofundador e CEO Jensen Huang para cerca de US$ 117 bilhões, tornando-o a 11ª pessoa mais rica do mundo, de acordo com a Forbes.
As ações da Microsoft, por outro lado, subiram cerca de 20% até agora neste ano. A gigante do software também se beneficiou significativamente do boom da IA, após adquirir uma participação significativa na OpenAI e integrar os modelos de IA da startup em seus produtos mais importantes, incluindo Office e Windows. A Microsoft é um dos maiores compradores das unidades de processamento gráfico (GPUs) da Nvidia para seu serviço de nuvem Azure. A empresa acaba de lançar uma nova geração de laptops projetados para executar seus modelos de IA, chamados Copilot+.
A ascensão da Nvidia ao topo do ranking de capitalização de mercado é recente
Nos últimos anos, Apple e Microsoft disputavam o título. A subida da Nvidia foi tão rápida que a empresa ainda não foi adicionada ao Dow Jones Industrial Average, um índice de referência de 30 ações que historicamente incluiu as empresas mais valiosas dos EUA. Junto com a divulgação de seus resultados no mês passado, a Nvidia anunciou uma divisão de ações de 10 para 1, que entrou em vigor em 7 de janeiro.
Essa divisão dá à Nvidia uma chance melhor de ser adicionada ao Dow, que é um índice ponderado por preço, o que significa que empresas com preços de ações mais altos – em vez de capitalizações de mercado – têm uma influência maior no índice.
O CEO da Nvidia, Jensen Huang, declara com convicção: “A era da robótica chegou. Tudo que se move um dia será autônomo.” Essa afirmação ousada reflete a rápida evolução da tecnologia robótica e a crescente inteligência artificial (IA) que a impulsiona. Nesse cenário promissor, a Nvidia se destaca como líder inovadora, fornecendo ferramentas essenciais para a criação de fábricas autônomas e altamente eficientes.
Gêmeos digitais: desvendando o futuro das fábricas
No centro da estratégia da Nvidia está a tecnologia de “gêmeos digitais”. Essa tecnologia revolucionária cria réplicas virtuais precisas de ambientes físicos, permitindo que engenheiros e especialistas explorem e otimizem processos antes mesmo de serem implementados no mundo real. No contexto industrial, os gêmeos digitais de fábricas oferecem uma oportunidade sem precedentes para aprimorar a eficiência, a segurança e a produtividade.
NVIDIA Omniverse: O universo da simulação digital
A Nvidia oferece uma plataforma abrangente para a criação e simulação de gêmeos digitais: o NVIDIA Omniverse. Essa plataforma poderosa combina recursos de gráficos 3D em tempo real, física realista e inteligência artificial para criar simulações imersivas e interativas de fábricas. Através do Omniverse, engenheiros podem visualizar o layout da fábrica, testar diferentes configurações, identificar gargalos e otimizar o fluxo de materiais e produtos.
NVIDIA Isaac: Equipando robôs para o sucesso
Para complementar o Omniverse, a Nvidia oferece o NVIDIA Isaac, um pacote de software completo para o desenvolvimento e a implantação de robôs autônomos. O Isaac fornece ferramentas para:
Treinar robôs: Através de simulação no Omniverse, os robôs podem aprender a realizar tarefas complexas em um ambiente virtual seguro antes de serem colocados em operação no mundo real.
Programar robôs: O Isaac fornece APIs e ferramentas intuitivas para programar o comportamento dos robôs, permitindo que eles naveguem em ambientes dinâmicos, interajam com objetos e colaborem com humanos de forma segura.
Monitorar robôs: O Isaac oferece recursos de monitoramento e diagnóstico em tempo real, permitindo que os operadores acompanhem o desempenho dos robôs, identifiquem problemas e realizem manutenção preventiva.
Aplicações transformando a indústria
A combinação de gêmeos digitais e robôs autônomos impulsionada pela Nvidia está abrindo um leque de possibilidades inovadoras para o setor industrial:
Otimização de layout: Os gêmeos digitais permitem testar diferentes layouts de fábrica e linhas de produção em um ambiente virtual, identificando a configuração ideal para maximizar a eficiência e o fluxo de trabalho.
Treinamento robótico personalizado: Robôs podem ser treinados em simulações virtuais realistas, aprendendo a realizar tarefas específicas com precisão e segurança, mesmo em ambientes dinâmicos e imprevisíveis.
Manutenção preditiva: Sensores e algoritmos de IA integrados aos robôs coletam dados em tempo real sobre o estado das máquinas e equipamentos, permitindo a identificação de falhas potenciais antes que ocorram, evitando paradas não planejadas e otimizando a vida útil dos ativos.
Assistência colaborativa: Robôs autônomos podem trabalhar lado a lado com humanos em tarefas repetitivas ou perigosas, aumentando a produtividade e a segurança no ambiente de trabalho.
Manufatura flexível: A capacidade de reconfigurar rapidamente layouts de fábrica e treinar robôs para novas tarefas permite que as empresas respondam com agilidade às mudanças nas demandas do mercado e às necessidades dos clientes.
Casos de sucesso
Empresas líderes em diversos setores estão adotando a tecnologia da Nvidia para impulsionar a transformação digital em suas fábricas:
BYD Electronics: A gigante chinesa de eletrônicos está usando o Omniverse para criar um gêmeo digital de sua fábrica em Hefei, China. O objetivo é otimizar o layout da fábrica, melhorar o fluxo de materiais e aumentar a produtividade geral.
Siemens: A empresa alemã de engenharia está utilizando o Isaac para desenvolver robôs autônomos para inspeção e manutenção de turbinas eólicas. Os robôs podem escalar as turbinas, realizar inspeções visuais e coletar dados de sensores, reduzindo a necessidade de intervenção humana em tarefas perigosas e de difícil acesso.
Desafios e implicações
Apesar do imenso potencial da tecnologia da Nvidia, a jornada rumo às fábricas autônomas não está isenta de desafios. Alguns pontos a serem considerados incluem:
Integração de sistemas: A integração bem-sucedida de gêmeos digitais com sistemas de controle de fábrica existentes e softwares de gerenciamento de produção é fundamental para garantir a eficiência operacional. A adoção de padrões abertos e interoperabilidade entre diferentes sistemas será crucial.
Custos de implementação: A implementação da tecnologia da Nvidia exige investimentos em hardware, software e treinamento de pessoal. É preciso avaliar cuidadosamente o retorno sobre o investimento (ROI) e priorizar as áreas onde a tecnologia pode gerar o maior impacto.
Força de trabalho do futuro: O aumento da automação nas fábricas pode levar à perda de empregos. É necessário investir em requalificação da força de trabalho para que os trabalhadores possam se adaptar e assumir novas funções em um ambiente industrial cada vez mais automatizado.
Segurança cibernética: A crescente conectividade das fábricas torna-as vulneráveis a ataques cibernéticos. É preciso implementar medidas robustas de segurança para proteger os dados e garantir a operação segura dos sistemas.
O Amanhã da indústria é autônomo
A tecnologia de gêmeos digitais e robôs autônomos da Nvidia representa um salto quântico na direção da Indústria 4.0. Ao possibilitar a criação de fábricas inteligentes e autônomas, essa tecnologia tem o potencial de revolucionar a manufatura global, aumentando a eficiência, a produtividade e a segurança.
Olhando para o futuro, podemos esperar ver:
Fábrica como um organismo: Fábricas autônomas operarão como organismos vivos, com robôs colaborando entre si e com sistemas de IA para otimizar processos em tempo real.
Cadeias de suprimentos inteligentes: As cadeias de suprimentos se tornarão mais ágeis e responsivas, com gêmeos digitais facilitando a coordenação entre fornecedores, fabricantes e distribuidores.
Personalização em massa: A manufatura autônoma possibilitará a personalização em massa de produtos a um custo acessível, atendendo às demandas individuais dos consumidores.
A transformação digital impulsionada pela Nvidia está remodelando o cenário industrial. À medida que as empresas adotam essas tecnologias, podemos esperar um futuro onde as fábricas inteligentes e autônomas operam com níveis sem precedentes de eficiência, produtividade e agilidade.
A corrida de gigantes pela inteligência artificial se intensifica
A Advanced Micro Devices (AMD) lançou seus mais recentes processadores de inteligência artificial (IA) e traçou um plano ambicioso para os próximos dois anos, buscando conquistar participação de mercado da líder Nvidia. A empresa apresentou o acelerador MI325X, com lançamento previsto para o quarto trimestre de 2024, e anunciou a série MI350 para 2025 e a série MI400 para 2026, todas com avanços significativos em desempenho e arquitetura.
Créditos: Divulgação / Amd
IA como prioridade
A CEO da AMD, Lisa Su, enfatizou a IA como a principal prioridade da empresa, ressaltando o investimento em pesquisa e desenvolvimento para atender à crescente demanda por chips de IA mais potentes.
MI350: um salto de 35x em desempenho: A série MI350, com lançamento previsto para 2025, promete um aumento de 35x no desempenho em inferência de IA em comparação com a série MI300 atual. Essa inovação representa um grande avanço na capacidade de processamento de respostas generativas de IA, abrindo portas para novas aplicações e modelos de IA mais complexos.
Créditos: Divulgação / Amd
MI400 e a arquitetura “Next”: A AMD também revelou a série MI400, com lançamento previsto para 2026, baseada na nova arquitetura “Next”. Essa arquitetura inovadora promete levar o desempenho de IA a um novo patamar, atendendo às demandas crescentes do mercado por soluções de IA cada vez mais potentes e eficientes.
Nvidia responde com Rubin: A Nvidia, atual líder do mercado de inteligência artificial, não ficou para trás. O CEO da empresa, Jensen Huang, anunciou a plataforma de chips de IA de próxima geração chamada Rubin, com lançamento previsto para 2026. A plataforma Rubin reunirá GPUs, CPUs e chips de rede, oferecendo uma solução completa para aplicações de IA complexas.
Investidores em busca de sinais: Os investidores acompanham de perto as estratégias de longo prazo das empresas de chips para avaliar o potencial de crescimento do mercado de IA generativa. A AMD dobrou seu valor desde o início de 2023, mas ainda está atrás da Nvidia, que teve um aumento de mais de sete vezes no mesmo período.
Novos CPUs para o segundo semestre de 2024: Além dos chips de inteligência artificial, a AMD também anunciou a disponibilidade de sua última geração de unidades centrais de processador (CPUs) para o segundo semestre de 2024.
A disputa pela supremacia da IA: A batalha entre AMD e Nvidia pela liderança no mercado de IA está apenas começando. Com lançamentos inovadores e planos ambiciosos, ambas as empresas demonstram seu compromisso em impulsionar o futuro da inteligência artificial. Resta saber quem conseguirá conquistar a preferência dos investidores e se tornará a referência em soluções de IA para os próximos anos.
Comentário de Fei-Fei Li, cofundadora e diretora-chefe de inteligência artificial do Instituto de Stanford para Inteligência Artificial (Stanford AI), em entrevista à revista Wired em março de 2023:
“A corrida pela IA está se tornando cada vez mais acirrada, com empresas como Google, Amazon, Microsoft e Facebook investindo pesadamente em pesquisa e desenvolvimento. Essa competição é positiva de certa forma, pois impulsiona a inovação, mas também levanta preocupações sobre os riscos potenciais da concentração de poder em poucas empresas. É crucial que haja colaboração e diálogo abertos entre os diferentes players do setor, bem como o estabelecimento de diretrizes éticas e regulatórias para garantir que a IA seja desenvolvida e utilizada de forma responsável.”
O comentário de Fei-Fei Li é extremamente relevante para o contexto atual da disputa entre as gigantes da tecnologia pela supremacia na IA. Ela destaca os riscos e benefícios da competição nesse campo, e reforça a necessidade de um enfoque responsável e colaborativo para o desenvolvimento dessa tecnologia.
A batalha de titãs: AMD vs. Nvidia no mercado de IA
Créditos: Divulgação / NVIDIA
A disputa entre a AMD e a Nvidia pelo domínio do mercado de inteligência artificial (IA) é uma das mais acirradas da indústria de tecnologia atual. Ambas as empresas investem pesadamente em pesquisa e desenvolvimento, lançando produtos inovadores e competindo ferozmente por participação de mercado.
Dominando o mercado: A Nvidia atualmente detém a liderança no mercado de IA, com cerca de 80% de participação. Seus chips GPU (Unidades de Processamento Gráfico) são considerados os melhores para aplicações de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, deep learning e processamento de linguagem natural.
A ascensão da AMD: A AMD, por outro lado, vem ganhando terreno rapidamente nos últimos anos. A empresa lançou uma série de novos produtos de inteligência artificial que oferecem desempenho comparável ao da Nvidia a preços mais competitivos. Além disso, a AMD está investindo em novas tecnologias, como chips HBM (High Bandwidth Memory ou Memória de Banda Alta) e Infinity Fabric, que podem dar à empresa uma vantagem no futuro.
Fatores Chave na Disputa:
Desempenho: As empresas competem para oferecer os chips de IA mais rápidos e eficientes do mercado.
Preço: A AMD tenta conquistar clientes com preços mais competitivos do que a Nvidia.
Tecnologia: Ambas as empresas investem em novas tecnologias para se manterem à frente da concorrência.
Ecossistema: A Nvidia possui um ecossistema mais amplo de desenvolvedores e ferramentas de software, o que pode ser um diferencial para alguns clientes.
O Futuro da Rivalidade:
A disputa entre a AMD e a Nvidia deve continuar acirrada nos próximos anos. Ambas as empresas têm planos ambiciosos para o futuro e estão investindo pesadamente em pesquisa e desenvolvimento. É possível que novas tecnologias, como computação quântica e neuromórfica, entrem em jogo no futuro, o que pode mudar o panorama da competição.
Impacto para o Mercado:
A rivalidade entre a AMD e a Nvidia é um fator crucial para o desenvolvimento da inteligência artificial. Essa competição impulsiona a inovação, beneficia o mercado e contribui para o avanço da tecnologia em um ritmo acelerado. A disputa promete ser acirrada nos próximos anos, com ambas as empresas buscando se consolidar como líder no mercado de inteligência artificial.
A Nvidia é a líder atual do mercado de IA, mas a AMD está ganhando terreno rapidamente.
As empresas competem em termos de desempenho, preço, tecnologia e ecossistema.
A disputa deve continuar acirrada nos próximos anos, com benefícios para o mercado de IA como um todo.
O futuro da inteligência artificial (IA) está repleto de possibilidades promissoras e desafios complexos. Grandes empresas como NVIDIA, Intel e IBM estão na vanguarda da inovação em IA, impulsionando o desenvolvimento de tecnologias cada vez mais sofisticadas e capazes.
A disputa pela IA não se limita apenas às grandes empresas de tecnologia. Startups e instituições de pesquisa também estão desempenhando um papel importante na inovação nesse campo. É importante acompanhar de perto os avanços na IA e se envolver em discussões sobre os impactos potenciais dessa tecnologia na sociedade.
NVIDIA:
GPUs e DPUs: A NVIDIA é famosa por suas GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) que, inicialmente projetadas para jogos, se tornaram essenciais para o aprendizado de máquina e deep learning devido à sua capacidade de processar grandes volumes de dados em paralelo. A empresa também está investindo em DPUs (Unidades de Processamento de Dados) projetadas especificamente para cargas de trabalho de inteligência artificial.
Créditos: Divulgação / Nvidia
Intel:
Hardware e software para IA: A Intel oferece uma ampla gama de hardware e software para inteligência artificial, incluindo CPUs, chips neuromórficos e kits de desenvolvimento. A empresa também está focada na otimização do software para aproveitar ao máximo seu hardware, como a biblioteca Intel oneAPI AI Kit.
IBM:
Watson: O IBM Watson é uma plataforma de IA abrangente que oferece serviços de IA como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagens e aprendizado de máquina. O Watson é utilizado em diversas áreas, como saúde, finanças e varejo.
Créditos: Divulgação / IBM Watson
Outras empresas:
DeepMind (Google): A DeepMind é uma empresa de pesquisa de inteligência artificial com foco no desenvolvimento de inteligência artificial geral (AGI). A empresa é conhecida por seu trabalho em AlphaGo, um programa de IA que derrotou campeões mundiais de Go.
OpenAI: A OpenAI é uma organização de pesquisa sem fins lucrativos que visa promover e desenvolver IA amigável à humanidade. A empresa é conhecida por seu trabalho em GPT, um grande modelo de linguagem com capacidades impressionantes.
Tendências Futuras
IA Explicável e Transparente: Há uma crescente demanda por sistemas de IA que sejam explicáveis e transparentes, permitindo que os humanos compreendam como as decisões são tomadas.
IA Ética e Responsável: É crucial garantir que a IA seja desenvolvida e usada de forma ética e responsável, considerando questões como vieses, discriminação e privacidade.
IA Colaborativa: A IA tem o potencial de aumentar as capacidades humanas e colaborar com humanos em diversas tarefas.
IA Híbrida: É provável que vejamos uma combinação de IA e inteligência humana em muitos setores, com humanos e máquinas trabalhando juntos para alcançar melhores resultados.
O futuro da IA é promissor, mas também incerto. O impacto da IA na sociedade será profundo e abrangente, exigindo cuidadosa consideração e planejamento para garantir que essa tecnologia seja usada para o bem-estar da humanidade.
NVIDIA, Intel, IBM e outras empresas estão desempenhando um papel fundamental no desenvolvimento e na implementação da IA. As tendências futuras da IA incluem maior explicabilidade, responsabilidade, colaboração e hibridização com a inteligência humana. É fundamental garantir que a IA seja usada de forma ética e responsável para o benefício da sociedade.
Durante a apresentação principal da AMD na Computex 2024, a CEO da empresa, Dra. Lisa Su, revelou oficialmente a próxima geração de processadores Ryzen. Este evento marcou a estreia da tão aguardada microarquitetura Zen 5 da AMD, trazida pela série Ryzen 9000, que promete diversos avanços em relação às arquiteturas Zen 4 e Ryzen 7000 para desktops.
A AMD revelou quatro novos SKUs (códigos de estoque) de chips baseados em sua microarquitetura Zen 5. O processador AMD Ryzen 9 9950X será o novo topo de linha para o consumidor, oferecendo 16 núcleos de CPU e uma impressionante frequência de aumento máxima de 5,7 GHz.
Os outros SKUs incluem versões com 6, 8 e 12 núcleos, oferecendo aos usuários uma variedade de combinações de núcleos e threads. Todos esses quatro chips iniciais serão da série X, o que significa que terão multiplicadores desbloqueados e classificações de TDP/velocidade de clock mais altas.
O lançamento oficial está previsto para julho de 2024.
Qualidade nível AMD
Créditos: Divulgação / Amd
Em relação ao desempenho, a AMD anuncia um aumento médio (geométrico) de 16% no IPC (instruções por ciclo) para tarefas em desktops com a arquitetura Zen 5. Como as velocidades de clock turbo dos novos chips Ryzen para desktop permanecem praticamente idênticas às dos predecessores Ryzen 7000, isso deve se traduzir em expectativas de desempenho semelhantes para os novos chips.
A série AMD Ryzen 9000 também será lançada para o socket AM5, que estreou com a série Ryzen 7000 e marca o compromisso da AMD com a longevidade do socket/plataforma. Junto com a série Ryzen 9000, virá um par de novos chipsets de alto desempenho: o X870E (Extreme) e o X870 normal. Os recursos fundamentais que os fornecedores integrarão em suas placas-mãe específicas ainda não foram revelados. No entanto, sabemos que as portas USB 4.0 são padrão nas placas X870E/X870, juntamente com PCIe 5.0 para placas de vídeo e armazenamento NVMe, além do suporte a perfis de memória AMD EXPO mais altos do que as gerações anteriores.
Melhorias da arquitetura Zen 5 A AMD não se aprofundou muito nos detalhes da arquitetura Zen 5 na Computex, mas a empresa mencionou algumas das principais melhorias arquitetônicas em relação ao Zen 4 que virão com a nova arquitetura de CPU.
Estas melhorias incluem:
Predictor de salto aprimorado, projetado para oferecer melhor precisão, eficiência e menor latência geral dos ciclos de instrução.
Arquitetura Zen 5 também possui maior rendimento com pipelines e SIMDs mais amplos, permitindo processamento de dados mais rápido e resultando em melhor desempenho geral em benchmarks como CineBench e Blender e cargas de trabalho que aproveitam o conjunto de instruções AVX-512.
Adicionalmente, o Zen 5 introduz um tamanho de janela de instrução fora de ordem mais profundo em todo o seu design, permitindo mais paralelismo e melhor tratamento de várias instruções dentro do pipeline simultaneamente.
A AMD também dobrou alguns recursos ou desempenho em pontos específicos da arquitetura Zen 5. Um exemplo é a largura de banda da memória L2 para L1, dando à hierarquia de cache um grande aumento de largura de banda que deve permitir transferências de dados mais rápidas dentro dos núcleos individuais da CPU.
A AMD também afirma melhor desempenho de IA em inferência e cargas de trabalho AVX-512. Essas melhorias coletivamente visam fornecer ganhos de desempenho significativos sobre a microarquitetura Zen 4 anterior, com a AMD anunciando um aumento médio (geométrico) de 16% de IPC em relação ao Zen 4 em cargas de trabalho de desktop.
A série Ryzen 9000
Créditos: Divulgação / Amd
A AMD anunciou o Zen 5 para desktops e a nova série Ryzen 9000 oferece quatro SKUs da série X no lançamento, permitindo overclock e vindo com multiplicadores de CPU desbloqueados. Segue as configurações:
Ryzen 9 9950X, 16 núcleos, clock de aumento máximo de até 5,7 GHz, 80 MB de cache dividido entre 64 MB para o L3 e 16 MB para o L2 (1 MB por núcleo de L2) e TDP de 170W; Ryzen 9 9900X: 12 núcleos, clock de aumento máximo de até 5,6 GHz, 64 MB de cache L3 e TDP de 120 W; Ryzen 7 9700X: 8 núcleos, clock de aumento máximo de até 5,5 GHz, 32 MB de cache L3 e TDP de 65 W; Ryzen 5 9600X: 6 núcleos, clock de aumento máximo de até 5,4 GHz, 32 MB de cache L3 e TDP de 65 W;
Comparando com a Intel, o processador topo de linha Ryzen 9 9950X demonstra melhorias em diversas tarefas:
7% a mais em produtividade no Procyon Office; 10% a mais rápido no Puget Photoshop; 21% mais rápido no Cinebench R24 nT; 55% mais rápido no Handbrake; 56% mais rápido no Blender;
Créditos: Divulgação / Amd
Soquetes e Chipsets A AMD reafirma seu compromisso com a longevidade do socket AM5, oferecendo compatibilidade com a nova série Ryzen 9000. Para acompanhar o lançamento do Zen 5, a AMD também disponibilizou dois novos chipsets da série 800 para placas-mãe: X870E (Extreme) e X870.
Alguns detalhes sobre os chipsets X870E e X870:
Suporte a USB 4.0 como padrão, enquanto era opcional nas placas-mãe da série X670(E)/; Suporte a Wi-Fi 7 (atualização do Wi-Fi 6E da série 600); Pelo menos um slot PCIe 5.0 NVMe continua obrigatório; 44 lanes PCIe totais (24 da CPU e 20 do chipset); Apesar de algumas inconsistências nas informações da AMD sobre o PCIe 5.0 nos chipsets X870E e X870, espera-se suporte a essa tecnologia para ambos;
O lançamento da série Ryzen 9000 da AMD representa um salto significativo em relação à geração anterior, oferecendo desempenho aprimorado, eficiência e suporte a tecnologias de ponta. A compatibilidade com o socket AM5 existente garante a longevidade da plataforma para atualizações futuras.
Fique de olho nas próximas semanas para saber mais sobre a data oficial de lançamento, preços e disponibilidade do Ryzen 9000!
O cenário da inteligência artificial (IA) está em constante evolução, impulsionado por avanços tecnológicos e uma demanda crescente por soluções inovadoras. No centro dessa transformação está a Nvidia, empresa pioneira em tecnologia de IA que redefine os limites do que é possível. Com seu compromisso inabalável em pesquisa e desenvolvimento, a Nvidia está lançando novas plataformas de IA, ferramentas de software e iniciativas estratégicas que prometem impulsionar a próxima onda de inovação e transformar a maneira como vivemos e trabalhamos.
Nova plataforma de IA da Nvidia: Rubin e o legado da renovação anual
Créditos: Divulgação / Nvidia
Reforçando sua liderança no mercado de IA, a Nvidia anuncia a plataforma Rubin, programada para lançamento no primeiro semestre de 2026. O Rubin representa um salto significativo em desempenho e eficiência, posicionando-se como uma plataforma de ponta para aplicações exigentes de IA. Baseada na arquitetura inovadora da Nvidia, o Rubin oferecerá recursos aprimorados para processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e visão computacional, abrindo um leque de possibilidades para aplicações em diversos setores.
A chegada do Rubin marca a continuidade do compromisso da Nvidia com um ciclo anual de atualização de produtos. Isso significa que a empresa lançar um sucessor do Rubin, potencialmente chamado de “Rubin Ultra”, em 2027, seguindo a mesma filosofia de inovação e avanço tecnológico.
Ferramentas de software: Turbocomprimindo o desenvolvimento de IA
Consciente de que a inovação em IA depende não apenas de hardware poderoso, mas também de ferramentas de software intuitivas e eficientes, a Nvidia investe pesadamente em soluções que facilitam o trabalho dos desenvolvedores. O lançamento de novas ferramentas e modelos de software visa democratizar o acesso à tecnologia de IA, permitindo que profissionais de diversos setores explorem o potencial dessa área promissora.
Democratizando a IA: MGX e NIM – Ferramentas para todos
O programa MGX da Nvidia oferece uma plataforma simplificada para a criação de servidores de IA baseados na plataforma Rubin. Isso permite que empresas como HP e Dell desenvolvam e comercializem soluções de IA com maior rapidez e eficiência. Essa iniciativa busca expandir o alcance da tecnologia de IA para além dos gigantes da computação em nuvem, abrindo portas para empresas de diversos portes e setores.
Na mesma linha, a Nvidia oferece acesso gratuito aos seus microsserviços de inferência de IA, conhecidos como NIM. Essa iniciativa visa democratizar o acesso à tecnologia, permitindo que desenvolvedores de todos os níveis explorem as possibilidades da IA sem barreiras financeiras.
Omniverse: Um mundo virtual para explorar o potencial da IA
Para demonstrar o potencial transformador da IA, a Nvidia apresenta o Omniverse, um projeto ambicioso que cria gêmeos digitais realistas de diversos ambientes e objetos. Através do Omniverse, é possível simular e testar aplicações de IA em um ambiente virtual imersivo, abrindo caminho para novas soluções inovadoras em áreas como design, manufatura e treinamento.
Competição acelerada: AMD na perseguição
Créditos: Divulgação / Amd
No mercado de IA em rápido crescimento, a Nvidia enfrenta a concorrência da AMD, outra empresa líder em tecnologia de chips. A CEO da AMD, Lisa Su, revelou os avanços da empresa em chips e plataformas de IA, declarando sua intenção de competir diretamente com a Nvidia e conquistar uma fatia maior do mercado. Essa competição impulsiona a inovação e garante que a tecnologia de IA continue evoluindo a um ritmo acelerado.
Impacto transformador: IA para todos os setores
A Nvidia acredita que a plataforma Rubin e outras soluções de IA têm o potencial de revolucionar diversos setores, desde a construção naval até o desenvolvimento de medicamentos. A empresa está comprometida em desenvolver soluções de IA acessíveis e fáceis de usar para que todos possam se beneficiar dessa tecnologia disruptiva.
O CEO da Nvidia, Jensen Huang, compara a ascensão da IA a uma nova revolução industrial, enfatizando seu potencial de mudar fundamentalmente a maneira como vivemos e trabalhamos. Ele acredita que a Nvidia está na vanguarda dessa transformação, liderando o desenvolvimento de soluções inovadoras que moldarão o futuro da sociedade.
Com suas novas plataformas de IA, ferramentas de software intuitivas e iniciativas estratégicas, a Nvidia está posicionada para liderar a próxima onda de inovação em IA. A empresa demonstra um compromisso inabalável em democratizar o acesso à tecnologia e impulsionar o desenvolvimento de soluções que beneficiem diversos setores da sociedade. A visão da Nvidia para o futuro é clara: um mundo onde a IA é utilizada para resolver todos os desafios.
A plataforma Rubin: Desvendando os componentes
Embora o anúncio da Nvidia se concentre na plataforma Rubin como um todo, podemos esperar que ela seja composta por vários elementos inovadores:
Processadores unificados (GPUs): A plataforma provavelmente integrará a próxima geração de GPUs da Nvidia, possivelmente codinomeadas “R100”. Esses GPUs serão otimizados para workloads de IA exigentes, oferecendo alto poder de processamento paralelo ideal para tarefas como deep learning e inferência.
Processadores centrais (CPUs): A Nvidia mencionou o desenvolvimento de um novo CPU chamado “Vera” para a plataforma Rubin. Este CPU provavelmente será projetado para trabalhar em conjunto com os GPUs R100, lidando com tarefas de computação geral e coordenando o fluxo de dados entre diferentes componentes da plataforma.
Memória de alta performance: A plataforma Rubin deverá utilizar a memória de alta largura de banda HBM4, a sucessora da HBM3e atualmente usada pela Nvidia. Isso permitirá um fluxo de dados mais rápido e eficiente entre os processadores e a memória, o que é crucial para o desempenho de aplicações de IA.
Interconexões de alta velocidade: A plataforma Rubin precisará de uma rede interna robusta para conectar os diferentes componentes, como GPUs, CPUs e memória. A Nvidia provavelmente utilizará tecnologias avançadas de interconexão para garantir comunicação de baixa latência e alto rendimento.
Além do hardware: O ecossistema de software Rubin
A Nvidia reconhece que o hardware é apenas metade da equação. Para maximizar o potencial da plataforma Rubin, a empresa também está desenvolvendo um ecossistema de software abrangente:
NVIDIA CUDA-X: O framework de programação CUDA-X da Nvidia será aprimorado para oferecer suporte ideal à plataforma Rubin. Isso permitirá aos desenvolvedores aproveitar ao máximo os recursos da plataforma e programar aplicações de IA de alto desempenho.
NVIDIA NGC: O NVIDIA NGC é um hub de softwares e modelos de IA pré-treinados. Com o lançamento do Rubin, a Nvidia espera expandir a NGC com bibliotecas e ferramentas otimizadas para a nova plataforma, tornando o desenvolvimento de IA ainda mais acessível.
Suporte para Frameworks de Deep Learning: A plataforma Rubin provavelmente oferecerá suporte a frameworks de deep learning populares como TensorFlow, PyTorch e MXNet. Isso permitirá aos desenvolvedores utilizar suas ferramentas favoritas para criar aplicações de IA que rodem na plataforma.
O futuro da IA: Um ecossistema aberto e colaborativo
A Nvidia enfatiza a importância de um ecossistema aberto e colaborativo para o avanço da IA. A empresa está comprometida em trabalhar com parceiros de software, academia e indústria para desenvolver ferramentas e soluções que possibilitem a todos explorar o potencial da plataforma Rubin. Através de colaboração e compartilhamento de conhecimento, a Nvidia acredita que a IA pode ser impulsionada a patamares ainda mais altos.
A plataforma Rubin da Nvidia representa um salto significativo na tecnologia de IA. Ao combinar hardware de ponta, software otimizado e um ecossistema aberto, a Nvidia oferece aos desenvolvedores uma plataforma poderosa e versátil para criar soluções de IA inovadoras. Com o lançamento do Rubin, a Nvidia reafirma sua posição como líder no mercado de IA e abre caminho para um futuro repleto de possibilidades transformadoras.
O impacto da IA está se expandindo para diversos setores, desde a medicina e manufatura até o varejo e finanças. A plataforma Rubin da Nvidia tem o potencial de acelerar essa expansão, possibilitando o desenvolvimento de soluções mais sofisticadas e precisas.
No entanto, a ética e a segurança da IA continuam sendo questões importantes. A Nvidia reconhece essas preocupações e está comprometida em desenvolver a plataforma Rubin de forma responsável, levando em consideração os aspectos éticos e de segurança. A empresa também incentiva a colaboração com pesquisadores e governos para definir diretrizes e regulamentações para o desenvolvimento e uso da IA.
A Nvidia está liderando a corrida em direção a um futuro permeado pela IA. Com a plataforma Rubin e outras iniciativas inovadoras, a empresa está abrindo caminho para um mundo onde a IA pode resolver problemas complexos, melhorar a eficiência e, em última análise, beneficiar a sociedade como um todo.
