Startup revela novo método de computação que promete cortar custos com energia
Por Akash Sriram
(Reuters) - A Recogni, empresa iniciante de software e chips de inteligência artificial, revelou nesta terça-feira um novo método de computação que promete tornar microprocessadores usados para treinar e executar sistemas de IA menores, mais rápidos e mais baratos de operar.
Com o apoio de BMW, Bosch e da empresa de capital de risco Mayfield, a Recogni desenvolve chips e softwares especializados para permitir a inferência de IA - o processo de modelos de IA treinados que fazem previsões ou tomam decisões com base em dados novos e inéditos.
A empresa disse que o novo sistema patenteado, chamado Pareto, utiliza uma abordagem logarítmica que supera os métodos existentes ao executar grandes modelos de IA.
"É um grande salto em todos os KPIs (indicadores-chave de desempenho) que influenciam o design do sistema de hardware de silício quando se trata de computação de IA", disse Gilles Backhus, cofundador e vice-presidente de IA da Recogni, à Reuters.
Os modelos atuais de IA, como o GPT-4, da OpenAI, e o Gemini, do Google, requerem centenas de milhares de operações matemáticas que consomem muita energia para que simples chatbots como o ChatGPT funcionem.
A Recogni disse que seu sistema converte essas operações de multiplicação em adições, reduzindo significativamente o consumo de energia e mantendo a precisão.
A startup disse que já testou o Pareto em modelos de IA desenvolvidos pela Meta, Stability AI e outros.
A Recogni, cujo primeiro chip foi projetado e fabricado no processo de sete nanômetros da Taiwan Semiconductor Manufacturing Co, disse que está trabalhando com um parceiro para tornar o Pareto mais amplamente disponível e que anunciará o nome do parceiro nos próximos meses.
"Estamos conversando com empresas que estão colocando hardware em centros de dados e oferecendo-o ao mundo para quem quiser basicamente alugá-lo... essa é definitivamente uma das rotas de implementação que estamos considerando", acrescentou Backhus.
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