Eyeriss: o GPU 168-core que pode revolucionar a inteligência artificial

A unidade de processamento gráfico, de 168 núcleos, tem o nome de código Eyeriss e foi apresentado na conferência International Solid State Circuits, que decorreu em São Francisco. De acordo com os investigadores do MIT, a grande inovação é que o Eyeriss permite aos algoritmos correrem no dispositivo de forma instantânea, em vez de enviarem os dados para a nuvem e aguardarem a resposta.

O Eyeriss é dez vezes mais eficiente que um GPU móvel tradicional e pode trazer redes neurais artificiais para dispositivos móveis sem acabar com a bateria. Isto deve-se à arquitetura de 168-core, em que cada núcleo tem a sua própria memória e pode armazenar e analisar os dados. Também possui um design de circuitos único, que permite a cada núcleo maximizar a carga que consegue processar sem ir à memória principal.

As redes neurais, diz o MIT, foram muito estudadas na década de setenta quando a investigação em inteligência artificial estava a arrancar, mas o entusiasmo desvaneceu-se. Agora estão de volta, muitas vezes chamadas de “deep learning“, que pode ser útil para o reconhecimento de objetos, linguagem, caras, entre outros.

“Neste momento, as redes são bastante complexas e correm em super GPUs. É possível imaginar trazer essa funcionalidade para os telemóveis ou aparelhos conectados, e operá-la mesmo sem uma conexão Wi-Fi”, explica Vivienne Sze, professora assistente no departamento de Engenharia Eletrotécnica e Ciência da Computação do MIT, que desenvolveu o chip. “Também poderemos querer processar localmente por razões de privacidade. Processar no seu telemóvel também evita latência de transmissão”, acrescenta a investigadora.

Impacto na Internet das Coisas

De acordo com o MIT, o novo chip também poderá dar um empurrão à Internet das Coisas. “Com algoritmos poderosos de inteligência artificial a bordo, os aparelhos podem tomar decisões importante localmente, dependendo apenas das suas conclusões, em vez de enviar dados pessoais para a Internet.” As redes neurais também poderão ser úteis para os robôs autónomos, sublinham os investigadores.