Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Computação GPU para IA
Uso de processadores gráficos (GPU) para paralelizar e acelerar massivamente os cálculos matriciais da IA.
TPU e Aceleradores Especializados
Processadores projetados especificamente para cargas de trabalho de IA, como os TPUs do Google e outros ASICs dedicados.
Cálculo Distribuído para IA
Distribuição de tarefas de treinamento em múltiplas máquinas/nós para escalabilidade horizontal.
Paralelismo de Modelos
Divisão de um grande modelo neural entre vários aceleradores para contornar as limitações de memória.
Otimização de Memória HPC
Técnicas avançadas de gerenciamento de memória para minimizar as transferências e maximizar o uso do cache.
Quantificação e Compressão
Redução da precisão numérica dos pesos e ativações para acelerar o cálculo.
Computação de Precisão Mista
Utilização simultânea de diferentes precisões (FP32, FP16, INT8) para otimizar desempenho/precisão.
FPGA para Aceleração de IA
Programação de circuitos lógicos reconfiguráveis para implementar operações de IA personalizadas.
Pipeline de Processamento Paralelo
Orquestração das etapas de cálculo em pipeline para maximizar a utilização dos recursos de hardware.
Edge Computing HPC
Implantação de computação de alto desempenho otimizada para as restrições de dispositivos de borda.
Compilação e Otimização de Código
Uso de compiladores especializados (TVM, XLA) para otimizar o código de máquina para arquiteturas específicas.
Computação Quântica para IA
Exploração de arquiteturas quânticas para resolver certos problemas de IA mais eficientemente.
Arquitetura de Sistemas HPC-IA
Concepção de infraestruturas de hardware otimizadas interconectando CPU, GPU, memórias e redes.
Otimização da Transferência de Dados
Minimização dos gargalos relacionados às transferências entre CPU, GPU e armazenamento.
Agrupamento Dinâmico Otimizado
Adaptação automática do tamanho dos lotes para maximizar o rendimento no hardware disponível.