As Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) foram originalmente desenvolvidas para acelerar o processamento de imagens e gráficos, especialmente em jogos e aplicações visuais. No entanto, com a evolução dos modelos de Inteligência Artificial (IA), as GPUs passaram também a ser utilizadas massivamente para tarefas desse domínio. A principal característica das GPUs que contribuíram para essa nova utilização é
- A a alta frequência de operação do núcleo da GPU, que é superior à de uma CPU tradicional. Isso faz com que modelos de IA possam ser executados com maior precisão e menor consumo energético.
- B a arquitetura fortemente paralela da GPU, com uma grande quantidade de núcleos que permite executar, simultaneamente, muitas operações matemáticas, acelerando o treinamento de modelos de IA.
- C a grande capacidade de armazenamento interno de uma GPU, habilitando carregar modelos robustos de IA sem a necessidade de acessar a memória principal.
- D a presença de memórias RAM independentes em cada núcleo da GPU. Isso permite que diferentes algoritmos de IA sejam executados em paralelo, sem depender do sistema operacional.
- E Não há nenhuma característica relacionada às GPUs que se relacionem com a área de Inteligência Artificial, visto que, na verdade, GPUs não trazem nenhum benefício para modelos de IA.