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Computação inspirada no cérebro pode ser o próximo avanço tecnológico

Infraestrutura de IA pode evoluir para hardware com memória integrada e processamento próximo, usando luz, em vez de GPUs maiores

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  • A ideia de “computação parecida com o cérebro” propõe unir memória e processamento e usar a luz para transferir dados, por meio de hardware baseado em Superconducting Optoelectronic Networks (SOENs).
  • A Great Sky desenvolve hardware com supercondutores, fotões e cálculo analógico para reduzir o gargalo entre memória e processador, diferente da arquitetura tradicional.
  • A abordagem questiona a dependência de GPUs na IA atual, enfatizando memória e consumo de energia como limites a passar.
  • A empresa planeja testar uma fusão de Brookhaven ainda neste ano, seguir com sistemas especializados em dois a três anos e ampliar para data centers depois.
  • O episódio discute se o Great Sky consegue rodar modelos de linguagem, o papel dos transformers e o caminho de mercado inicial para ciência, nuvem e hyperscalers.

O nosso podcast traz uma entrevista com Jeff Shainline, CEO e cofundador da Great Sky, empresa que desenvolve hardware de IA inspirado no cérebro. O tema central é a possibilidade de substituir o modelo de computação atual por uma arquitetura diferente, baseada em memória integrada e processamento com luz.

Shainline detalha o conceito de SOENs, Rede Óptico-Eletrônica Supercondutora, que conecta memória e processamento de forma mais próxima ao funcionamento do cérebro. A ideia é reduzir gargalos de deslocamento de dados entre memória e processadores, usando fotões para transmitir informações.

O que é computação semelhante ao cérebro

Segundo o executivo, o objetivo é abandonar a separação entre memória e CPU. Em vez disso, o hardware interliga esses componentes, com valores analógicos e maior conectividade, para melhorar eficiência energética e desempenho.

Perspectivas e próximos passos

A entrevista aborda se modelos de linguagem podem rodar em plataformas da Great Sky, além de discutir o que vem pela frente, como testes com reatores de fusão no curto prazo e aplicações em cargas de trabalho reais nos próximos anos.

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