Muito bom! A melhor parte, é que vc deixa bem claro, é que certas coisas acontece desde sempre, esses hypes, são só problema da computação antigo. A parte do whiteboard é massa tbm, parabéns !
Hardware especializado em cálculos de matrizes, como NPUs, são extremamente eficientes para os modelos de IA atuais que dependem fortemente de operações matriciais. Mas tem uns papers massas ai mostrando que é possível fazer algumas coisas sem essa base em matriz, claro que para casos específicos. E belo vídeo Waine, obrigado pelo conteúdo!
Eu não cheguei a colocar no vídeo, mas qnd tava fazendo a pesquisa vi um paper que resolve operação de matriz na memória em "um step", usando propriedades dos transistores. Tem muita mágica em eletrônica e de matemática que dá pra fazer pra deixar ainda mais eficiente esse tipo de coisa, e além disso tá jorrando dinheiro na área, então aumentam os desenvolvimentos e inovações. Pra quem é de eletrônica ou computação e quer se especializar nisso, com ctz deve ter vaga lá fora pra esse tipo de pesquisa.
Já viu aqueles caminhões de mineradora, q são gigantes? Fazendo uma analogia grosseira, a sua CPU é um único caminhão de mineradora. Ele carrega (processa) qualquer coisa. Mas, por ser grande, ele consome bastante diesel (Watts), é relativamente lento, e faz 1 tarefa por vez. Já as GPUs são como centenas de caminhonetes normais. Elas são mais simples, carregam cargas bem menores. Mas como elas são centenas, elas conseguem fazer várias tarefas (cálculos) em paralelo, e ao mesmo tempo. E isso agiliza o processamento de pixels numa imagem, ou de alguns tipos de IA. Já as TPUs são GPUs, mas adaptadas para fazerem bem a parte dos cálculos numéricos, sendo esse tipo de processamento de números priorizado. Por serem mais simples, elas economizam mais energia q as GPUs. E as NPUs são como motos. Elas são ainda mais simples, carregam cargas ainda menores mas, como elas são milhares, elas conseguem fazer grandessíssimas quantidades de cálculos em paralelo num mesmo período de tempo. E essa grande quantidade de processamento em paralelo das NPUs, TPUs ou GPUs são perfeitas para o treinamento e inferência de IAs.
Obrigado pelo contéudo, comecei aprendendo as tecnologias da web, e vídeos como o seu e de outros desenvolvedores me fizeram compreender o que e realmente importante na programação, Fazer muito com pouco e entregar software de qualidade, testado, legível, escalável e performatico. Conclusão. Hoje não largo VIM por nada, Estou lendo os clássicos da profissão, e me aprofundando em contéudos mais baixo nível.
Sucesso, meu querido! Aprofundar o conhecimento é um caminho contínuo na carreira de todo dev, sabendo bem os fundamentos a gente se vira em qualquer área.
Esses fundamentos estão presentes em qualquer processador, de uma maneira ou outra. Todo circuito digital não passa de um monte de porta lógica e flip flop (base dos registradores) ligados uns aos outros, então é uma coisa meio "universal" esses princípios pra todo circuito digital, seja CPU, NPU, GPU, etc.
Qual programa você usa pra escrever com a tablet?? Sei que não trabalha com IA, mas conhece algum material/artigo sobre implementação de redes neurais em fpgas? Estou juntando alguns com pesquisas simples no google. Parabéns pelo conteúdo!!
Eu uso o v4l2loopback, tanto pro tablet quando pra câmera do celular pra gravar, mt bom. Infelizmente não manjo quase nada de FPGA, não faço a mínima ideia de como fazer essas coisas não. Mas acho que o jeito é seguir na linha de arquitetura de NPUs e TPUs
@@waine_jr hummm vou dar uma olhada nesse programa! Pois é, vendo seu vídeo tive a impressão que seria melhor parar de pagar esses artigos que em geral são antigos e olhar os de NPUs. Obrigado pelo retorno!
Não conhecia as LPUs não, mas pelo que li aqui é nessa linha de coprocessador especializado também. Com relação as diferenças e semelhanças pra NPU aí teria que ver mais a fundo
Na parte de software não tão direto o uso dos chips, cada fabricante de NPU tem um SDK próprio, então vc tem que compilar o seu modelo Neural especifico para cada fabricante. O Yolo, por exemplo, vc tem que gerar uma compilação para cada Chip (fabricante) e às vezes não fica bom, porque aí também depende de ter um bom SDK. Ainda tem muito chão pela frente, mas é uma area bem promissora.
eu queria vc explicasse essa tal GPGPU que usa no calculo textura, e comparação com que é feito atualmente, pois vc valou disso já em outro vídeo, e ainda não descobrir como isso funciona. pois ja fiz um renderizador 3d usando Shader GLSL; Então no caso os dados seriam os pixel da textura, o calculo feito no shader, e o resultado uma "print" do frame/tela? e o caso das imagem esticar/ borrar na tela não afetaria o resultado?
É uma coisa bem bizarra, eu nunca cheguei a ver o código, mas já vi vários artigos que utilizavam GPGPU pra implementar o método que trabalho. Com relação a como funciona, as texturas e shaders pra "fazer continha", tenho que ver exemplos pq realmente não sei dizer kkkkkkk mas com certeza vou fazer vídeo sobre isso
Esse é um ponto mt importante que não citei no vídeo. O ambiente que a NVIDIA dá com CUDA e as bibliotecas dela pra rodar modelos de IA e desenvolver pra GPU é impressionante. Qualquer empresa que quiser superar a NVIDIA vai ter que dar compatibilidade com CUDA e suas bibliotecas (coisa que acho que a NVIDIA não vai permitir não...)
Beleza, uma NPU é mais eficiente que uma GPU se tratando de processamento IA-based (envolvendo matrizes). Mas e sobre a performance? Qual das duas tem uma melhor performance?
A NPU é focada em operações de redes neurais e convolucionais (IA). A GPU pode também ser usada pra IA ou pra mineirar bitcoin, mas é um hardware genérico, ao contrário da NPU que é especializado só em IA.
GPU, pois tem memória própria, deixa os míseros 16GB em 2024 para usuário, digo, 3GB para O.S, 10GB para Chrome, 3GB também alocada para o Chrome 😂😂😂😂😂😂😂😂
Será que vao fazer uma NPU com soquete compatível com meu celeron 3215U Vivo com meu notebook celeron por 7 anos(melhor que nada) que ganhei do lixo Kkkkk Seria um presente para min se podessem realizar esse meu sonho
@@waine_jr ah tudo bem mas te garanto uma coisa Acho que não tem mais nada economico que meu notebook eu te garanto pois só tem dois núcleos fracos E que se for contar o consumo pra esfriar o processador o meu ganha de lavada pois ate tem Ventuinha por incrível que pareça, mas sinceramente eu nunca escutei nada e nunca senti um vento saindo então o comsumo ó 👌 so n levo em conta a tela que consome muito Notebook ja caiu da mesa uma vez por conta do meu gato e por conta deu usar tubos de pvc como apoio(mas resolvi colocando borrachas de camaras de ar) e ainda ficou vivo ate mesmo funcionando bonito mesmo com conector de carga quebrado, so n deu pra ecaixar e segurar bem mas eu ja troquei fazendo uma gambiarra Kkkkk bela história que to enrolando aqui
9:30 Rapaz... Agora fiquei encafifado. 8 ou 16 bits de dados nas IA? Sério?! Eu imaginava que as inferência eram em 64 ou até 128 bits... Tô de queixo caído agora...
Sim, usam só 8 ou 16 bits mesmo! No caso de IA a precisão das coisas não precisa ser alta, importa muito mais o número de iterações do sistema e sua evolução no tempo. Inclusive tem até testes com 4 bits de algumas partes hahahaha Só a gente de computação científica que usa float de 32, 64 ou 80/128 bits
É aquela velha máxima: quer deixar um software mais rápido? Transforme-o em hardware. Parabéns pelo conteúdo! Muito bom!
Exatamente!
Muito bom!
A melhor parte, é que vc deixa bem claro, é que certas coisas acontece desde sempre, esses hypes, são só problema da computação antigo.
A parte do whiteboard é massa tbm, parabéns !
Valeu! Deu trabalho de configurar o tablet pra mostrar na tela, mas acho massa passar essa vibe de "sala de aula" escrevendo na tela
Mande sempre conteúdo de baixo nível hehe
É o que os jovens de hoje em dia curtem, conteúdo de baixo nível kkkkkkkk
@@waine_jr kkkkkkkkk
Hardware especializado em cálculos de matrizes, como NPUs, são extremamente eficientes para os modelos de IA atuais que dependem fortemente de operações matriciais. Mas tem uns papers massas ai mostrando que é possível fazer algumas coisas sem essa base em matriz, claro que para casos específicos. E belo vídeo Waine, obrigado pelo conteúdo!
Eu não cheguei a colocar no vídeo, mas qnd tava fazendo a pesquisa vi um paper que resolve operação de matriz na memória em "um step", usando propriedades dos transistores.
Tem muita mágica em eletrônica e de matemática que dá pra fazer pra deixar ainda mais eficiente esse tipo de coisa, e além disso tá jorrando dinheiro na área, então aumentam os desenvolvimentos e inovações. Pra quem é de eletrônica ou computação e quer se especializar nisso, com ctz deve ter vaga lá fora pra esse tipo de pesquisa.
Eu gosto do assunto apesar de leigo e entender pouco da area fiz esforço para aprender nao conseguir ir muito longe no raciocinio valeu muito.
Já viu aqueles caminhões de mineradora, q são gigantes?
Fazendo uma analogia grosseira, a sua CPU é um único caminhão de mineradora.
Ele carrega (processa) qualquer coisa. Mas, por ser grande, ele consome bastante diesel (Watts), é relativamente lento, e faz 1 tarefa por vez.
Já as GPUs são como centenas de caminhonetes normais. Elas são mais simples, carregam cargas bem menores.
Mas como elas são centenas, elas conseguem fazer várias tarefas (cálculos) em paralelo, e ao mesmo tempo. E isso agiliza o processamento de pixels numa imagem, ou de alguns tipos de IA.
Já as TPUs são GPUs, mas adaptadas para fazerem bem a parte dos cálculos numéricos, sendo esse tipo de processamento de números priorizado. Por serem mais simples, elas economizam mais energia q as GPUs.
E as NPUs são como motos. Elas são ainda mais simples, carregam cargas ainda menores mas, como elas são milhares, elas conseguem fazer grandessíssimas quantidades de cálculos em paralelo num mesmo período de tempo.
E essa grande quantidade de processamento em paralelo das NPUs, TPUs ou GPUs são perfeitas para o treinamento e inferência de IAs.
Muito bom o vídeo, tava bem na dúvida sobre o que seria melhor nesse novo mudulo. E chivi lindo de mais
Chico é a personificação da fofura e lindeza
A aparição do Chico no final do vídeo foi inesperado kkkkkkkkkk
Tenho que compartilhar a fofura dele kkkkkkkkkkkk
Seu conteúdo é muito bom man, boraa!
Muito bom
Respondeu minha pergunta antes mesmo de eu ter feito rs
Obrigado pelo contéudo, comecei aprendendo as tecnologias da web, e vídeos como o seu e de outros desenvolvedores me fizeram compreender o que e realmente importante na programação, Fazer muito com pouco e entregar software de qualidade, testado, legível, escalável e performatico.
Conclusão.
Hoje não largo VIM por nada, Estou lendo os clássicos da profissão, e me aprofundando em contéudos mais baixo nível.
Sucesso, meu querido! Aprofundar o conhecimento é um caminho contínuo na carreira de todo dev, sabendo bem os fundamentos a gente se vira em qualquer área.
Bom que me inscrevi e recebi a notificação hehe
Muito interessante.
Excelente conteúdo
Os fundamentos de portas lógicas e registradores, ainda vão estar presentes nessas NPUs? Ou será diferente essas implementações?
Esses fundamentos estão presentes em qualquer processador, de uma maneira ou outra. Todo circuito digital não passa de um monte de porta lógica e flip flop (base dos registradores) ligados uns aos outros, então é uma coisa meio "universal" esses princípios pra todo circuito digital, seja CPU, NPU, GPU, etc.
Qual programa você usa pra escrever com a tablet??
Sei que não trabalha com IA, mas conhece algum material/artigo sobre implementação de redes neurais em fpgas? Estou juntando alguns com pesquisas simples no google.
Parabéns pelo conteúdo!!
Eu uso o v4l2loopback, tanto pro tablet quando pra câmera do celular pra gravar, mt bom.
Infelizmente não manjo quase nada de FPGA, não faço a mínima ideia de como fazer essas coisas não. Mas acho que o jeito é seguir na linha de arquitetura de NPUs e TPUs
@@waine_jr hummm vou dar uma olhada nesse programa!
Pois é, vendo seu vídeo tive a impressão que seria melhor parar de pagar esses artigos que em geral são antigos e olhar os de NPUs.
Obrigado pelo retorno!
O groq com as LPUs provavelmente deve ser algo nessa linha tbm né?
Não conhecia as LPUs não, mas pelo que li aqui é nessa linha de coprocessador especializado também. Com relação as diferenças e semelhanças pra NPU aí teria que ver mais a fundo
Na parte de software não tão direto o uso dos chips, cada fabricante de NPU tem um SDK próprio, então vc tem que compilar o seu modelo Neural especifico para cada fabricante.
O Yolo, por exemplo, vc tem que gerar uma compilação para cada Chip (fabricante) e às vezes não fica bom, porque aí também depende de ter um bom SDK.
Ainda tem muito chão pela frente, mas é uma area bem promissora.
Nesse ponto a Nvidia tá muito na frente com CUDA, uso faz vários anos e não tenho o que reclamar do SDK deles
eu queria vc explicasse essa tal GPGPU que usa no calculo textura, e comparação com que é feito atualmente, pois vc valou disso já em outro vídeo, e ainda não descobrir como isso funciona.
pois ja fiz um renderizador 3d usando Shader GLSL; Então no caso os dados seriam os pixel da textura, o calculo feito no shader, e o resultado uma "print" do frame/tela?
e o caso das imagem esticar/ borrar na tela não afetaria o resultado?
É uma coisa bem bizarra, eu nunca cheguei a ver o código, mas já vi vários artigos que utilizavam GPGPU pra implementar o método que trabalho.
Com relação a como funciona, as texturas e shaders pra "fazer continha", tenho que ver exemplos pq realmente não sei dizer kkkkkkk mas com certeza vou fazer vídeo sobre isso
A NVidia só deixará de ser o maior nome de Rede neural quando fizerem clone da linguagem CUDA e cuDnn rodando, que consigam rodar codigos legados CUDA
Esse é um ponto mt importante que não citei no vídeo. O ambiente que a NVIDIA dá com CUDA e as bibliotecas dela pra rodar modelos de IA e desenvolver pra GPU é impressionante. Qualquer empresa que quiser superar a NVIDIA vai ter que dar compatibilidade com CUDA e suas bibliotecas (coisa que acho que a NVIDIA não vai permitir não...)
Beleza, uma NPU é mais eficiente que uma GPU se tratando de processamento IA-based (envolvendo matrizes). Mas e sobre a performance? Qual das duas tem uma melhor performance?
Boa pergunta
Com a integração de IA, nós smartphones atuais, provavelmente isso será comum em aparelhos mais pra frente... Anotem
vai substituir somente para IA, GPU continua relevante para computacao gráfica
Com ctz, até pq GPU já é o hardware especializado pra isso. O uso pra IA e outros ramos começou a aparecer só no meio dos anos 2000
É tipo as gpu que dão focada em minerar Bitcoin?
São*
A NPU é focada em operações de redes neurais e convolucionais (IA). A GPU pode também ser usada pra IA ou pra mineirar bitcoin, mas é um hardware genérico, ao contrário da NPU que é especializado só em IA.
Unidades de Processamento Neural ft. Chico Buarque
kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkk
GPU, pois tem memória própria, deixa os míseros 16GB em 2024 para usuário, digo, 3GB para O.S, 10GB para Chrome, 3GB também alocada para o Chrome 😂😂😂😂😂😂😂😂
A vatangem de usar GPU é que o programa não compete com o Chrome mesmo kkkkkkk
Boa!
Obs: meu gato da dois desse cachorro. 😂
kkkkkkkkkkkkkkkkkk o chico é minusculo mesmo, mas o que falta de tamanho sobra de fofura
Será que vao fazer uma NPU com soquete compatível com meu celeron 3215U
Vivo com meu notebook celeron por 7 anos(melhor que nada) que ganhei do lixo Kkkkk
Seria um presente para min se podessem realizar esse meu sonho
Kkkkkkkkkkk esse tipo de coisa só sai pras gerações novas. Inclusive essas NPUs são SoC (system on chip), então já estão "embeddadas" na CPU
@@waine_jr ah tudo bem mas te garanto uma coisa
Acho que não tem mais nada economico que meu notebook eu te garanto pois só tem dois núcleos fracos
E que se for contar o consumo pra esfriar o processador o meu ganha de lavada pois ate tem Ventuinha por incrível que pareça, mas sinceramente eu nunca escutei nada e nunca senti um vento saindo então o comsumo ó 👌 so n levo em conta a tela que consome muito
Notebook ja caiu da mesa uma vez por conta do meu gato e por conta deu usar tubos de pvc como apoio(mas resolvi colocando borrachas de camaras de ar) e ainda ficou vivo ate mesmo funcionando bonito mesmo com conector de carga quebrado, so n deu pra ecaixar e segurar bem mas eu ja troquei fazendo uma gambiarra
Kkkkk bela história que to enrolando aqui
🥺 🐕
9:30 Rapaz... Agora fiquei encafifado. 8 ou 16 bits de dados nas IA? Sério?! Eu imaginava que as inferência eram em 64 ou até 128 bits... Tô de queixo caído agora...
Sim, usam só 8 ou 16 bits mesmo! No caso de IA a precisão das coisas não precisa ser alta, importa muito mais o número de iterações do sistema e sua evolução no tempo. Inclusive tem até testes com 4 bits de algumas partes hahahaha
Só a gente de computação científica que usa float de 32, 64 ou 80/128 bits