… pensa como a gente? Brincadeiras à parte, uma CPU não funciona exatamente como um cérebro do computador, apesar de muitas literaturas técnicas trazerem esta afirmação. Apesar de ser o componente principal do PC e ser responsável por interpretar instruções, realizar cálculos matemáticos e coordenar as ações, na prática falta a autonomia e a criatividade, para a independência e tomada de decisões, coisas que só um cérebro “de verdade” consegue fazer. E isto também vale para as atuais NPUs, que processam instruções de Inteligência Artificial…
“OpenAI’s new Jalapeño chip, developed in partnership with Broadcom, marks the company’s first foray into custom hardware for AI inference tasks. This Application-Specific Integrated Circuit (ASIC) is engineered to deliver exceptional performance, boasting nearly nine times the throughput of competing hardware in specific benchmarks. Caleb Writes Code explores how this chip’s energy efficiency, processing 1,500 tokens per second on GPT OSS 12B…”
— by Geeky Gadgets.
Mas isto não quer dizer, que não teremos hardwares especializados para “pensar” e executar instruções relacionadas ao uso da Inteligência Artificial: a OpenAI apresentou o Jalapeño, o seu primeiro chip próprio, desenvolvido em parceria com a Broadcom. Trata-se de um ASIC (circuito integrado de aplicação específica) projetado para acelerar as tarefas de inferência de IA, com foco em três pilares centrais: alto desempenho, eficiência energética e escalabilidade. Esta, é a primeira incursão da empresa em hardware personalizado para essa finalidade.
Em termos de desempenho, o chip entrega quase nove vezes o throughput de hardwares concorrentes em benchmarks específicos. Esse ganho de velocidade é um dos principais argumentos de venda do projeto, já que aponta para uma capacidade de processar cargas de trabalho intensivas de IA com muito mais agilidade do que as soluções atualmente disponíveis no mercado. No quesito eficiência energética, o Jalapeño processa 1.500 tokens por segundo rodando o modelo GPT OSS 12B, alcançando o dobro da eficiência do concorrente mais próximo. Esse tipo de ganho tem peso direto nos custos operacionais de data centers e implantações de IA em larga escala, onde o consumo de energia é um dos maiores gargalos financeiros!
O desenvolvimento do chip levou apenas 13 meses, um ciclo bastante rápido viabilizado pela expertise de fabricação da Broadcom. A arquitetura foi construída para lidar especificamente com as demandas computacionais de modelos como o GPT e esta parceria reforça uma tendência maior no setor: empresas de IA passando a investir em hardware próprio para otimizar seus ecossistemas de software, reduzindo a dependência de fornecedores externos como a Nvidia.
Apesar dos benchmarks promissores, o artigo pondera que o sucesso do Jalapeño no mundo real ainda depende de fatores importantes: desempenho consistente em aplicações diversas, capacidade de conquistar espaço frente a concorrentes estabelecidos (como os chips Blackwell da Nvidia) e compatibilidade de software com os frameworks de IA já existentes no mercado. Esses três pontos serão decisivos para saber se o chip vai realmente se firmar além dos testes iniciais.
E a cada dia, eles vão se tornando mais inteligentes e sofisticados… &;-D