A Intel NPU benchmark gerou reações variadas entre analistas da indústria, levantando questões sobre sua relevância e impacto.
Reações da Indústria ao Anúncio da Intel
O anúncio da Intel sobre ser a primeira empresa de semicondutores a alcançar o suporte total para unidades de processamento neural (NPU) no benchmark MLPerf Client v0.6 gerou reações diversas entre analistas da indústria. A Intel afirmou que seus processadores da série Core Ultra 2 superaram os da AMD e Qualcomm, destacando que podem produzir resultados mais rapidamente do que um humano típico consegue ler.
Anshel Sag, analista principal da Moor Insights & Strategy, elogiou o benchmark MLPerf como um dos mais importantes da indústria de IA, ressaltando a força da Intel em software independente (ISV) e como isso ajuda a empresa a lidar com o crescimento da IA. Ele mencionou que as NPUs estão sendo amplamente utilizadas em videoconferências, redução de ruído e cargas de trabalho criativas, e que o desempenho em benchmarks está se tornando cada vez mais relevante à medida que mais recursos do Windows se tornam acelerados por IA.
Por outro lado, Alvin Nguyen, analista sênior da Forrester Research, expressou ceticismo sobre os resultados do benchmark, afirmando que ainda não existe um “aplicativo killer” que se encaixe no uso da NPU. Ele reconheceu a tentativa da Intel de obter vitórias, mesmo que temporárias, e destacou a necessidade da indústria de definir benchmarks justos para comparações.
Thomas Randall, líder de pesquisa do Info-Tech Research Group, comentou que as NPUs em PCs lidam com tarefas leves e de baixo consumo, como legendagem ao vivo e transcrição de fala. Ele acredita que, no momento, os benchmarks das NPUs não são significativos, pois essas tarefas não exigem muito do hardware. No entanto, à medida que os aplicativos nativos de IA amadurecem, a demanda por desempenho aumentará, tornando os benchmarks mais relevantes.
Randall também observou que a velocidade das NPUs se torna importante quando se trata de cargas de trabalho de IA mais pesadas, como a geração de imagens, que desafia as capacidades atuais das NPUs. Ele destacou que, embora o desempenho padronizado não importe para a maioria dos usuários, será crucial para os desenvolvedores que desejam escalar modelos com baixa latência e baixo consumo de energia.
Além disso, Sag mencionou que as NPUs são mais eficientes em cargas de trabalho específicas que tendem a ser executadas constantemente, economizando energia em tarefas de IA. Ele também destacou a importância de ter um agendador que saiba qual carga de trabalho de IA deve ser executada em qual núcleo, seja CPU, GPU ou NPU.
Nguyen elogiou a Intel por tentar estabelecer um ponto de comparação, mesmo que não seja o ideal, e expressou interesse em ver como outras empresas, como AMD e Qualcomm, responderão. A AMD, em resposta, afirmou que está comprometida em se manter à frente da curva em relação a benchmarks de IA, otimizando para cargas de trabalho modernas de inferência.
Em resumo, as reações à Intel variam de entusiasmo cauteloso a ceticismo, refletindo a complexidade do cenário atual de IA e a necessidade de benchmarks mais claros e relevantes.
Fonte: Computer World
Importância dos Benchmarks em Aplicações de IA
A importância dos benchmarks em aplicações de IA não pode ser subestimada, especialmente em um cenário onde a tecnologia avança a passos largos. Recentemente, a Intel anunciou que é a primeira empresa de semicondutores a alcançar o suporte total para unidades de processamento neural (NPU) no benchmark MLPerf Client v0.6. Essa conquista gerou reações variadas entre analistas da indústria.
Os resultados da Intel mostraram que seus processadores Core Ultra Series 2 superaram concorrentes como AMD Strix Point e Qualcomm Snapdragon XElite, destacando-se pela rapidez na geração de respostas. Por exemplo, a Intel conseguiu um tempo de resposta de NPU de apenas 1,09 segundos para gerar a primeira palavra, o que significa que o sistema começa a responder quase imediatamente após receber um comando.
Analistas como Anshel Sag, da Moor Insights & Strategy, consideram o MLPerf um dos benchmarks mais importantes da indústria de IA. Ele observa que a performance em benchmarks está se tornando cada vez mais relevante à medida que mais recursos do Windows são acelerados por IA e mais aplicativos começam a aproveitar as NPUs.
Por outro lado, Alvin Nguyen, da Forrester Research, expressou ceticismo sobre a relevância imediata dos resultados, afirmando que ainda não existe um “killer AI app” que se encaixe perfeitamente no uso das NPUs. Ele acredita que a indústria precisa definir quais benchmarks devem ser utilizados para comparações justas.
Thomas Randall, da Info-Tech Research Group, acrescentou que as NPUs em PCs lidam com tarefas leves, como legendagem ao vivo e transcrição de fala. Ele argumenta que, no momento, os benchmarks das NPUs não são uma grande preocupação, pois essas tarefas não exigem muito do hardware. No entanto, à medida que os aplicativos nativos de IA amadurecem e a demanda por mais desempenho aumenta, esses benchmarks se tornarão mais relevantes.
Randall também destacou que a velocidade das NPUs se torna crucial quando se trata de cargas de trabalho de IA mais pesadas. Por exemplo, enquanto o desfoque de fundo em uma chamada de vídeo requer pouca potência, a geração de imagens desafia os limites das capacidades atuais das NPUs. Para desenvolvedores que desejam escalar modelos com baixa latência e baixo consumo de energia, a padronização de desempenho se torna essencial.
Além disso, NPUs são projetadas especificamente para tarefas de IA, funcionando bem em tarefas diárias como reconhecimento de fala e ajustes de fundo durante chamadas de vídeo. Elas são encontradas em dispositivos como o Neural Engine da Apple, AI Boost da Intel e Hexagon da Qualcomm.
Por fim, a padronização de desempenho é fundamental para comparar e entender as diferenças entre diferentes plataformas e como elas executam certas tarefas de IA. Isso ajuda compradores e consumidores a terem uma ideia clara do que esperar de seus PCs com IA.
Nguyen elogiou a Intel por tentar estabelecer um ponto de comparação, mesmo que não seja o ideal, e expressou interesse em ver como outras empresas como AMD, Qualcomm e Apple responderão a essa iniciativa.
Fonte: Computer World
Desafios e Oportunidades para NPUs no Mercado
Os desafios e oportunidades para NPUs no mercado são amplamente discutidos, especialmente após o anúncio da Intel sobre o suporte completo a NPUs no benchmark MLPerf Client v0.6. Essa conquista gerou reações diversas entre analistas da indústria.
A Intel afirmou que seus processadores Core Ultra Series 2 superaram concorrentes como AMD e Qualcomm, destacando a velocidade de resposta do NPU, que gera a primeira palavra em apenas 1,09 segundos. Essa rapidez é crucial para aplicações que exigem interação em tempo real.
Anshel Sag, analista da Moor Insights & Strategy, ressaltou que o MLPerf é um benchmark importante para a indústria de IA, e a performance dos NPUs está se tornando cada vez mais relevante à medida que mais aplicativos começam a utilizá-los. Atualmente, os NPUs são usados em tarefas como videoconferência e redução de ruído, mas a necessidade de benchmarks adequados ainda é um desafio.
Por outro lado, Alvin Nguyen, da Forrester Research, acredita que a falta de um “killer AI app” para NPUs torna os resultados prematuros. Ele enfatiza a necessidade de benchmarks justos para comparações significativas entre diferentes plataformas.
Thomas Randall, da Info-Tech Research Group, aponta que os NPUs lidam com tarefas leves e de baixo consumo, como legendagem ao vivo e transcrição de voz. No entanto, à medida que os aplicativos nativos de IA evoluem, a demanda por desempenho aumentará, tornando os benchmarks mais relevantes.
Randall também menciona que a velocidade do NPU se torna crucial em cargas de trabalho mais pesadas, como geração de imagens, onde as capacidades atuais dos NPUs são testadas. Para desenvolvedores, a padronização de desempenho é vital para escalar modelos com baixa latência e consumo de energia.
Os NPUs são projetados para tarefas específicas de IA, oferecendo eficiência em atividades diárias, como reconhecimento de fala e modificação de fotos. Eles são encontrados em dispositivos da Apple, Intel e Qualcomm, cada um com suas próprias implementações.
Sag destaca que os NPUs são mais eficientes em cargas de trabalho constantes, economizando energia, enquanto os GPUs são melhores para tarefas de alto desempenho que exigem execução rápida. A comparação entre diferentes plataformas é essencial para que consumidores entendam o que esperar de seus PCs com IA.
Nguyen elogia a Intel por tentar estabelecer um ponto de comparação, mesmo que não seja o ideal, e aguarda as respostas de outras empresas como AMD e Qualcomm.
A AMD, por sua vez, está otimizada para cargas de trabalho modernas de inferência, prometendo desempenho superior em comparação com a Intel em certas aplicações.
Esses desenvolvimentos mostram que, embora existam desafios na padronização de benchmarks e na definição de aplicações ideais para NPUs, as oportunidades para inovação e melhoria de desempenho são vastas.
Fonte: Computer World
