{"id":43595,"date":"2025-04-17T18:55:27","date_gmt":"2025-04-17T21:55:27","guid":{"rendered":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/2025\/04\/17\/o-que-sao-tops-de-ia-entenda-o-conceito-dos-novos-ai-pcs\/"},"modified":"2025-04-17T18:55:27","modified_gmt":"2025-04-17T21:55:27","slug":"o-que-sao-tops-de-ia-entenda-o-conceito-dos-novos-ai-pcs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/2025\/04\/17\/o-que-sao-tops-de-ia-entenda-o-conceito-dos-novos-ai-pcs\/","title":{"rendered":"O que s\u00e3o TOPS de IA? Entenda o conceito dos novos AI PCs"},"content":{"rendered":"

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Nos \u00faltimos dois anos as grandes empresas de tecnologia come\u00e7aram a apresentar o conceito de AI PCs (no Brasil, IA PCs) para o p\u00fablico. S\u00e3o computadores mais focados em intelig\u00eancia artificial em meio \u00e0 febre das IAs generativas, e todo o seu desempenho \u00e9 medido em TOPS. Mas, o que exatamente s\u00e3o esses TOPS?<\/p>\n

Sigla muito utilizada na computa\u00e7\u00e3o h\u00e1 muito tempo, o conceito de TOPS \u00e9 algo extremamente novo para o consumidor comum. Para entender melhor essa sigla, o TecMundo<\/strong> conversou com o engenheiro de aplica\u00e7\u00f5es da Intel, Yuri Daglian, e vamos te ajudar a entender melhor o mundo da IA.<\/p>\n

NPU e IA<\/h2>\n

Antes de tudo, vamos come\u00e7ar pelo in\u00edcio. Antes de falarmos em TOPS, \u00e9 preciso entender como a IA nos novos AI PCs funcionam. Esses notebooks e computadores s\u00f3 s\u00e3o chamados assim porque neles houve a introdu\u00e7\u00e3o de uma parte no processador chamada de NPU (Unidade de Processamento Neural).<\/strong><\/p>\n

O processador, ou CPU, \u00e9 aquele c\u00e9rebro dos computadores, respons\u00e1vel por realizar o c\u00e1lculo l\u00f3gico, interpretar, processar dados e fazer com que eles sejam exibidos em algo entend\u00edvel por n\u00f3s. Essa CPU \u00e9 dividida em v\u00e1rias partes, cada uma com uma fun\u00e7\u00e3o, e a NPU \u00e9 uma nova partezinha adicionada em processadores da Intel, Qualcomm, AMD, etc.<\/p>\n

A grande ideia por tr\u00e1s dessa NPU era que os usu\u00e1rios pudessem executar cargas de trabalho de IA generativa direto do computador, ou seja, nativamente<\/strong>. Isso acaba com a necessidade de tudo ser processo nos servidores da Microsoft para quem usa o Copilot, ou nos do Google para quem gosta do Gemini, ou nos da OpenAI para os f\u00e3s do ChatGPT.<\/p>\n

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A NPU \u00e9 apenas um bloco espec\u00edfico dentro dos chips, mas no passasdo era uma pe\u00e7a separada (Imagem: Intel)<\/figcaption><\/figure>\n

\u201cToda a arquitetura da NPU foi projetada, desde o in\u00edcio, para redes neurais. Ela foi feita para oferecer \u00f3tima performance, consumindo pouca energia. Uma grande m\u00e1xima na computa\u00e7\u00e3o \u00e9 que aceleradores espec\u00edficos [NPUs], projetos para fins espec\u00edficos [IAs], sempre v\u00e3o ter mais desempenho e efici\u00eancia energ\u00e9tica do que unidades de processamento gerais [CPUs]\u201d, explica Yuri Daglian.<\/p>\n

A Unidade de Processamento Neural \u00e9 uma partezinha no chip especializada em executar cargas de trabalho voltadas para intelig\u00eancia artificial<\/a>, com mais desempenho e gastando menos energia. Por isso os notebooks mais novos s\u00e3o chamados de AI PCs e muitas vezes certificados como Copilot+PCs, pois eles t\u00eam CPUs com essa unidade.<\/p>\n

Contudo, o desempenho dessas NPUs e dos novos IAs PCs s\u00e3o medidos em TOPS. Mas, o que s\u00e3o esses TOPS mesmo?<\/p>\n

O que s\u00e3o TOPS de IA?<\/h2>\n

TOPS \u00e9 o acr\u00f4nimo para Trilh\u00f5es de Opera\u00e7\u00f5es Por Segundo, uma unidade de medida para se referir ao desempenho na infer\u00eancia de intelig\u00eancia artificial<\/strong>. Como aponta o especialista da Intel, essa sigla aponta que os TOPS conseguem realizar uma quantidade absurda de opera\u00e7\u00f5es em determinado per\u00edodo.<\/p>\n

De maneira simples, tanto o funcionamento dos computadores quanto o de intelig\u00eancias artificiais, s\u00e3o matem\u00e1tica pura. Dessa forma, quanto mais c\u00e1lculos o chip realizar em menos tempo, mais desempenho ele entregar\u00e1 para o usu\u00e1rio. Assim, teoricamente, quanto mais TOPS uma Unidade de Processamento tem, mais desempenho a m\u00e1quina ter\u00e1 em IA.<\/p>\n

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\u00c9 interessante entender esses TOPS como uma unidade de medida (Imagem: Qualcomm)<\/figcaption><\/figure>\n

Como funcionam os TOPS?<\/h3>\n

Os TOPS basicamente realizam essas opera\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas em uma rede neural. A rede neural \u00e9 um m\u00e9todo que utiliza aprendizado de m\u00e1quina para ensinar o computador a realizar determinadas tarefas de modo similar, mas n\u00e3o igual, ao c\u00e9rebro humano.<\/p>\n

A rede neural mais b\u00e1sica utilizada se chama Perceptron \u2014 e n\u00e3o, n\u00e3o vem dos Transformers. O Perceptron \u00e9 a rede neural mais b\u00e1sica existente, mas nos ajuda a compreender o funcionamento das IAs. Observe a imagem abaixo:<\/p>\n

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Ilustra\u00e7\u00e3o do Perceptron, a base das redes neurais (Imagem: DataScientist\/Reprodu\u00e7\u00e3o)<\/figcaption><\/figure>\n

Na ilustra\u00e7\u00e3o, XYZ s\u00e3o n\u00fameros constantes e a letra W \u00e9 um determinado peso atribu\u00eddo a eles. A combina\u00e7\u00e3o entre os n\u00fameros e os pesos geram uma sa\u00edda, que basicamente \u00e9 a resposta para uma pergunta.<\/p>\n

Quando perguntamos a um ChatGPT da vida quanto \u00e9 1+1, esses n\u00fameros constantes ser\u00e3o somados ou multiplicados com os pesos. Cada n\u00famero testar\u00e1 diversas combina\u00e7\u00f5es de pesos diferentes, como 0+0, 0,5+0, 0 + 1, etc. Eventualmente, um n\u00famero constante encontrar\u00e1 que 0 + 1 \u00e9 igual a 1, e outro n\u00famero far\u00e1 0 + 1 \u00e9 igual 1, somando 1 + 1 e achando a resposta igual a 2.<\/p>\n

Dessa forma \u00e9 que as redes neurais s\u00e3o treinadas, com uma combina\u00e7\u00e3o gigantesca de n\u00fameros e pesos que v\u00e3o repetir esses processos at\u00e9 chegar no resultado esperado<\/strong>, como explica Yuri Daglian. \u201cAs opera\u00e7\u00f5es que uma NPU vai realizar s\u00e3o opera\u00e7\u00f5es de multiplica\u00e7\u00e3o, adi\u00e7\u00e3o. Em casos muito complexos, ela vai fazer adi\u00e7\u00e3o e multiplica\u00e7\u00e3o de matrizes\u201d, aponta o engenheiro de aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

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Novos processadores da Intel uma arquitetura bem modularidade, cheia de blocos com diferentes fun\u00e7\u00f5es (Imagem: Intel)<\/figcaption><\/figure>\n

Daglian brinca que \u201cos computadores gostam de calcular matrizes\u201d, j\u00e1 que s\u00e3o contas bem mais simples para as m\u00e1quinas. Os PCs calculam essas matrizes em uma escala \u201cdescomunal\u201d de bilh\u00f5es de par\u00e2metros para chegar em uma resposta final. Essas s\u00e3o as opera\u00e7\u00f5es contidas nos TOPS.<\/p>\n

Quando dizemos que uma rede neural est\u00e1 sendo treinada, significa que os desenvolvedores est\u00e3o rodando bilh\u00f5es de pesos diferentes, em um sistema de tentativa e erro, at\u00e9 que as respostas sejam exatas, ou do melhor tipo poss\u00edvel.<\/p>\n

\u201cIntelig\u00eancia artificial \u00e9 matem\u00e1tica pura. Ela n\u00e3o \u00e9 m\u00edstica. N\u00e3o tem uma m\u00e1gica acontecendo. Tem matem\u00e1tica pura\u201d, aponta Daglian.<\/p>\n

Quantos TOPS eu preciso?<\/h3>\n

Teoricamente, quanto mais TOPS a NPU t\u00eam, maior ser\u00e1 a sua capacidade em lidar com determinadas cargas de IA. No entanto, n\u00e3o h\u00e1 uma resposta exata para uma quantidade ideal de TOPS e isso depende muito da atividade realizada.<\/strong><\/p>\n

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A Microsoft classifica que os computadores Copilot+PC precisam ter mais de 40 TOPS na NPU (Imagem: Microsoft)<\/figcaption><\/figure>\n

Como indica o engenheiro de aplica\u00e7\u00f5es da Intel, pode ser que 5 TOPS j\u00e1 sejam suficientes para o Microsoft Teams conseguir criar sem travamentos aqueles fundos virtuais nas reuni\u00f5es, ou que utilize um filtro inteligente para remover o ru\u00eddo do microfone.<\/p>\n

Se o usu\u00e1rio quer rodar um aplicativo com base em uma SLM (Pequeno Modelo de Linguagem), algo entre 15 e 20 TOPS j\u00e1 deve ser suficiente. Agora, rodar uma LLM (Grande Modelo de Linguagem), que \u00e9 muito mais pesada e complexa, pode exigir mais de 100 TOPS, dependendo de sua otimiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\u201cEu diria que para ter uma experi\u00eancia interessante hoje em dia, pelo menos 10 TOPS de NPU para conseguir executar aplica\u00e7\u00f5es de forma legal. Agora, se penso para o futuro, a\u00ed tenho que mirar em pelo menos 40 TOPS\u201d, sugere Yuri Daglian.<\/p>\n

TOPS de CPU e GPU<\/h2>\n

Sim, os TOPS s\u00e3o amplamente utilizados quando falamos em Unidades de Processamento Neural, mas tamb\u00e9m h\u00e1 TOPS nos processadores tradicionais e nas placas de v\u00eddeo dedicadas ou integradas. Os processadores Intel Core Ultra S\u00e9rie 2<\/a>, por exemplo, exemplificam isso bem.<\/p>\n

Essa gera\u00e7\u00e3o da Intel para notebooks tem uma implementa\u00e7\u00e3o m\u00e1xima de 120 TOPS. Desses 120, somente 48 TOPS est\u00e3o na NPU, enquanto 5 ficam no processador e 67 est\u00e3o na placa de v\u00eddeo integrada. CPUs e GPUs sempre tiveram esses TOPS, afinal de contas usamos IA em filtros do Google Meet e em outros recursos h\u00e1 anos.<\/strong><\/p>\n

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Para processos muito complexos envolvendo IA, os desenvolvedores usam placas gr\u00e1ficas ou aceleradores extremamente potentes (Imagem: Intel)<\/figcaption><\/figure>\n

Geralmente, as placas de v\u00eddeo s\u00e3o as pe\u00e7as de hardware com mais TOPS, principalmente os modelos dedicados. Uma RTX 5090 da Nvidia, por exemplo, tem incr\u00edveis 3.300 TOPS de IA, enquanto uma Intel Arc B580 rec\u00e9m-lan\u00e7ada<\/a> possui 233 TOPS \u2014 que j\u00e1 \u00e9 uma quantidade bem consider\u00e1vel.<\/p>\n

Contudo, como Yuri Daglian explica, as placas de v\u00eddeo n\u00e3o s\u00e3o fielmente projetadas para executar cargas de trabalho como uma NPU. \u201cA GPU tem uma otimiza\u00e7\u00e3o para c\u00e1lculos paralelos, ent\u00e3o ela tem muitos n\u00facleos que conseguem trabalhar ao mesmo tempo, para fazer uma conta. A CPU \u00e9 mais sequencial, ent\u00e3o faz uma conta primeiro, termina, faz outra, etc\u201d, aponta o especialista.<\/p>\n

Apesar das placas de v\u00eddeo e processadores tamb\u00e9m realizarem esse trabalho, Yuri finaliza ao explicar que a NPU \u00e9 sempre mais eficiente, j\u00e1 que consome menos energia ao realizar essas tarefas.<\/strong><\/p>\n

Gostou de aprender sobre os TOPS e o funcionamento das IAs? Ent\u00e3o continue ligado no site do TecMundo. E se voc\u00ea curte hardware e inform\u00e1tica, n\u00e3o esque\u00e7a de conferir o nosso review da GeForce RTX 5080 Founders Edition.\u00a0<\/a><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Nos \u00faltimos dois anos as grandes empresas de tecnologia come\u00e7aram a apresentar o conceito de AI PCs (no Brasil, IA PCs) para o p\u00fablico. S\u00e3o computadores mais focados em intelig\u00eancia artificial em meio \u00e0 febre das IAs generativas, e todo o seu desempenho \u00e9 medido em TOPS. Mas, o que exatamente s\u00e3o esses TOPS? Sigla muito utilizada na computa\u00e7\u00e3o h\u00e1 muito tempo, o conceito de TOPS \u00e9 algo extremamente novo para o consumidor comum. Para entender melhor essa sigla, o TecMundo conversou com o engenheiro de aplica\u00e7\u00f5es da Intel, Yuri Daglian, e vamos te ajudar a entender melhor o mundo da IA. NPU e IA Antes de tudo, vamos come\u00e7ar pelo in\u00edcio. Antes de falarmos em TOPS, \u00e9 preciso entender como a IA nos novos AI PCs funcionam. Esses notebooks e computadores s\u00f3 s\u00e3o chamados assim porque neles houve a introdu\u00e7\u00e3o de uma parte no processador chamada de NPU (Unidade de Processamento Neural). O processador, ou CPU, \u00e9 aquele c\u00e9rebro dos computadores, respons\u00e1vel por realizar o c\u00e1lculo l\u00f3gico, interpretar, processar dados e fazer com que eles sejam exibidos em algo entend\u00edvel por n\u00f3s. Essa CPU \u00e9 dividida em v\u00e1rias partes, cada uma com uma fun\u00e7\u00e3o, e a NPU \u00e9 uma nova partezinha adicionada em processadores da Intel, Qualcomm, AMD, etc. A grande ideia por tr\u00e1s dessa NPU era que os usu\u00e1rios pudessem executar cargas de trabalho de IA generativa direto do computador, ou seja, nativamente. Isso acaba com a necessidade de tudo ser processo nos servidores da Microsoft para quem usa o Copilot, ou nos do Google para quem gosta do Gemini, ou nos da OpenAI para os f\u00e3s do ChatGPT. A NPU \u00e9 apenas um bloco espec\u00edfico dentro dos chips, mas no passasdo era uma pe\u00e7a separada (Imagem: Intel) \u201cToda a arquitetura da NPU foi projetada, desde o in\u00edcio, para redes neurais. Ela foi feita para oferecer \u00f3tima performance, consumindo pouca energia. Uma grande m\u00e1xima na computa\u00e7\u00e3o \u00e9 que aceleradores espec\u00edficos [NPUs], projetos para fins espec\u00edficos [IAs], sempre v\u00e3o ter mais desempenho e efici\u00eancia energ\u00e9tica do que unidades de processamento gerais [CPUs]\u201d, explica Yuri Daglian. A Unidade de Processamento Neural \u00e9 uma partezinha no chip especializada em executar cargas de trabalho voltadas para intelig\u00eancia artificial, com mais desempenho e gastando menos energia. Por isso os notebooks mais novos s\u00e3o chamados de AI PCs e muitas vezes certificados como Copilot+PCs, pois eles t\u00eam CPUs com essa unidade. Contudo, o desempenho dessas NPUs e dos novos IAs PCs s\u00e3o medidos em TOPS. Mas, o que s\u00e3o esses TOPS mesmo? O que s\u00e3o TOPS de IA? TOPS \u00e9 o acr\u00f4nimo para Trilh\u00f5es de Opera\u00e7\u00f5es Por Segundo, uma unidade de medida para se referir ao desempenho na infer\u00eancia de intelig\u00eancia artificial. Como aponta o especialista da Intel, essa sigla aponta que os TOPS conseguem realizar uma quantidade absurda de opera\u00e7\u00f5es em determinado per\u00edodo. De maneira simples, tanto o funcionamento dos computadores quanto o de intelig\u00eancias artificiais, s\u00e3o matem\u00e1tica pura. Dessa forma, quanto mais c\u00e1lculos o chip realizar em menos tempo, mais desempenho ele entregar\u00e1 para o usu\u00e1rio. Assim, teoricamente, quanto mais TOPS uma Unidade de Processamento tem, mais desempenho a m\u00e1quina ter\u00e1 em IA. \u00c9 interessante entender esses TOPS como uma unidade de medida (Imagem: Qualcomm) Como funcionam os TOPS? Os TOPS basicamente realizam essas opera\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas em uma rede neural. A rede neural \u00e9 um m\u00e9todo que utiliza aprendizado de m\u00e1quina para ensinar o computador a realizar determinadas tarefas de modo similar, mas n\u00e3o igual, ao c\u00e9rebro humano. A rede neural mais b\u00e1sica utilizada se chama Perceptron \u2014 e n\u00e3o, n\u00e3o vem dos Transformers. O Perceptron \u00e9 a rede neural mais b\u00e1sica existente, mas nos ajuda a compreender o funcionamento das IAs. Observe a imagem abaixo: Ilustra\u00e7\u00e3o do Perceptron, a base das redes neurais (Imagem: DataScientist\/Reprodu\u00e7\u00e3o) Na ilustra\u00e7\u00e3o, XYZ s\u00e3o n\u00fameros constantes e a letra W \u00e9 um determinado peso atribu\u00eddo a eles. A combina\u00e7\u00e3o entre os n\u00fameros e os pesos geram uma sa\u00edda, que basicamente \u00e9 a resposta para uma pergunta. Quando perguntamos a um ChatGPT da vida quanto \u00e9 1+1, esses n\u00fameros constantes ser\u00e3o somados ou multiplicados com os pesos. Cada n\u00famero testar\u00e1 diversas combina\u00e7\u00f5es de pesos diferentes, como 0+0, 0,5+0, 0 + 1, etc. Eventualmente, um n\u00famero constante encontrar\u00e1 que 0 + 1 \u00e9 igual a 1, e outro n\u00famero far\u00e1 0 + 1 \u00e9 igual 1, somando 1 + 1 e achando a resposta igual a 2. Dessa forma \u00e9 que as redes neurais s\u00e3o treinadas, com uma combina\u00e7\u00e3o gigantesca de n\u00fameros e pesos que v\u00e3o repetir esses processos at\u00e9 chegar no resultado esperado, como explica Yuri Daglian. \u201cAs opera\u00e7\u00f5es que uma NPU vai realizar s\u00e3o opera\u00e7\u00f5es de multiplica\u00e7\u00e3o, adi\u00e7\u00e3o. Em casos muito complexos, ela vai fazer adi\u00e7\u00e3o e multiplica\u00e7\u00e3o de matrizes\u201d, aponta o engenheiro de aplica\u00e7\u00f5es. Novos processadores da Intel uma arquitetura bem modularidade, cheia de blocos com diferentes fun\u00e7\u00f5es (Imagem: Intel) Daglian brinca que \u201cos computadores gostam de calcular matrizes\u201d, j\u00e1 que s\u00e3o contas bem mais simples para as m\u00e1quinas. Os PCs calculam essas matrizes em uma escala \u201cdescomunal\u201d de bilh\u00f5es de par\u00e2metros para chegar em uma resposta final. Essas s\u00e3o as opera\u00e7\u00f5es contidas nos TOPS. Quando dizemos que uma rede neural est\u00e1 sendo treinada, significa que os desenvolvedores est\u00e3o rodando bilh\u00f5es de pesos diferentes, em um sistema de tentativa e erro, at\u00e9 que as respostas sejam exatas, ou do melhor tipo poss\u00edvel. \u201cIntelig\u00eancia artificial \u00e9 matem\u00e1tica pura. Ela n\u00e3o \u00e9 m\u00edstica. N\u00e3o tem uma m\u00e1gica acontecendo. Tem matem\u00e1tica pura\u201d, aponta Daglian. Quantos TOPS eu preciso? Teoricamente, quanto mais TOPS a NPU t\u00eam, maior ser\u00e1 a sua capacidade em lidar com determinadas cargas de IA. No entanto, n\u00e3o h\u00e1 uma resposta exata para uma quantidade ideal de TOPS e isso depende muito da atividade realizada. A Microsoft classifica que os computadores Copilot+PC precisam ter mais de 40 TOPS na NPU (Imagem: Microsoft) Como indica o engenheiro de aplica\u00e7\u00f5es da Intel, pode ser que 5 TOPS j\u00e1 sejam suficientes para o Microsoft Teams conseguir criar sem travamentos aqueles fundos virtuais nas reuni\u00f5es, ou que utilize um<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":43596,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_uf_show_specific_survey":0,"_uf_disable_surveys":false,"footnotes":""},"categories":[37],"tags":[],"class_list":["post-43595","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43595","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=43595"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43595\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/43596"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43595"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43595"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/tiproject.online\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43595"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}