A Crescente Importância da Eficiência Energética no Processamento de IA

04/09/2025

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À medida que as aplicações de inteligência artificial (IA) aumentam a complexidade, a eficiência energética torna-se cada vez mais importante.

Os impactos ambientais, econômicos e operacionais já são significativos. De acordo com Jesse Dodge, cientista pesquisador sênior do Allen Institute for AI, uma única consulta ao ChatGPT usa quase tanta eletricidade quanto acender uma única lâmpada por vinte minutos.^[1] Além disso, espera-se que os centros de dados vejam suas demandas de energia dobrarem até 2030, devido principalmente à evolução e proliferação da tecnologia de IA.^[2]

Os cálculos de IA, especialmente em larga escala, possuem uma enorme pegada de carbono. Com o crescimento da demanda pela tecnologia, a eficiência energética torna-se fundamental para permitir a expansão sem aumento proporcional no consumo de energia. Além disso, otimizar o uso energético da tecnologia não só contribui para a sustentabilidade, como também reduz custos operacionais.

A IA energeticamente eficiente é mais viável em implantações de grande escala ou contínuas, enquanto o consumo de energia também é uma consideração importante em dispositivos de ponta (edge devices), onde a energia é limitada. A eficiência energética pode prolongar a vida útil da bateria, minimizar o tempo de inatividade e melhorar a confiabilidade desses sistemas. As regulamentações para emissão de carbono e consumo de energia em data centers também se tornaram mais rigorosas nos últimos anos.

Neste artigo, exploraremos várias inovações, incluindo chips de IA de baixa potência, novas arquiteturas, redes neurais gráficas e processamento de IA de borda para controlar custos, proteger o meio ambiente, aderir aos requisitos regulatórios e apoiar a evolução contínua da tecnologia de IA.

A Ascensão dos Chips de IA de Baixo Consumo

Nos últimos anos, fabricantes e projetistas de hardware vêm explorando novas formas de equilibrar eficiência energética e desempenho.

Como principal fornecedora de núcleos de processador para smartphones, a Arm® tem uma longa trajetória de foco em eficiência energética. Atualmente, essa obsessão por eficiência — que antes era voltado principalmente para smartphones — está sendo direcionada à IA. Por exemplo, a empresa afirma que sua CPU Neoverse é o processador mais eficiente em termos energéticos para data centers em nuvem. Segundo a Arm, quando implementada nos sistemas Graviton da Amazon Web Services (AWS), a CPU Neoverse apresentou 60% mais eficiência do que arquiteturas concorrentes.^[3]

Já os processadores de IA da MediaTek oferecem aceleração de IA com baixo consumo de energia, especialmente em smartphones, dispositivos domésticos inteligentes, wearables e veículos autônomos. Segundo a empresa, sua NPU (Unidade de Processamento Neural) é 27 vezes mais eficiente energeticamente que uma CPU típica e 15 vezes mais eficiente que uma GPU convencional.^[4] A empresa lançou sua sétima geração de NPU em 2023, acompanhada por um kit de desenvolvimento de software (SDK) e um conjunto de ferramentas para desenvolvedores.

Por fim, as Unidades de Processamento de Visão (VPUs) Intel® Movidius™ foram desenvolvidas especificamente para aplicações de visão computacional. O hardware combina processamento paralelo programável com aceleração de IA voltada para cargas de trabalho específicas, minimizando a movimentação de dados.^[5] A Intel oferece tanto uma VPU para tarefas em PCs quanto versões especializadas Movidius X para câmeras e sistemas embarcados.

Esse hardware de baixo consumo também ajuda a reduzir a dependência de servidores em nuvem ao viabilizar o processamento de IA na borda (edge AI). Em vez de realizar transmissões de dados que consomem muita energia, os sistemas embarcados podem utilizar seu próprio hardware. Além de contribuir para uma abordagem mais sustentável em IA, isso também permite operações em tempo real e prolonga a vida útil da bateria em dispositivos inteligentes e vestíveis.

Tecnologias Emergentes no Processamento de IA com Eficiência Energética

Há muito tempo, modelos de redes neurais são essenciais para a inteligência artificial. Os chips neuromórficos aplicam esse mesmo conceito ao design de hardware. Sua arquitetura é fortemente inspirada na neurociência e na biologia,^[6] resultando em algo semelhante a um cérebro artificial, com maior adaptabilidade, desempenho, eficiência energética e suporte a processamento paralelo em comparação aos chips de silício tradicionais.

Abordagens completamente novas para hardware estão surgindo. Um dos avanços promissores mais recentes foi anunciado no último verão por um grupo de pesquisadores chineses: uma unidade de processamento tensorial (TPU) baseada em nanotubos de carbono.^[7] A arquitetura única do chip é composta por 3.000 transistores de efeito de campo de nanotubos de carbono (FETs), organizados em uma malha fortemente acoplada de 3×3, formando nove unidades de processamento. Cada unidade coleta informações das unidades que vêm antes, processa parte dos dados e os transmite para as que vêm depois.

“Com base em nosso chip processador tensorial feito de carbono, construímos uma rede neural convolucional de cinco camadas capaz de realizar tarefas de reconhecimento de imagem com uma taxa de acerto de até 88% e consumo de energia de apenas 295 μW — o menor entre todas as tecnologias recentes de hardware para aceleração de redes convolucionais,” explica o pesquisador Zhiyong Zhang. “Os resultados das simulações do sistema mostram que o transistor à base de carbono, utilizando o nó tecnológico de 180nm, pode alcançar 850 MHz e uma eficiência energética superior a 1 TOPS/W,” demonstrando desempenho superior a outras soluções com o mesmo processo de fabricação.”

Redes Neurais Gráficas para Eficiência Energética

Não é apenas por meio de novas arquiteturas que a IA pode se tornar mais eficiente em termos energéticos. As redes neurais gráficas (GNNs), por exemplo, podem melhorar significativamente a eficiência energética de redes elétricas. Em comparação com outros modelos de aprendizado de máquina, as GNNs são mais adequadas à estrutura única e às complexidades da gestão e monitoramento dessas redes,^[8] possibilitando a previsão de falhas em componentes e previsões mais precisas.

As GNNs também podem contribuir para a gestão de fontes de energia renovável, utilizando dados provenientes de fontes solar e eólica para otimizar a distribuição de energia e reduzir perdas.

Conclusão

A inteligência artificial energeticamente eficiente é essencial para reduzir o impacto ambiental, diminuir os custos operacionais, aumentar a vida útil dos dispositivos e possibilitar uma expansão sustentável. À medida que a IA se torna mais sofisticada e suas demandas por recursos mais intensas, será necessário encontrar novas maneiras de reduzir o consumo de energia. Inovações como chips de IA de baixo consumo, GNNs, IA na borda (edge AI) e redes neurais gráficas são passos importantes nessa direção — e, juntas, provavelmente impulsionarão uma evolução ainda maior.