Chips para IA têm entregado cada vez mais desempenho e, consequentemente, exigindo mais energia. Segundo estimativas de um instituto de pesquisa sul-coreano, o consumo das GPUs voltadas para Inteligência Artificial podem passar de 15.000W. Isso é o equivalente a cerca de 26 GeForce RTX 5090, a placa de vídeo com o maior TDP no momento.
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A GPU com o maior consumo atualmente é a NVIDIA B200 que chega a 1.000W. Segundo já revelado pelo Time Verde, esse valor chegará próximo de 2.000W já no próximo ano com as GPUs Rubin. Há rumores que dizem que as próximas gerações de chips para IA da empresa podem ter TDP entre 6.000 e 9.000W.
GPUs de IA do futuro precisarão de refrigeração avançada
Porém, de acordo com a Kaist, esse valor pode chegar a 15.360W nos próximos 10 anos. Por causa dessa grande demanda energética, surge uma outra problemática: a refrigeração. As GPUs NVIDIA H100 podem ser refrigeradas por sistema tradicional a ar com fan, dissipador de alumínio e tubos de cobre, como em um CPU cooler tradicional.
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Com esses novos chips mais potentes, será necessário o uso de sistemas de refrigeração mais complexos, como por imersão, ou ainda mais complicado como seria de forma integrada, ou seja, com alguma tecnologia agindo dentro da estrutura da GPU. Esse tipo de tecnologia ainda não existe e seu desenvolvimento e implementação pode até já estar sendo pensado, considerando que os chips já estão em alguma etapa de criação.
Segundo os pesquisadores da Kaist, as GPUs Feynman da NVIDIA já devem exigir mais de 4.000W em meados de 2028, mas há quem acredite que esse número chegue em 6.000W e é esperado que essa geração seja lançada com sistema de refrigeração por imersão. Esse grande aumento no TDP acontece por conta da quantidade de chiplet de computação que não para de aumentar, além da quantidade memórias HBM empilhadas em um único encapsulamento.
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Fonte: Canaltech - Leia mais
