Apresentado por Braço
Uma pilha de software mais simples é a chave para uma IA portátil e escalonável na nuvem e na borda.
A IA agora está alimentando aplicativos do mundo real, mas pilhas de software fragmentadas estão impedindo isso. Os desenvolvedores reconstroem rotineiramente os mesmos modelos para diferentes alvos de hardware, perdendo tempo colando código em vez de enviar recursos. A boa notícia é que uma mudança está em andamento. Conjuntos de ferramentas unificados e bibliotecas otimizadas tornam possível implantar modelos em várias plataformas sem comprometer o desempenho.
No entanto, permanece um obstáculo crítico: a complexidade do software. Ferramentas díspares, otimizações específicas de hardware e pilhas de tecnologia em camadas continuam a atrapalhar o progresso. Para desbloquear a próxima onda de inovação em IA, a indústria deve afastar-se decisivamente do desenvolvimento isolado e aproximar-se de plataformas simplificadas e de ponta a ponta.
Essa transformação já está tomando forma. Os principais provedores de nuvem, fornecedores de plataformas de ponta e comunidades de código aberto estão convergindo para cadeias de ferramentas unificadas que simplificam o desenvolvimento e aceleram a implantação, da nuvem à borda. Neste artigo, exploraremos por que a simplificação é a chave para uma IA escalável, o que está impulsionando esse impulso e como as plataformas de próxima geração estão transformando essa visão em resultados reais.
O gargalo: fragmentação, complexidade e ineficiência
A questão não é apenas a variedade de hardware; é o esforço duplicado entre estruturas e metas que retarda o tempo de obtenção de valor.
Diversos alvos de hardware: GPUs, NPUs, dispositivos somente CPU, SoCs móveis e aceleradores personalizados.
Fragmentação de ferramentas e estrutura: TensorFlow, PyTorch, ONNX, MediaPipe e outros.
Restrições de borda: os dispositivos exigem desempenho com eficiência energética em tempo real e sobrecarga mínima.
De acordo com a Gartner Research, essas incompatibilidades criam um obstáculo importante: mais de 60% das iniciativas de IA param antes da produção, impulsionadas pela complexidade da integração e pela variabilidade de desempenho.
Como é a simplificação de software
A simplificação está se unindo em torno de cinco medidas que reduzem custos e riscos de reengenharia:
Camadas de abstração multiplataforma que minimizam a reengenharia ao portar modelos.
Bibliotecas ajustadas para desempenho integrado nas principais estruturas de ML.
Projetos arquitetônicos unificados que escalam do datacenter para dispositivos móveis.
Padrões abertos e tempos de execução (por exemplo, ONNX, MLIR) reduzindo o aprisionamento e melhorando a compatibilidade.
Ecossistemas voltados para o desenvolvedor enfatizando velocidade, reprodutibilidade e escalabilidade.
Estas mudanças estão a tornar a IA mais acessível, especialmente para startups e equipas académicas que anteriormente não tinham recursos para uma otimização personalizada. Projetos como os benchmarks Optimum e MLPerf da Hugging Face também estão ajudando a padronizar e validar o desempenho entre hardwares.
Momento do ecossistema e sinais do mundo real A simplificação não é mais uma aspiração; está acontecendo agora. Em todo o setor, as considerações de software estão influenciando as decisões no nível de design de IP e silício, resultando em soluções prontas para produção desde o primeiro dia. Os principais intervenientes do ecossistema estão a impulsionar esta mudança, alinhando os esforços de desenvolvimento de hardware e software, proporcionando uma integração mais estreita em toda a pilha.
Um catalisador importante é o rápido aumento da inferência de ponta, onde os modelos de IA são implantados diretamente em dispositivos, e não na nuvem. Isso intensificou a demanda por pilhas de software simplificadas que suportem a otimização de ponta a ponta, do silício ao sistema e ao aplicativo. Empresas como a Arm estão respondendo permitindo um acoplamento mais estreito entre suas plataformas de computação e conjuntos de ferramentas de software, ajudando os desenvolvedores a acelerar o tempo de implantação sem sacrificar o desempenho ou a portabilidade. O surgimento de modelos de fundação multimodais e de uso geral (por exemplo, LLaMA, Gemini, Claude) também acrescentou urgência. Esses modelos exigem tempos de execução flexíveis que podem ser dimensionados em ambientes de nuvem e de borda. Os agentes de IA, que interagem, adaptam e executam tarefas de forma autônoma, impulsionam ainda mais a necessidade de software multiplataforma de alta eficiência.
O MLPerf Inference v3.1 incluiu mais de 13.500 resultados de desempenho de 26 remetentes, validando benchmarking multiplataforma de cargas de trabalho de IA. Os resultados abrangeram data centers e dispositivos de borda, demonstrando a diversidade de implantações otimizadas que estão sendo testadas e compartilhadas.
Tomados em conjunto, estes sinais deixam claro que a procura e os incentivos do mercado estão a alinhar-se em torno de um conjunto comum de prioridades, incluindo a maximização do desempenho por watt, a garantia da portabilidade, a minimização da latência e o fornecimento de segurança e consistência em escala.
O que deve acontecer para uma simplificação bem-sucedida
Para concretizar a promessa de plataformas simplificadas de IA, várias coisas devem acontecer:
Forte co-design de hardware/software: recursos de hardware expostos em estruturas de software (por exemplo, multiplicadores de matriz, instruções de acelerador) e, inversamente, software projetado para aproveitar as vantagens do hardware subjacente.
Conjuntos de ferramentas e bibliotecas consistentes e robustos: os desenvolvedores precisam de bibliotecas confiáveis e bem documentadas que funcionem em vários dispositivos. A portabilidade de desempenho só é útil se as ferramentas forem estáveis e bem suportadas.
Ecossistema aberto: fornecedores de hardware, mantenedores de estruturas de software e desenvolvedores de modelos precisam cooperar. Padrões e projetos compartilhados ajudam a evitar a reinvenção da roda para cada novo dispositivo ou caso de uso.
Abstrações que não obscurecem o desempenho: embora a abstração de alto nível ajude os desenvolvedores, ela ainda deve permitir ajuste ou visibilidade quando necessário. O equilíbrio certo entre abstração e controle é fundamental.
Segurança, privacidade e confiança integradas: especialmente à medida que mais computação muda para dispositivos (borda/móveis), questões como proteção de dados, execução segura, integridade do modelo e privacidade são importantes.
Arm como um exemplo de simplificação liderada pelo ecossistema
A simplificação da IA em escala agora depende do design de todo o sistema, onde o silício, o software e as ferramentas de desenvolvedor evoluem em sincronia. Essa abordagem permite que cargas de trabalho de IA sejam executadas com eficiência em diversos ambientes, desde clusters de inferência em nuvem até dispositivos de borda com bateria limitada. Também reduz a sobrecarga da otimização personalizada, tornando mais fácil lançar novos produtos no mercado com mais rapidez. Arm (Nasdaq:Arm) está avançando neste modelo com um foco centrado na plataforma que impulsiona as otimizações de hardware-software através da pilha de software. Na COMPUTEX 2025, a Arm demonstrou como suas CPUs Arm9 mais recentes, combinadas com extensões ISA específicas de IA e as bibliotecas Kleidi, permitem uma integração mais estreita com estruturas amplamente utilizadas como PyTorch, ExecuTorch, ONNX Runtime e MediaPipe. Esse alinhamento reduz a necessidade de kernels personalizados ou operadores ajustados manualmente, permitindo que os desenvolvedores desbloqueiem o desempenho do hardware sem abandonar as cadeias de ferramentas familiares.
As implicações no mundo real são significativas. No data center, as plataformas baseadas em Arm estão oferecendo melhor desempenho por watt, fundamental para dimensionar as cargas de trabalho de IA de forma sustentável. Em dispositivos de consumo, essas otimizações permitem experiências de usuário extremamente responsivas e inteligência de fundo sempre ativa, mas com baixo consumo de energia.
De forma mais ampla, a indústria está se unindo em torno da simplificação como um imperativo de design, incorporando o suporte de IA diretamente em roteiros de hardware, otimizando a portabilidade de software e padronizando o suporte para os principais tempos de execução de IA. A abordagem da Arm ilustra como a integração profunda em toda a pilha de computação pode tornar a IA escalável uma realidade prática.
Validação e impulso do mercado
Em 2025, quase metade da computação enviada para os principais hiperscaladores será executada em arquiteturas baseadas em Arm, um marco que ressalta uma mudança significativa na infraestrutura em nuvem. À medida que as cargas de trabalho de IA se tornam mais intensivas em recursos, os provedores de nuvem estão priorizando arquiteturas que oferecem desempenho superior por watt e suportam portabilidade contínua de software. Esta evolução marca um pivô estratégico em direção a uma infraestrutura escalável e com eficiência energética, otimizada para o desempenho e as demandas da IA moderna.
No limite, os mecanismos de inferência compatíveis com Arm permitem experiências em tempo real, como tradução ao vivo e assistentes de voz sempre ativos, em dispositivos alimentados por bateria. Esses avanços trazem recursos poderosos de IA diretamente aos usuários, sem sacrificar a eficiência energética.
O impulso dos desenvolvedores também está acelerando. Em uma colaboração recente, GitHub e Arm introduziram executores nativos Arm Linux e Windows para GitHub Actions, simplificando fluxos de trabalho de CI para plataformas baseadas em Arm. Essas ferramentas reduzem a barreira de entrada para desenvolvedores e permitem um desenvolvimento mais eficiente e multiplataforma em escala.
O que vem a seguir
Simplificar não significa remover totalmente a complexidade; significa gerenciá-lo de maneira que capacite a inovação. À medida que a pilha de IA se estabiliza, os vencedores serão aqueles que oferecerem desempenho contínuo em um cenário fragmentado.
De uma perspectiva voltada para o futuro, espere:
Benchmarks como guarda-corpos: Os pacotes MLPerf + OSS orientam onde otimizar em seguida.
Mais upstream, menos garfos: Os recursos de hardware chegam às ferramentas convencionais, não às ramificações personalizadas.
Convergência pesquisa + produção: Transferência mais rápida de documentos para produtos por meio de tempos de execução compartilhados.
Conclusão
A próxima fase da IA não envolve hardware exótico; trata-se também de software que viaja bem. Quando o mesmo modelo chega com eficiência à nuvem, ao cliente e à borda, as equipes entregam com mais rapidez e gastam menos tempo reconstruindo a pilha.
A simplificação em todo o ecossistema, e não os slogans liderados pelas marcas, separará os vencedores. O manual prático é claro: unificar plataformas, otimizações upstream e medir com benchmarks abertos. Explore como as plataformas de software Arm AI estão possibilitando esse futuro — de forma eficiente, segura e em escala.
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Fonte ==> Cyberseo
