A IA veio para ficar e cada vez mais aplicações usam a tecnologia em diferentes áreas. Por isso, é necessário hardware capaz de executar essas tarefas de forma eficiente e acessível. Diferentes empresas oferecem suas soluções e a Intel é uma delas tanto em CPU, como em GPUs.
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O Time Azul conta com a tecnologia Xe Matrix eXtensions (XMX), que é relativamente nova, fazendo sua estreia com a arquitetura Xe, presente nas placas de vídeo Arc e nos gráficos integrados das últimas gerações de processadores Intel Core. O Canaltech conversou com Yuri Daglian, engenheiro de aplicações da Intel, que nos explicou como a tecnologia funciona.
O que são as Xe Matrix eXtensions (XMX)?
A XMX é uma tecnologia a nível de hardware que está integrada nas GPUs dedicadas ou integradas da Intel. Trata-se de unidades de execução da arquitetura gráfica Xe, especializada em inferência de IA. Ou seja, são motores de IA que tem este único propósito: executar tarefas de inteligência artificial.
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“O Intel Xe Matrix Extensions é a tecnologia da Intel para GPUs, sejam GPUs dedicadas, ou seja, discretas, sejam GPUs integradas nos processadores, para lidar com cálculos [de workloads de IA] em precisões diferentes”, adiciona Yuri.
Essas unidades aceleram operações de multiplicação de matrizes, que é um conjunto de vetores. “Eu posso dizer que matrizes são a base da inteligência artificial e de redes neurais como um todo. Então, tecnologias que aceleram o cálculo de matrizes vão acelerar a inteligência artificial praticamente por tabela”, explica.
Como funciona o XMX?
Yuri lembra que a Xe Matrix eXtensions não é algo que o usuário precisa habilitar ou mesmo configurar em alguma aplicação. As unidades XMX são “chamadas” ao trabalho pela aplicação com IA que faz uso dessa tecnologia. Ou seja, estamos falando de algo automatizado, sendo necessário só manter os drivers atualizados.
“O XMX executa o que chamamos de DPAS (Dot Product Accumulated Systolic), que são vetores sistólicos, otimizados para arquiteturas de computação paralela, como em GPUs”, afirma o representante da Intel.
Ele compara com uma CPU, que executa tarefas de modo sequencial, cada uma por núcleo. Com uma GPU, basicamente, vários núcleos conseguem trabalhar em uma mesma tarefa e “é por isso que GPUs são tão relevantes para inteligência artificial”. Assim, é possível ter mais desempenho na inferência de IA. E é aí que entram os Intel XMX:
“Quando os núcleos diferentes precisam calcular uma ou mais tarefas e essas tarefas vão cascateando entre os demais núcleos, o XMX é feito de tal forma com que esse efeito cascata seja muito mais rápido, sendo 16x mais rápido do que uma arquitetura tradicional de GPUs”.
Por isso, as GPUs conseguem ser mais eficientes por serem otimizadas para esse tipo de tarefa, executando aplicações INT8 e FP16, comuns em inferência de IA, de forma mais eficiente e ainda oferecendo ótimo desempenho. Esse mesmo conceito é o que também vemos nos Tensor Cores das GPUs da NVIDIA.
Atuação do XMX em conjunto com o XeSS (Xe Super Sampling)
Depois da NVIDIA e AMD, a Intel também passou a oferecer sua solução de upscaling de imagem para jogos. O Xe Super Sampling (XeSS) funciona em qualquer placa de vídeo moderna, mas o desempenho é consideravelmente mais otimizado nas placas de vídeo Arc do Time Azul por conta do uso de IA com as unidades XMX.
“O XeSS funciona em qualquer GPU de qualquer fabricante. Ele vai ter um ganho de desempenho associado para qualquer GPU em qualquer arquitetura. Porém, se eu estiver utilizando uma GPU Intel Arc, eu vou ter aceleração XMX, e aí o XeSS é muito beneficiado com isso e eu consigo ter um ganho de performance ainda maior”, explica Yuri.
Através de uma rede neural, que está sempre melhorando a qualidade de imagem com os jogos que já oferecem suporte à tecnologia, usuários de GPUs Intel Arc podem fazer uso de upscaling, a técnica que renderiza o jogo em uma resolução mais baixa e depois a amplia para a resolução nativa através de IA, e também de geração de quadros com o XeSS 2.
Esse treinamento funciona, resumidamente, adicionando milhares de imagens ao banco de dados da IA e dizendo que essas imagens correspondem a algo específico. Como estamos falando de jogos, é como se usassem milhares de imagens de carros do Forza Horizon 5, por exemplo, ensinando a IA sobre os diferentes carros e cenários. Assim, a rede de dados fica tão grande, que o desempenho e a qualidade gráfica são melhorados por conta disso.
Yuri exemplifica ainda o uso com NPCs em RPGs. Até hoje, os personagens desses jogos são limitados em suas falas, mas isso pode ser consideravelmente diferente com o uso de IA, deixando os NPCs mais vivos e o mundo mais dinâmico. Esse tipo de tecnologia pode ser processado por núcleos dedicados como o XMX e outros do tipo em GPUs.
Aplicações práticas além dos jogos
O foco maior das aceleradoras de IA XMX está em jogos, por fazer parte de uma placa de vídeo geralmente usada em games. Mas suas aplicações são bem maiores e diversificadas do que isso. Em teoria, segundo Yuri, “qualquer aplicação que faça uso de IA na GPU” pode se beneficiar da aceleração, resultando em mais desempenho.
Aplicações de produção de conteúdo, como edição de imagem e vídeo com o Photoshop e Premiere da Adobe, por exemplo, podem fazer uso desse hardware. O engenheiro da Intel explica que é preciso ter os drivers adequados e a aplicação reconhece que a GPU dispõe de aceleradores de IA e automaticamente faz uso desse hardware dedicado.
“O que eu preciso é ter um driver adequado. E eu preciso que o software demande o uso da GPU. Se ele utilizar a NPU, não vai ter o uso do XMX, por exemplo. Mas se ele usar a GPU e eu tiver o hardware correto, ou seja, uma GPU correta, usuário não precisa fazer nada, ele já vai ter a aceleração do XMX”, adiciona Yuri.
Importância do XMX nos AI PCs
Com o advento dos AI PCs e até dos Copilot+ PCs, iniciou-se um grande apelo para a execução de tarefas de IA localmente, ou seja, no hardware da máquina ao invés de depender da nuvem de grandes empresas de tecnologia como costuma acontecer.
Esses computadores são completamente voltados para a inferência de inteligência artificial, principalmente quando falamos de hardware da Intel. Isso acontece porque as CPUs do Time Azul não só oferecem NPU para aplicações que fazem uso desses núcleos, mas também conta com os XMX para tarefas de IA voltadas para a GPU.
Esse conceito torna viável o uso de IA em sua própria máquina, seja PC de mesa ou notebook. Com cada vez mais aplicações fazendo uso desse tipo de tecnologia, tem se tornado mais e mais interessante ter esse tipo de hardware pelo usuário comum e não mais só para grandes empresas.
Conclusão
Apesar de difundido como uma tecnologia que melhora aceleração da tecnologia Intel XeSS, o XMX tem um uso mais amplo com IA em diferentes tarefas. Por estar disponível nas CPUs e placas de vídeo mais recentes, existe uma facilidade maior no acesso, diferente do que as rivais AMD e NVIDIA vem fazendo.
Essas unidades aceleradoras de IA presente nas GPUs da Intel também se estabelecem como peça-chave na estratégia do Time Azul em tornar cada vez mais possível a inferência de AI localmente, eliminando a necessidade de depender do processamento em massa das grandes empresas em boa parte das aplicações.
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