Bloomberg — Uma startup apoiada pelo CEO da Intel, Lip-Bu Tan, tem desenvolvido um software que pode dividir tarefas de inteligência artificial e enviá-las a diferentes tipos de chips, com o objetivo de simplificar um processo caro e que exige muita computação.
A Gimlet Labs se posiciona como a VMware da era da IA.
A tecnologia dessa empresa, que se popularizou nos anos 2000, permitiu que os servidores lidassem com cargas de trabalho de forma econômica, usando as máquinas com mais eficiência.
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Com a computação de IA, a maioria dos sistemas é executada em processadores gráficos da Nvidia que estão em falta.
Apesar da escassez dos chips, eles são frequentemente subutilizados e lidam com tarefas que não exigem tanta potência, diz a startup.
O software da Gimlet decide como alocar diferentes partes das tarefas de IA entre os chips da Intel, Advanced Micro Devices ou Nvidia - em vez de depender dos processadores mais potentes disponíveis ou de todos os mesmos processadores.
“As pessoas compram as máquinas mais avançadas”, disse Zain Asgar, cofundador e CEO da Gimlet, em uma entrevista à Bloomberg News.
“O que nós permitimos que você faça é descobrir como agrupar mais cargas de trabalho em uma máquina específica e também dividi-las em diferentes tipos de máquinas.”
A tecnologia é particularmente útil durante a implementação de agentes de IA, que automatizam processos repetitivos, disse.
Mas ela também poderá ser usada no futuro para ajustar os modelos de inteligência artificial.
Encontrar maneiras mais eficientes de desenvolver IA está se tornando mais urgente à medida que as empresas lutam para obter hardware de computação, energia e outros recursos de data center suficientes.
As empresas também estão procurando garantir que suas instalações mais antigas não se tornem relíquias subutilizadas.
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Esses centros de computação antigos - as chamadas implantações brownfield - podem ser um grande problema, de acordo com a cofundadora da Gimlet, Natalie Serrino. “Eles têm hardware diferente e podem ficar ociosos”, disse ela.
A Gimlet, fundada há dois anos, tem raízes na Universidade de Stanford e em uma empresa chamada Pixie, que foi adquirida pela New Relic em 2020.
A startup com sede em São Francisco diz que tem vendas de mais de US$ 10 milhões por ano.
Ela levantou uma rodada seed de US$ 12 milhões liderada pela empresa de risco Factory, com investidores anjos, incluindo o CEO da Intel, Lip-Bu Tan, o diretor da Figma, Dylan Field, e o ex-CEO da VMware, Raghu Raghuram.
O diretor de tecnologia e IA da Intel, Sachin Katti, professor adjunto de Stanford que lecionou com Asgar, é consultor da Gimlet, assim como Tan.
A Intel tem procurado assumir um papel mais importante na computação de IA, como parte de seus esforços para retomar o crescimento.
Sob o comando de Tan, que assumiu o cargo de CEO em março, e Katti, que foi nomeado para seu cargo atual um mês depois, a empresa está tentando demonstrar que os processadores Intel podem ser usados para algumas partes das tarefas de IA.
Por exemplo, eles poderiam ser combinados com os da Nvidia para prolongar a vida útil desses chips.
O envolvimento de Tan e Katti com a startup - ou com a tecnologia que se tornou a Gimlet - é anterior às suas funções na Intel.
Mas a estratégia da Gimlet se encaixa perfeitamente nos objetivos da Intel. “A Intel está entusiasmada com o surgimento desse tipo de abordagem”, disse Katti.
As ideias resultam de pesquisas e aulas envolvendo Asgar, Katti e Serrino, que foi bolsista visitante em Stanford. Inicialmente, o grupo queria desenvolver um software que tornasse mais eficiente a execução de tarefas e modelos de IA em pequenos dispositivos na borda das redes, como laptops e telefones celulares.
A turma de Asgar e Katti testou modelos de IA implantados em máquinas Raspberry Pi, por exemplo. Mas os cofundadores viram uma oportunidade maior de aprimorar a forma como a computação em nuvem de IA funciona.
Atualmente, o software da Gimlet pode melhorar a eficiência em cerca de 1,5 a 2 vezes, medido pelo custo total da entrega de uma determinada meta de desempenho.
A empresa está interessada em adicionar mais fornecedores e tipos de chips - especialmente unidades de processamento de tensores, ou TPUs, que são fabricadas por empresas como o Google, da Alphabet.
O software trabalha principalmente com modelos de código aberto, embora o Gimlet também possa trabalhar com software proprietário se os clientes fornecerem acesso. O Gimlet também precisa levar em conta muitas versões de chips diferentes, portanto, ele tem um agente de IA próprio que pode gerar automaticamente parte do software necessário para trabalhar com vários processadores.
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