O que é um ASIC para LLM?

Um ASIC (Circuito Integrado Específico para Aplicação) para LLM (Large Language Model) é um chip especializado projetado especificamente para executar cargas de trabalho de inferência de modelos de linguagem grandes, otimizado para aritmética de baixa precisão, largura de banda de memória e operações sensíveis a latência, em vez do processamento geral que os GPUs oferecem.

Quão mais rápidos são os ASICs de inferência em comparação com os GPUs?

ASICs modernos para inferência, como o LPU da Groq, podem oferecer um throughput 3 a 18 vezes mais rápido e um tempo até o primeiro token até 10 vezes mais rápido do que GPUs de alto desempenho, como a NVIDIA H100. Eles também alcançam um desempenho por watt 10 a 50 vezes superior, resultando em significativas economias de custos em larga escala.

Por que não podemos simplesmente usar GPUs para inferência de IA?

Enquanto as GPUs funcionam bem para inferência, elas estão superdimensionadas para a tarefa. Elas suportam aritmética de alta precisão (FP32/FP16), quando a inferência frequentemente precisa apenas de 8 bits ou 4 bits, desperdiçam energia em recursos não utilizados e não estão otimizadas para cargas de trabalho dominadas por largura de banda de memória, típicas de modelos de transformer.

Qual é o lado negativo de usar chips de inferência especializados?

Os principais trade-offs são flexibilidade (os ASICs podem ter dificuldades com novas arquiteturas de modelos), altos custos iniciais de design (dezenas de milhões para o desenvolvimento do chip) e dependência de ecossistemas de software (compiladores e frameworks). Eles também são uma aposta de longo prazo em padrões arquitetônicos específicos.

Quem está construindo esses ASICs de inferência?

Os principais players incluem a Groq (LPU), Etched AI (Sohu), Tenstorrent (Grayskull/Blackhole), Intel (Crescent Island), Cerebras (WSE-3) e colaborações rumores como a OpenAI com a Broadcom. Muitas startups, como a d-Matrix, Rain AI e Mythic, também estão entrando no mercado.

Os ASICs de inferência substituirão totalmente os GPUs?

Não. O futuro provavelmente apresentará clusters híbridos, onde os GPUs lidarão com cargas de trabalho de treinamento flexíveis, enquanto os ASICs atenderão à inferência em produção em larga escala. Os GPUs continuarão sendo essenciais para pesquisa, desenvolvimento de modelos e treinamento, enquanto os ASICs otimizarão a eficiência da implantação.

O Surgimento de ASICs para LLM: Por que o Hardware de Inferência Importa

Chipsets especializados estão tornando a inferência de IA mais rápida e barata.

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O futuro do IA não é apenas sobre modelos mais inteligentes modelos — é sobre silício mais inteligente.
Hardware especializado para inferência de LLM está impulsionando uma revolução semelhante à mudança do mineração de Bitcoin para ASICs.

Circuito elétrico de ASIC para LLM Imaginação elétrica - Flux texto para imagem LLM.

Por que os LLMs precisam de seu próprio hardware

Grandes modelos de linguagem transformaram a IA, mas por trás de cada resposta fluida está uma grande quantidade de cálculos e tráfego de memória. À medida que os custos de inferência se tornam dominantes — frequentemente excedendo os custos de treinamento ao longo da vida útil de um modelo — o hardware otimizado especificamente para inferência faz sentido economicamente.

A analogia com a mineração de Bitcoin não é acidental. Em ambos os casos, uma carga de trabalho altamente específica e repetitiva se beneficia enormemente de silício personalizado que elimina tudo o que não é essencial.

Lições da mineração de Bitcoin

A mineração de Bitcoin evoluiu por quatro gerações:

Era	Hardware	Benefício Chave	Limitação
2015–2020	GPUs (CUDA, ROCm)	Flexibilidade	Consumo de energia alto, limitado por memória
2021–2023	TPUs, NPUs	Especialização em granularidade	Ainda orientado para treinamento
2024–2025	ASICs de Transformer	Ajustado para inferência de baixa bit	Limitada generalidade

A IA está seguindo um caminho semelhante. Cada transição melhorou o desempenho e a eficiência energética por ordens de magnitude.

No entanto, ao contrário dos ASICs de Bitcoin (que apenas calculam SHA-256), os ASICs de inferência precisam de alguma flexibilidade. Os modelos evoluem, as arquiteturas mudam e os esquemas de precisão melhoram. O truque é especializar apenas o suficiente — fixar os padrões centrais enquanto mantém a adaptabilidade nas bordas.

O que torna a inferência de LLM diferente do treinamento

As cargas de trabalho de inferência têm características únicas que o hardware especializado pode explorar:

A precisão baixa domina — aritmética de 8 bits, 4 bits, até ternária ou binária funciona bem para inferência
A memória é o gargalo — mover pesos e caches KV consome muito mais energia do que o cálculo
A latência importa mais do que a throughput — os usuários esperam tokens em menos de 200 ms
Paralelismo massivo de solicitações — milhares de solicitações de inferência simultâneas por chip
Padrões previsíveis — camadas de Transformer são altamente estruturadas e podem ser fixadas
Oportunidades de esparsidade — modelos estão usando cada vez mais técnicas de poda e MoE (Mistura de Especialistas)

Um chip projetado especificamente para inferência pode fixar essas suposições para alcançar 10–50× melhor desempenho por watt do que GPUs gerais.

Quem está construindo hardware otimizado para LLM

O mercado de ASICs para inferência de LLM está aquecendo com jogadores estabelecidos e startups ambiciosas:

Empresa	Chip / Plataforma	Especialidade
Groq	LPU (Unidade de Processamento de Linguagem)	Throughput determinístico para LLMs
Etched AI	Sohu ASIC	Motor de Transformer fixado
Tenstorrent	Grayskull / Blackhole	ML geral com malha de alta largura de banda
OpenAI × Broadcom	Chip de Inferência Personalizado	Lançamento rumorado para 2026
Intel	Crescent Island	GPU Xe3P exclusiva para inferência com 160GB HBM
Cerebras	Engrenagem de Escala de Wafer (WSE-3)	Grande largura de banda de memória no chip

Esses não são vaporware — estão sendo implantados em data centers hoje. Além disso, startups como d-Matrix, Rain AI, Mythic e Tenet estão projetando chips do zero em torno de padrões aritméticos de Transformer.

Arquitetura de um ASIC de Inferência de Transformer

O que parece um chip otimizado para Transformer sob o capô?

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|         Interface do Host               |
|   (PCIe / CXL / NVLink / Ethernet)   |
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|  Interconexão no chip (malha/anel)    |
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|  Tiles / Núcleos de Cálculo               |
|   — Unidades de multiplicação de matriz densa      |
|   — ALUs de baixa precisão (int8/int4)   |
|   — Unidades de desquantização / ativação       |
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|  SRAM no chip e buffers de cache KV     |
|   — Pesos quentes, caches fusionados        |
+--------------------------------------+
|  Pipelines de Quantização / Desquantização    |
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|  Agendador / Controlador              |
|   — Motor de execução de gráfico estático    |
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|  Interface de DRAM / HBM fora do chip       |
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Características arquitetônicas importantes incluem:

Núcleos de cálculo — Unidades de multiplicação de matriz densa otimizadas para operações int8, int4 e ternárias
SRAM no chip — Grandes buffers armazenam pesos quentes e caches KV, minimizando acessos caros à DRAM
Interconexões de streaming — Topologia de malha permite escala eficiente em múltiplos chips
Engines de quantização — Quantização/desquantização em tempo real entre camadas
Pilha de compilador — Traduz gráficos PyTorch/ONNX diretamente em micro-ops específicos do chip
Kernels de atenção fixados — Elimina sobrecarga de fluxo de controle para softmax e outras operações

A filosofia de design espelha ASICs de Bitcoin: cada transistor serve a carga de trabalho específica. Nenhum silício desperdiçado em recursos que a inferência não precisa.

Benchmarks Reais: GPUs vs. ASICs de Inferência

Aqui está como o hardware de inferência especializado se compara a GPUs de ponta:

Modelo	Hardware	Throughput (tokens/s)	Tempo para primeiro token	Multiplicador de desempenho
Llama-2-70B	NVIDIA H100 (8x DGX)	~80–100	~1,7s	Padrão (1×)
Llama-2-70B	Groq LPU	241–300	0,22s	3–18× mais rápido
Llama-3.3-70B	Groq LPU	~276	~0,2s	Consistente 3×
Gemma-7B	Groq LPU	814	<0,1s	5–15× mais rápido

Fontes: Groq.com, ArtificialAnalysis.ai, Blog do Desenvolvedor da NVIDIA

Esses números ilustram não melhorias incrementais, mas melhorias de ordem de grandeza tanto em throughput quanto em latência.

Os Trade-Offs Críticos

A especialização é poderosa, mas vem com desafios:

Flexibilidade vs. Eficiência. Um ASIC totalmente fixo executa rapidamente os modelos de Transformer atuais, mas pode ter dificuldades com arquiteturas do futuro. O que acontece quando os mecanismos de atenção evoluem ou novas famílias de modelos surgem?
Quantização e Precisão. A precisão baixa economiza uma quantidade enorme de energia, mas gerenciar a degradação de precisão requer esquemas de quantização sofisticados. Nem todos os modelos se quantizam bem para 4 bits ou menos.
Ecosistema de Software. Hardware sem compiladores, kernels e frameworks robustos é inútil. A NVIDIA ainda domina em grande parte devido ao ecossistema maduro do CUDA. Novos fabricantes de chips devem investir pesado no software.
Custo e Risco. Fazer um chip custa milhões de dólares e leva de 12 a 24 meses. Para startups, isso é um grande investimento em suposições arquitetônicas que podem não se sustentar.

Mesmo assim, em escala hiper, até ganhos de eficiência de 2× se traduzem em bilhões de economia. Para provedores de nuvem que processam milhões de solicitações de inferência por segundo, o silício personalizado está se tornando cada vez mais inadiável.

Como um chip ideal de inferência de LLM parece

Funcionalidade	Especificação Ideal
Processo	Nós de 3–5nm
SRAM no chip	100MB+ acoplado estreitamente
Precisão	Suporte nativo a int8 / int4 / ternária
Throughput	500+ tokens/sec (modelo de 70B)
Latência	<100ms tempo para primeiro token
Interconexão	Malha ou ligações ópticas de baixa latência
Compilador	Ferramenta de conversão PyTorch/ONNX → microcódigo
Energia	<0,3 joules por token

O Futuro: 2026–2030 e Além

Espera-se que o cenário de hardware de inferência se estratifique em três níveis:

Chips de Treinamento. GPUs de alta gama como NVIDIA B200 e AMD Instinct MI400 continuarão dominando o treinamento com sua flexibilidade FP16/FP8 e larga banda de memória.
ASICs de Inferência. Aceleradores de Transformer fixados em baixa precisão lidarão com o serviço de produção em escala hiper, otimizados para custo e eficiência.
NPUs de Edge. Pequenos chips ultraeficientes trarão LLMs quantizados para smartphones, veículos, dispositivos IoT e robôs, permitindo inteligência no dispositivo sem dependência da nuvem.

Além do hardware, veremos:

Clusters Híbridos — GPUs para treinamento flexível, ASICs para serviço eficiente
Inferência como Serviço — Grandes provedores de nuvem implantando chips personalizados (como AWS Inferentia, Google TPU)
Co-Design de Hardware e Software — Modelos explicitamente projetados para serem amigáveis ao hardware por meio de esparsidade, consciência de quantização e atenção por blocos
Padrões Abertos — APIs padronizadas de inferência para evitar o bloqueio de fornecedores

Pensamentos Finais

A “ASIC-ização” da inferência de IA já está em andamento. Assim como a mineração de Bitcoin evoluiu de CPUs para silício especializado, a implantação de IA está seguindo o mesmo caminho.

A próxima revolução na IA não será sobre modelos maiores — será sobre chips melhores. Hardware otimizado para os padrões específicos de inferência de Transformer determinará quem poderá implantar IA economicamente em escala.

Assim como os mineradores de Bitcoin otimizaram cada watt desperdiçado, o hardware de inferência extrairá cada último FLOP por joule. Quando isso acontecer, a verdadeira quebra será nos algoritmos — será no silício que os executa.

O futuro da IA está sendo gravado no silício, um transistor de cada vez.