Como a supercomputação irá evoluir, segundo Jack Dongarra

A supercomputação de alto desempenho — antes domínio exclusivo da pesquisa científica — agora é um recurso estratégico para o treinamento de modelos de inteligência artificial cada vez mais complexos. Essa convergência de IA e HPC está redefinindo não apenas essas tecnologias, mas também as formas como o conhecimento é produzido, assumindo uma posição estratégica no cenário global.

Para discutir a evolução da HPC, a WIRED conversou em julho com Jack Dongarra, cientista da computação americano que contribuiu significativamente para o desenvolvimento de softwares de HPC nas últimas quatro décadas — tanto que, em 2021, recebeu o prestigioso Prêmio Turing. O encontro ocorreu durante o 74º Encontro de Laureados do Nobel, em Lindau, Alemanha , que reuniu dezenas de laureados do Nobel, além de mais de 600 cientistas emergentes de todo o mundo.

Esta entrevista foi editada para maior clareza e extensão.

WIRED: Qual será o papel da inteligência artificial e da computação quântica no desenvolvimento científico e tecnológico nos próximos anos?

Jack Dongarra: Eu diria que a IA já desempenha um papel importante na forma como a ciência é feita: estamos usando a IA de muitas maneiras para auxiliar na descoberta científica. Ela está sendo usada em termos de computação e nos ajudando a aproximar o comportamento das coisas. Então, penso na IA como uma forma de obter uma aproximação e, então, talvez refinar essa aproximação com as técnicas tradicionais.

Hoje, temos técnicas tradicionais de modelagem e simulação, executadas em computadores. Se você tem um problema muito complexo, recorre a um supercomputador para entender como calcular a solução. A IA tornará isso mais rápido, melhor e mais eficiente.

A IA também terá um impacto além da ciência — será mais importante do que a internet quando surgiu. Será tão onipresente em tudo o que fazemos. Será usada de tantas maneiras que ainda não descobrimos. Ela servirá a um propósito maior do que a internet teve nos últimos 15, 20 anos.

A computação quântica é interessante. É realmente uma área maravilhosa para pesquisa, mas sinto que temos um longo caminho a percorrer. Hoje, temos exemplos de computadores quânticos — o hardware sempre vem antes do software —, mas esses exemplos são muito primitivos. Com um computador digital, pensamos em fazer um cálculo e obter uma resposta. O computador quântico, em vez disso, nos dará uma distribuição de probabilidade de onde está a resposta, e você fará uma série de, digamos, execuções no computador quântico, e isso lhe dará uma série de soluções potenciais para o problema, mas não lhe dará a resposta. Então, será diferente.

Com a computação quântica, estamos presos em um momento de entusiasmo?

Acho que, infelizmente, a ideia foi superestimada — há muito entusiasmo associado à tecnologia quântica. O resultado disso normalmente é que as pessoas ficam muito entusiasmadas com ela, mas ela não cumpre nenhuma das promessas feitas, e aí o entusiasmo acaba.

Já vimos isso antes: a IA passou por esse ciclo e se recuperou. E hoje, a IA é uma realidade. As pessoas a usam, ela é produtiva e servirá a um propósito para todos nós de forma substancial. Acho que a tecnologia quântica precisa passar por esse inverno, em que as pessoas serão desencorajadas por ela, a ignorarão, e então surgirão pessoas brilhantes que descobrirão como usá-la e como torná-la mais competitiva com as tecnologias tradicionais.

Há muitas questões que precisam ser resolvidas. Computadores quânticos são muito fáceis de serem perturbados. Eles terão muitas "falhas" — eles quebrarão devido à natureza frágil da computação. Até que possamos torná-los mais resistentes a essas falhas, eles não farão o trabalho que esperamos. Não acho que algum dia teremos um laptop que seja um laptop quântico. Posso estar errado, mas certamente não acho que isso acontecerá enquanto eu estiver vivo.

Computadores quânticos também precisam de algoritmos quânticos, e hoje temos pouquíssimos algoritmos que podem ser executados efetivamente em um computador quântico. Portanto, a computação quântica está em seus primórdios, e junto com ela, a infraestrutura que utilizará o computador quântico. Portanto, algoritmos quânticos, softwares quânticos, as técnicas que temos, todos eles são muito primitivos.

Quando podemos esperar — se é que isso vai acontecer — a transição dos sistemas tradicionais para os quânticos?

Hoje, temos muitos centros de supercomputação ao redor do mundo, e eles têm computadores muito poderosos. Esses são computadores digitais. Às vezes, o computador digital é complementado com algo para melhorar o desempenho — um acelerador. Hoje, esses aceleradores são GPUs, unidades de processamento gráfico. A GPU faz algo muito bem, e ela simplesmente faz essa coisa bem, ela foi arquitetada para fazer isso. Antigamente, isso era importante para gráficos; hoje, estamos refatorando isso para que possamos usar uma GPU para satisfazer algumas das nossas necessidades computacionais.

No futuro, acredito que iremos ampliar a CPU e a GPU com outros dispositivos. Talvez a computação quântica seja outro dispositivo que adicionaríamos a isso. Talvez seja neuromórfica — uma computação que imita o funcionamento do nosso cérebro. E então temos computadores ópticos. Pense em uma luz brilhante e essa luz interferindo, e a interferência é basicamente a computação que você quer que ela faça. Pense em um computador óptico que recebe dois feixes de luz, e na luz há números codificados, e quando eles interagem nesse dispositivo de computação, ele produz uma saída, que é a multiplicação desses números. E isso acontece na velocidade da luz. Então, é incrivelmente rápido. Então, esse é um dispositivo que talvez pudesse se encaixar nessa CPU, GPU, computação quântica e neuromórfica. Todas essas são coisas que talvez pudessem ser combinadas.

Como a atual competição geopolítica — entre China, Estados Unidos e outros países — está afetando o desenvolvimento e o compartilhamento de tecnologia?

Os EUA estão restringindo a entrada de computadores na China, até certo ponto. Certas peças da Nvidia, por exemplo, não podem mais ser vendidas lá. Mas elas são vendidas para regiões ao redor da China, e quando visito colegas chineses e vejo o que eles têm em seus computadores, vejo que há muitos equipamentos da Nvidia. Então, existe um caminho não oficial.

Ao mesmo tempo, a China deixou de comprar tecnologia ocidental e passou a investir em sua própria tecnologia, investindo mais na pesquisa necessária para seu avanço. Talvez essa restrição imposta tenha saído pela culatra, levando a China a acelerar o desenvolvimento de peças que pode controlar muito mais do que poderia de outra forma.

Os chineses também decidiram que informações sobre seus supercomputadores não devem ser divulgadas. Sabemos sobre eles — sua aparência, seu potencial e o que fizeram —, mas não há nenhuma métrica que nos permita fazer benchmarks e comparar de forma controlada como esses computadores se comparam às máquinas que temos. Eles têm máquinas muito potentes, provavelmente equivalentes em potência às máquinas mais importantes que temos nos EUA.

Eles são construídos com tecnologia inventada ou projetada na China. Eles projetaram seus próprios chips. Eles competem com os chips que temos nos computadores do Ocidente. E a pergunta que as pessoas fazem é: onde os chips foram fabricados? A maioria dos chips usados no Ocidente é fabricada pela Taiwan Semiconductor Manufacturing Company. A China tem tecnologia que está uma ou duas gerações atrás da tecnologia da TSMC, mas eles vão alcançá-la.

Meu palpite é que alguns dos chips chineses também são fabricados em Taiwan. Quando pergunto aos meus amigos chineses "Onde seus chips foram fabricados?", eles respondem: "China". E se eu insisto e pergunto: "Bem, eles foram fabricados em Taiwan?", a resposta que acaba vindo é: Taiwan faz parte da China.

Como o papel dos programadores e desenvolvedores mudará com a evolução da IA? Conseguiremos escrever software usando apenas linguagem natural?

Acredito que a IA tem um papel muito importante em ajudar a eliminar algumas das partes demoradas do desenvolvimento de programas. Ela obtém todas as informações disponíveis sobre os programas de todos os outros, sintetiza essas informações e pode impulsioná-las. Fiquei muito impressionado quando pedi a alguns desses sistemas que escrevessem um software para realizar uma determinada tarefa; a IA faz um ótimo trabalho. E então posso refinar isso com outro prompt, dizendo "Otimize isso para este tipo de computador", e ela faz um ótimo trabalho. No futuro, acredito que cada vez mais usaremos a linguagem para descrever uma história para a IA e, em seguida, pediremos que ela escreva um programa para executar essa função.

Claro que existem limites — e precisamos ter cuidado com alucinações ou algo que nos dê resultados errados. Mas talvez possamos implementar algumas verificações para verificar as soluções que a IA produz e usar isso como forma de medir a precisão potencial dessa solução. Devemos estar cientes dos potenciais problemas, mas acho que precisamos avançar nessa frente.

Esta história foi publicada originalmente na WIRED Italia e foi traduzida do italiano.