PC com IA explicado

O que é um PC com IA?

A utilização da IA para realizar tarefas já se tornou parte dos fluxos de trabalho diários em muitos setores, gerando uma necessidade no mercado de hardware de IA no nível do servidor e do consumidor para acompanhar a demanda. 

Os PCs com IA combinam PCs no nível do consumidor com hardware especializado e emergente para uso localizado da IA. Tradicionalmente, os PCs incluem uma CPU para processar instruções regulares e uma GPU para executar operações gráficas. Embora alguns PCs modernos sejam capazes de operar com IA, o PC com IA integra hardware de ponta, como uma unidade de processamento neural (NPU) criada especialmente para tarefas de IA.

Os PCs com IA podem executar tarefas de IA localmente em vez de depender da nuvem, abordando preocupações em relação à residência ou à privacidade dos dados. À medida que as ferramentas de IA se tornarem indispensáveis em todos os setores, inclusive o de cibersegurança, a demanda por PCs com IA só aumentará. 

Nesta publicação, vamos abordar alguns casos de uso de PCs com IA, como eles são usados especificamente para cibersegurança e os vários desafios associados a essas novas máquinas.

A arquitetura de um PC com IA

Vamos começar com uma breve visão geral dos principais componentes de um PC com IA.

NPU

O componente NPU é a diferença entre um PC com IA e um PC tradicional. Otimizadas para workloads de IA, essas unidades são capazes de executar processamento de dados e computações em paralelo, usando muito menos energia do que as GPUs.

Integração de CPU e GPU

Assim como outros PCs, os PCs com IA executam instruções e geram saídas gráficas para os usuários. Isso significa que eles têm os componentes de CPU e GPU além de uma NPU. Mesmo em aplicações de machine learning (ML), você ainda precisa de elementos tradicionais de computação para exibir o conteúdo com a GPU ou manipular memória na máquina com a CPU. O PC com IA executa essas instruções como parte de um fluxo de trabalho de IA que usa a NPU para inferência ou treinamento.

PCs com IA vs PCs tradicionais

Nas GPUs de PCs tradicionais, a execução de workloads de IA é ineficiente em termos de energia. A NPU tem muito mais eficiência energética na execução de tarefas de IA e ainda consegue o mesmo desempenho ou melhor. Além disso, os PCs com IA equilibram desempenho com eficiência, já que são otimizados para distribuir as tarefas adequadamente entre a CPU, a GPU e a NPU.

Casos de uso de PCs com IA em ambientes profissionais

Os profissionais do setor geralmente usam ferramentas como o ChatGPT ou o GitHub Copilot para realizar tarefas. No entanto, os PCs com IA resolvem as crescentes preocupações sobre privacidade e compartilhamento de dados ao executar as tarefas localmente. Nesta seção, vamos explorar algumas das áreas que podem se beneficiar dos PCs com IA.

Produtividade e criatividade

A IA demonstra funções avançadas de produtividade ao ajudar os desenvolvedores a codificar ou automatizar tarefas repetitivas, como no trabalho com documentos. O uso de ferramentas de IA aumenta a produtividade dos funcionários, proporcionando a eles mais tempo para focar nas tarefas essenciais.

As ferramentas de IA também podem ajudar com o design. Por exemplo, ao usar ferramentas de geração de texto para imagem, você pode criar rapidamente um protótipo e um storyboard de um design para sua organização. Você também pode usar essas ferramentas para ajustes e melhorias rápidos em seu trabalho, tornando-se o proprietário de seu pipeline criativo.

Análise de dados em tempo real

A análise de dados historicamente depende de modelos, e esses modelos estão se tornando mais sofisticados. Agora, você pode usar a IA para resumir e indexar volumes grandes de dados em instantes. É possível interagir com um sistema de geração de recuperação aumentada (RAG) para obter insights sem ter que colocar os dados em planilhas ou cadernos.

Desenvolvimento avançado de software 

Ao desenvolver seus próprios modelos de IA, você normalmente aluga espaço com um provedor de nuvem para acessar um hardware bem poderoso (e caro), como uma GPU Tensor Core A100 ou H100 da NVIDIA. No entanto, com um PC com IA, você pode trazer o desenvolvimento, treinamento e teste de modelos para sua própria máquina, tendo um ciclo de feedback mais rápido e mantendo os dados o mais locais possível.

A execução de workloads de IA em uma máquina local também significa que você não precisa enviar nenhum dos seus dados a um sistema externo para processamento ou treinamento. 

Por exemplo, uma situação apropriada para manter seus dados locais é o processamento de dados de acordo com a HIPAA, que não permite o envio a serviços de IA de software como um serviço (SaaS). Outro exemplo é o tratamento de dados que devem ficar em uma região geográfica para cumprir com os requisitos de conformidade e residência de dados. A execução de um workload em um PC com IA protegeria um desenvolvedor de carregar dados de treinamento de uma forma que violasse os regulamentos.

PCs com IA em cibersegurança

O PC com IA também está impactando a cibersegurança.

Redução da dependência da nuvem

Os sistemas de IA são uma parte natural de uma estratégia de cibersegurança em evolução, geralmente operando em segundo plano enquanto monitoram um conjunto de sistemas. 

No entanto, depender de um conjunto de soluções de monitoramento de cibersegurança baseados em nuvem requer a transmissão de dados confidenciais, impactando a residência de dados durante as operações de cibersegurança. Os PCs com IA possibilitam reduzir a dependência da nuvem ao manter esse monitoramento e essa análise no local. 

Segurança de endpoint aprimorada

Os PCs com IA aprimoram a segurança de endpoint usando modelos de IA executados localmente para melhorar a velocidade da detecção. A segurança de endpoint tradicionalmente conta com regras fixas e correspondência de padrões. Em contraste, os sistemas de IA são treinados continuamente com dados relevantes e podem inferir se uma nova transmissão é segura.

Detecção aprimorada de ameaças

A inferência de IA requer a execução de hardware com consumo ineficiente de energia na nuvem para executar operações de cibersegurança. Em contrapartida, as NPUs dos PCs com IA oferecem uma maneira eficiente, local e com baixo consumo de energia para detectar malware, phishing e ameaças persistentes avançadas. A análise avançada de dados de cibersegurança tem mais rapidez e eficiência energética com o uso de uma NPU local.

Os benefícios de adotar PCs com IA em cibersegurança

A adoção de PCs com IA em cibersegurança traz muitos benefícios, incluindo:

• Escalabilidade: cada máquina é responsável por suas próprias tarefas de segurança em vez de depender de um conjunto ilimitado de máquinas que precisam receber e processar informações na nuvem. 
• Maior velocidade e eficiência: a execução dessas operações no local e em tempo real é muito benéfica, especialmente em comparação com suas contrapartes assíncronas e baseadas na nuvem. 
• Implementação econômica da IA: o uso de um PC com IA já tem um custo antecipado de hardware, em vez de depender de aluguel de hardware na nuvem para executar as tarefas de IA.
• Melhor desempenho com análise avançada: os PCs com IA podem oferecer análise avançada de segurança diretamente no dispositivo, fornecendo insights detalhados sem consumir tantos recursos como os PCs tradicionais.

Desafios e riscos associados aos PCs com IA

Embora a execução de workloads de IA seja preferível, armazenar dados confidenciais no local em vez de na nuvem traz desafios. Ao usar armazenamento local de dados para treinamento de modelos ou tratamento de dados confidenciais, a máquina local deve ser protegida contra ataques que buscam arquivos confidenciais do sistema. Isso também pode trazer desafios de conformidade, especialmente se o processamento ou uso de dados em máquinas locais viola de alguma forma os regulamentos.

Esses novos fluxos de trabalho de IA também dão aos invasores novos vetores de ataque. Por exemplo, o malware pode focar em exploits específicos para sistemas de IA, como o uso de ataques de inferência ou exploits que visam unicamente a NPU e sua interação com o restante do PC.

Além disso, um PC com IA tem componentes adicionais para manter: os modelos e a infraestrutura de software que os suporta. Manter os modelos atualizados impede o desvio de modelos e maximiza a eficácia da detecção (evitando falso-positivos ou falso-negativos).

Proteção da CrowdStrike

Os PCs com IA oferecem uma configuração conhecida de CPU e GPU que é otimizada para workloads de IA com a adição da NPU. Essas NPUs possibilitam tarefas de IA no local, têm um consumo mais eficiente de energia e são capazes de ter uma maior taxa de transferência do que um sistema de IA baseado em nuvem. Essas tarefas de IA nos ajudam a ser mais produtivos, a automatizar tarefas repetitivas e oferecem uma interface mais fácil para gerenciar os dados.

Os PCs com IA também representam um avanço na cibersegurança ao:

• Melhorar a proteção de endpoint via análise local
• Aprimorar as operações de cibersegurança aumentando sua velocidade e eficiência
• Permitir que as equipes de segurança detectem ameaças com mais rapidez em suas máquinas

A CrowdStrike tem um conjunto de capacidades de cibersegurança nativas de IA que você pode usar para capacitar seus PCs com IA e seus PCs tradicionais com a melhor segurança da categoria. Saiba mais sobre como a CrowdStrike pode ajudar a proteger os dispositivos com tecnologia de IA da sua organização.