Dalla personalizzazione delle esperienze sui dispositivi mobili alla creazione di modelli linguistici avanzati, l’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando ogni aspetto della tecnologia moderna.<\/p>\n
Questi modelli alimentano i chatbot pi\u00f9 sofisticati, portando l\u2019interazione con la tecnologia a un nuovo livello. Tuttavia, affinch\u00e9 l\u2019intelligenza artificiale sia pi\u00f9 vicina a noi<\/strong>, deve funzionare su tutti i nostri dispositivi con un consumo energetico ragionevole.<\/p>\n Un pilastro fondamentale di questo progresso \u00e8 lo sviluppo di Neural Processing Unit (NPU), chip specializzati che ottimizzano i carichi di lavoro dell\u2019intelligenza artificiale<\/strong>.<\/p>\n Queste NPU stanno ridefinendo l’architettura dei processori sia nei PC che nei dispositivi mobili, migliorando l’efficienza e le prestazioni. Vediamo come saranno i dispositivi di domani, con NPU integrate.<\/p>\n Una NPU (Neural Processing Unit) \u00e8 un processore specializzato progettato per eseguire in modo efficiente compiti di intelligenza artificiale.<\/p>\n A differenza di CPU e GPU, che tradizionalmente gestiscono pi\u00f9 tipi di operazioni computazionali, le NPU si concentrano esclusivamente sull\u2019elaborazione dei carichi di lavoro dell\u2019intelligenza artificiale, in particolare quelli relativi alle reti neurali.<\/p>\n Le NPU eccellono nella moltiplicazione delle matrici<\/strong>, un’operazione fondamentale per la maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale, come l’addestramento di modelli di apprendimento automatico o l’inferenza nelle reti neurali.<\/p>\n Questa attenzione alla parallelizzazione e all’ottimizzazione del consumo energetico consente alle NPU di eseguire grandi quantit\u00e0 di calcoli con un consumo energetico significativamente inferiore rispetto a CPU o GPU.<\/p>\n Una GPU pu\u00f2 eseguire operazioni simili, ma con un consumo energetico maggiore. <\/strong>Ci\u00f2 li rende meno adatti ai dispositivi in \u200b\u200bcui l’efficienza energetica \u00e8 fondamentale, come laptop e smartphone.<\/p>\n Il concetto di NPU non \u00e8 del tutto nuovo. In effetti, la sua origine pu\u00f2 essere fatta risalire ai primi tentativi di sviluppare il calcolo neuromorfico, che cercava di emulare l\u2019architettura del cervello umano e del sistema nervoso per migliorare l\u2019efficienza di elaborazione.<\/p>\n Sebbene molti di questi primi tentativi siano falliti, alcuni hanno portato a tecnologie pi\u00f9 praticabili, come i DSP (processori di segnale digitale), che nel tempo sono stati adattati per le applicazioni di intelligenza artificiale.<\/p>\n Aziende come Qualcomm e Xilinx sono state pioniere<\/strong> in questa transizione. Qualcomm, ad esempio, ha affinato il suo Hexagon DSP, trasformandolo nel tempo in quella che oggi \u00e8 conosciuta come Hexagon NPU, in grado di offrire prestazioni fino a 45 TOPS (trilioni di operazioni al secondo) in AI.<\/p>\n Questa potenza di calcolo consente ai dispositivi dotati di NPU di eseguire compiti AI complessi, come il riconoscimento vocale e di immagini<\/strong>, localmente e senza dipendere dal cloud computing.<\/p>\n Si tratta di un passo avanti cruciale nella corsa verso una maggiore indipendenza sui dispositivi mobili e sui PC.<\/p>\n Uno dei principali problemi che il settore dell\u2019intelligenza artificiale deve affrontare oggi \u00e8 la dipendenza dall\u2019elaborazione cloud.<\/p>\n Sebbene il cloud computing offra una potenza di elaborazione quasi illimitata, solleva anche problemi di latenza, consumo di larghezza di banda e potenziali rischi per la sicurezza.<\/p>\n Le NPU consentono di eseguire molti di questi calcoli IA direttamente sul dispositivo<\/strong>, il che non solo riduce la latenza ma migliora anche la sicurezza impedendo che i dati lascino il dispositivo.<\/p>\n Inoltre, le NPU sono molto pi\u00f9 efficienti dal punto di vista energetico. Sebbene le GPU siano popolari per l’intelligenza artificiale nel cloud, grazie alle loro capacit\u00e0 di parallelizzazione, richiedono molta energia.<\/p>\n Le NPU, d’altro canto, raggiungono prestazioni simili per alcune attivit\u00e0 di intelligenza artificiale, ma con un consumo energetico significativamente inferiore<\/strong>. Questo \u00e8 fondamentale per i dispositivi portatili come laptop e smartphone, dove la durata della batteria \u00e8 una priorit\u00e0.<\/p>\n Poich\u00e9 la domanda di intelligenza artificiale continua a crescere, i principali produttori di processori stanno integrando le NPU nelle loro nuove architetture. Intel, Qualcomm e AMD sono tre dei principali attori in questa corsa.<\/p>\n Intel \u00e8 stata uno dei pionieri nell’integrazione delle NPU nei suoi processori. Con il lancio dell’architettura Meteor Lake, Intel ha introdotto una “architettura ibrida per prestazioni 3D” che include non solo CPU e GPU, ma anche una NPU dedicata<\/strong>.<\/p>\n La funzione di questa NPU \u00e8 quella di gestire le attivit\u00e0 di intelligenza artificiale senza gravare sulla CPU o sulla GPU, migliorando le prestazioni e l’efficienza complessive del sistema.<\/p>\n Meteor Lake offre 11 prestazioni TOP in termini di intelligenza artificiale<\/strong>, rendendolo una soluzione interessante per i PC che desiderano sfruttare l’intelligenza artificiale senza ricorrere al cloud.<\/p>\n Inoltre, Intel sta gi\u00e0 lavorando alla prossima generazione di processori, noti come Lunar Lake<\/strong>, che promettono 100 TOP<\/strong> di prestazioni IA, consolidando ulteriormente la sua posizione nella corsa per dominare il mercato dell’IA nei PC.<\/p>\n Qualcomm, che lavora da anni sull’integrazione dell’intelligenza artificiale nei suoi SoC (systems on chip) per dispositivi mobili, ha fatto un ulteriore passo avanti con il suo Snapdragon X Elite<\/strong>, un chip basato su architettura ARM che dispone di una NPU in grado di offrire 45 TOPS<\/strong>.<\/p>\n La bocca di leone<\/p>\n Anche AMD si \u00e8 unita a questa corsa con i suoi processori Ryzen. Con l’aggiunta della sua NPU XDNA nella serie Ryzen 8040<\/strong>, AMD offre 16 TOP<\/strong> di prestazioni AI.<\/p>\n Tuttavia, l’azienda ha gi\u00e0 annunciato che i suoi futuri processori, come Strix Point<\/strong>, saranno dotati di NPU in grado di raggiungere i 40 TOPS<\/strong>, rendendoli concorrenti diretti di Qualcomm e Intel.<\/p>\n Una delle mosse pi\u00f9 entusiasmanti in questa evoluzione \u00e8 lo sviluppo dei PC Copilot+ da parte di Microsoft.<\/p>\n Questi dispositivi, dotati di NPU ad alte prestazioni, fanno parte di una nuova classe di hardware progettata specificamente per eseguire localmente compiti intensivi di intelligenza artificiale.<\/p>\n Windows 11 \u00e8 gi\u00e0 ottimizzato per sfruttare le NPU<\/strong>, consentendo agli utenti di accedere a funzionalit\u00e0 IA avanzate senza fare affidamento sul cloud.<\/p>\n Le funzionalit\u00e0 evidenziate dei PC Copilot+<\/strong> includono:<\/p>\n Microsoft ha anche incluso un pulsante Copilot su alcuni dispositivi, che facilita l’accesso rapido alle funzioni AI, consentendo agli utenti di eseguire attivit\u00e0 come traduzioni in tempo reale<\/strong> o generare immagini<\/strong> senza dover ricorrere a servizi esterni.<\/p>\n Sebbene Microsoft sia stata pioniera nell\u2019integrazione delle NPU nel proprio ecosistema Windows, \u00e8 probabile che questa tendenza si diffonda ad altri sistemi operativi<\/strong> nel prossimo futuro.<\/p>\n macOS, ad esempio, dispone gi\u00e0 di un Neural Engine nei suoi chip M1, M2 e M3, sebbene le sue prestazioni AI siano attualmente inferiori a quelle delle NPU Qualcomm e AMD.<\/p>\n Tuttavia, poich\u00e9 la domanda di elaborazione IA locale continua a crescere, quasi sicuramente vedremo pi\u00f9 dispositivi Apple e altre aziende adottare NPU pi\u00f9 potenti<\/strong>.<\/p>\n In breve, le NPU rappresentano il prossimo grande passo avanti nell\u2019evoluzione dei processori e la loro integrazione in PC, dispositivi mobili e altri sistemi inaugurer\u00e0 una nuova era per l\u2019elaborazione IA locale.<\/p>\n Con l’arrivo di processori come Lunar Lake di Intel e le mosse della concorrenza, stiamo per assistere a una rivoluzione nel modo in cui utilizziamo l’intelligenza artificiale nella nostra vita quotidiana.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Dalla personalizzazione delle esperienze sui dispositivi mobili alla creazione di modelli linguistici avanzati, l’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando ogni aspetto della tecnologia moderna. 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L’evoluzione delle NPU<\/h2>\n
Vantaggi delle NPU rispetto a CPU e GPU<\/h2>\n
NPU nei nuovi processori: Intel, Qualcomm e AMD in testa<\/h2>\n
Intel Meteor Lake e Lunar Lake<\/h3>\n
Qualcomm: Snapdragon<\/h3>\n
AMD: Ryzen con intelligenza artificiale<\/h3>\n
PC Copilot+: il futuro dell’intelligenza artificiale su Windows<\/h2>\n
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L’espansione delle NPU ad altri sistemi operativi<\/h2>\n