L\u2019intelligenza artificiale (AI) \u00e8 ovunque, dalla medicina all\u2019automotive, dalla creazione di testi originali ai video che sembrano un sogno (o addirittura un incubo).<\/p>\n
Tuttavia, affinch\u00e9 queste applicazioni di intelligenza artificiale funzionino in modo efficiente, richiedono hardware specializzato in grado di gestire l\u2019intensa elaborazione parallela e le richieste di memoria.<\/p>\n
Per questo motivo sono stati sviluppati chip IA specializzati, ottimizzati per eseguire algoritmi di apprendimento automatico e reti neurali con velocit\u00e0 ed efficienza senza precedenti.<\/p>\n
Vuoi sapere come funzionano, oppure scoprire quali sono i chip IA pi\u00f9 moderni, cosa possono fare e quanto costano? Di seguito esamineremo tutto questo e molto altro ancora nel dettaglio.<\/p>\n
I chip di intelligenza artificiale (AI) sono circuiti integrati progettati specificamente per gestire i complessi compiti computazionali richiesti dagli algoritmi di intelligenza artificiale.<\/p>\n
Questi chip sono ottimizzati per elaborare grandi volumi di dati ad alta velocit\u00e0 ed eseguire calcoli complessi in modo efficiente, il che \u00e8 essenziale per applicazioni come il riconoscimento vocale e i modelli del linguaggio naturale (LLM).<\/p>\n
Sebbene esistano molti tipi di chip AI, tutti condividono una caratteristica fondamentale: l\u2019elaborazione parallela. Ci\u00f2 significa che possono eseguire pi\u00f9 calcoli contemporaneamente e con il minor consumo energetico possibile.<\/p>\n
Quando l\u2019intelligenza artificiale era una tecnologia emergente, doveva adattarsi all\u2019hardware esistente. Per questo motivo, le prime applicazioni di intelligenza artificiale sfruttavano le schede grafiche e in particolare i loro processori; le GPU.<\/p>\n
Originariamente, le GPU venivano sviluppate per l’elaborazione grafica nei videogiochi e nelle applicazioni visive. Qualcosa che continuano a fare sui nostri computer.<\/p>\n
Ma quando l\u2019intelligenza artificiale ha iniziato a richiedere maggiore potenza di elaborazione, le GPU si sono rivelate ideali per addestrare reti neurali profonde grazie alla loro architettura parallela.<\/p>\n
All’inizio, framework come CUDA di Nvidia hanno svolto un ruolo fondamentale nel consentire agli sviluppatori di intelligenza artificiale di sfruttare appieno la potenza delle GPU.<\/p>\n
CUDA ha consentito la programmazione parallela sulle GPU Nvidia, accelerando notevolmente l’addestramento dei modelli IA. Ha inoltre consolidato l’attuale egemonia di Nvidia in questo campo.<\/p>\n
Le TPU sono state introdotte da Google nel 2016 in risposta alla crescente domanda di elaborazione per attivit\u00e0 di intelligenza artificiale, in particolare nell’addestramento e nell’inferenza delle reti neurali profonde.<\/p>\n
Una TPU \u00e8 progettata per eseguire l’elaborazione della matrice, che comporta la scomposizione dei dati di input in pi\u00f9 attivit\u00e0 chiamate vettori.<\/p>\n
Ci\u00f2 consente ai TPU di risolvere compiti matematici di grandi dimensioni molto pi\u00f9 velocemente e con un consumo energetico inferiore rispetto ai processori tradizionali. I TPU possono essere da 30 a 80 volte pi\u00f9 efficienti per watt rispetto alle attuali CPU e GPU.<\/p>\n
Nvidia include una tecnologia simile con i suoi TensorCore, presenti sia nelle schede grafiche RTX che nelle GPU progettate per i data center.<\/p>\n
A differenza di GPU e TPU, le NPU sono specializzate nell’inferenza e nell’esecuzione di reti neurali con bassa latenza e prestazioni elevate su dispositivi con vincoli di potenza.<\/p>\n
Per questo motivo le NPU si trovano nei dispositivi mobili, come smartphone e fotocamere, nonch\u00e9 in alcuni processori avanzati per veicoli autonomi.<\/p>\n
Ad esempio, sia i processori mobili di Apple (a partire dall’A11 Bionic dell’iPhone 8) che i processori per computer (Apple Silicon M1\/M2) contengono NPU, che l\u00ec sono conosciute come Neural Engine.<\/p>\n
Lo stesso si pu\u00f2 dire del “top di gamma” di Qualcomm a partire dallo Snapdragon 855. Ad esempio, lo Snapdragon 8 Gen 3 ha una NPU Hexagon, che migliora le sue prestazioni nelle attivit\u00e0 di intelligenza artificiale.<\/p>\n
Per misurare le prestazioni e confrontare diversi chip IA, sono state utilizzate diverse metriche e tecniche che valutano la capacit\u00e0 dei chip di gestire compiti IA specifici.<\/p>\n
Inizialmente venivano utilizzati i FLOPS<\/strong>, che sono operazioni in virgola mobile al secondo. Questa misura ha dato un\u2019idea della potenza di calcolo grezza di una o pi\u00f9 CPU, ma non si concentra su compiti specifici dell\u2019IA.<\/p>\n Ecco perch\u00e9 abbiamo iniziato a utilizzare TOPS<\/strong> (operazioni tensoriali al secondo). Come abbiamo gi\u00e0 descritto, queste operazioni sono fondamentali nell\u2019addestramento e nell\u2019inferenza dei modelli AI, ed \u00e8 per questo che rappresentano la metrica prestazionale pi\u00f9 utilizzata.<\/p>\n Un altro parametro importante \u00e8 la latenza<\/strong>, che misura il tempo impiegato da un chip per completare un’attivit\u00e0 specifica. Ci\u00f2 \u00e8 fondamentale nelle applicazioni in tempo reale, come il riconoscimento vocale.<\/p>\n Esistono benchmark specifici per l’IA, come MLPerf, DAWNBench o SPEC AI (tra gli altri). Si tratta di una serie di attivit\u00e0 standard che consentono di misurare le prestazioni hardware e software nelle attivit\u00e0 di intelligenza artificiale.<\/p>\n Di seguito sono riportati alcuni dei chip AI pi\u00f9 avanzati oggi disponibili. Alcuni di essi possono essere acquistati (se ne hai abbastanza), ma ad altri \u00e8 possibile accedere solo nel cloud.<\/p>\n Progettati specificamente per attivit\u00e0 di deep learning, questi cluster TPU possono includere fino a 4.096 chip TPU v4 per pod. Con una capacit\u00e0 fino a 275 TFLOPS (teraFLOPS) per chip, i pod TPU v4 sono estremamente potenti.<\/p>\n Queste enormi prestazioni sono ideali per l\u2019addestramento di modelli IA su larga scala e la ricerca avanzata.<\/p>\n Questa \u00e8 la GPU pi\u00f9 recente e potente di NVIDIA, progettata per attivit\u00e0 di calcolo e intelligenza artificiale ad alte prestazioni. Con un costo fino a 35.000 dollari per unit\u00e0, dispone di 14592 CUDA Core e 456 Tensor Core.<\/p>\n Questo d\u00e0 alla Nvidia H100 fino a 700 TFLOPS di prestazioni AI, superando significativamente i suoi predecessori (come l’A100).<\/p>\n L’H100 \u00e8 ideale per data center, supercalcolo e ricerca avanzata, offrendo prestazioni eccezionali nell’addestramento dei modelli AI e nelle attivit\u00e0 di inferenza.<\/p>\n Habana Gaudi2 \u00e8 la scommessa di Intel per rubare una fetta della torta a Nvidia. Si tratta di un acceleratore AI progettato per ottimizzare le prestazioni nelle attivit\u00e0 di addestramento del modello AI.<\/p>\n Questo chip ha 24 core di elaborazione tensore (TPC). In termini di prestazioni, il Gaudi2 offre prestazioni fino a 32 TFLOPS per chip. Questo \u00e8 fino a 2,5 volte superiore rispetto al suo predecessore<\/p>\n Il Gaudi2 \u00e8 molto potente e viene utilizzato principalmente nei data center. Il prezzo di questo chip pu\u00f2 variare a seconda del fornitore.<\/p>\n L’MI325X \u00e8 progettato per essere utilizzato nei data center e nelle applicazioni di supercalcolo, dove sono richieste prestazioni e capacit\u00e0 di elaborazione elevate.<\/p>\n Con poco pi\u00f9 di 2 mesi sul mercato, i dati disponibili sull’MI325X lo collocano nello stesso segmento dell’Nvidia H100. Nello specifico, offre 1,3 volte le prestazioni dell’H100.<\/p>\n Questi chip rappresentano l\u2019avanguardia dell\u2019hardware AI specializzato. Ci\u00f2 che \u00e8 chiaro \u00e8 che si tratta di prodotti altamente specializzati e accedervi direttamente non \u00e8 un compito facile.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L\u2019intelligenza artificiale (AI) \u00e8 ovunque, dalla medicina all\u2019automotive, dalla creazione di testi originali ai video che sembrano un sogno (o addirittura un incubo). 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