Che cos'è una GPU e qual è il suo ruolo nell'AI?

Una GPU, ovvero un'unità di elaborazione grafica, è un circuito elettronico specializzato progettato originariamente per velocizzare la creazione di immagini e video. Tuttavia, la sua notevole capacità di eseguire rapidamente un gran numero di calcoli ha portato alla sua adozione in diversi campi, tra cui intelligenza artificiale e computing scientifico, dove eccelle nel gestire attività che richiedono un uso intensivo dei dati e un'elaborazione elevata.

Le GPU sono costruite su un wafer di silicio, un sottile strato circolare di silicio altamente purificato. Questo wafer funge da base su cui vengono incisi miliardi di transistor microscopici. I transistor agiscono come porte in miniatura che controllano il flusso di elettricità, formando gli elementi di base dei circuiti logici della GPU. Una rete complessa di microscopici fili di metallo, chiamati interconnessioni, collega questi transistor, consentendo loro di comunicare ed eseguire calcoli. Infine, l'intero insieme è racchiuso in un involucro protettivo realizzato con materiali come plastica, ceramica e metallo per proteggere i delicati circuiti e contribuire a dissipare il calore generato durante il funzionamento.

Le GPU, con la loro architettura specializzata, occupano un terreno di mezzo unico tra le CPU per uso generico. 

Mentre le CPU, o Central Processing Unit, eccellono nell'elaborazione sequenziale, gestendo le attività un'istruzione alla volta, le GPU sono progettate per elaborare più attività contemporaneamente. Inoltre, le CPU sono spesso a basso costo e ideali per alcuni carichi di lavoro di AI come l'inferenza, mentre le GPU sono un'ottima scelta per addestrare o eseguire modelli altamente complessi.

Le GPU possono gestire una gamma più ampia di algoritmi e attività. Questo rende le GPU più versatili per ricercatori e sviluppatori che potrebbero aver bisogno di sperimentare con diversi approcci o casi d'uso dell'AI, come il deep learning.

Sia le GPU che le CPU sono opzioni disponibili nell'architettura di un AI Hypercomputer.

Le GPU funzionano eseguendo un gran numero di operazioni contemporaneamente. Lo ottengono grazie a un gran numero di core di elaborazione che possono lavorare su diverse parti di un'attività contemporaneamente. Questa architettura di elaborazione parallela consente alle GPU di gestire attività che richiederebbero molto più tempo per essere completate dalle CPU. 

Immagina un'attività che può essere suddivisa in migliaia di passaggi più piccoli e indipendenti. Una GPU può distribuire questi passaggi tra i suoi numerosi core, consentendo il loro calcolo in modo simultaneo. Questa capacità di multielaborazione è ciò che conferisce alle GPU un vantaggio significativo rispetto alle CPU, soprattutto in aree come l'elaborazione di immagini e video, le simulazioni scientifiche e, in particolare, il machine learning, dove è normale avere set di dati di grandi dimensioni e algoritmi complessi.

Le GPU sono diventate la spina dorsale della moderna intelligenza artificiale, consentendo l'addestramento e il deployment di modelli di AI complessi che alimentano qualsiasi cosa, dal riconoscimento delle immagini all'elaborazione del linguaggio naturale. La loro capacità di eseguire un numero enorme di calcoli contemporaneamente le rende adatte per le attività computazionalmente impegnative al centro dell'AI. Le GPU accelerano l'addestramento dei modelli di AI, consentendo a ricercatori e sviluppatori di eseguire più rapidamente l'iterazione sui modelli e di sbloccare innovazioni nelle funzionalità di AI.

Le GPU vengono utilizzate per addestrare i modelli di AI eseguendo le complesse operazioni matematiche necessarie per regolare i parametri del modello. Il processo di addestramento prevede l'alimentazione del modello con grandi quantità di dati e la successiva regolazione dei parametri del modello per ridurre al minimo l'errore tra le previsioni del modello e i dati effettivi. Le GPU possono accelerare questo processo eseguendo più calcoli contemporaneamente.

Una volta addestrato, un modello di AI deve essere eseguito, spesso in tempo reale, per fare previsioni su nuovi dati. Anche le GPU svolgono un ruolo fondamentale in questa fase di inferenza. La loro capacità di eseguire rapidamente i complessi calcoli necessari per fare previsioni consente alle applicazioni basate sull'AI di rispondere alle richieste degli utenti in modo rapido ed efficiente. Che si tratti di un'auto a guida automatica che prende decisioni in frazioni di secondo o di un chatbot che fornisce risposte immediate, le GPU sono essenziali per sbloccare le capacità in tempo reale dei modelli di AI.

Le GPU sono importanti per l'AI perché possono accelerare i processi di addestramento e inferenza. Ciò consente di sviluppare e implementare modelli di AI in modo più rapido ed efficiente rispetto all'utilizzo delle CPU. Man mano che i modelli di AI diventano più complessi, la necessità di GPU non farà che aumentare.

La GPU migliore per l'AI dipende dall'attività specifica da svolgere. Ad esempio, una GPU con una grande quantità di memoria potrebbe essere più adatta per l'inferenza di modelli di AI di grandi dimensioni, mentre una GPU con una velocità di clock elevata potrebbe essere più adatta per il servizio di inferenza a bassa latenza.