Perché le GPU sono tanto importanti per l’intelligenza artificiale

Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale (AI) ha fatto passi da gigante, portando innovazioni incredibili in ogni settore, dalla medicina ai videogiochi,  grazie anche al ruolo svolto delle schede grafiche (GPU). Queste unita possiedono una memoria ottimizzata e un ottima velocità di calcolo accelerando i processi di addestramento dell'AI. Senza di esse lo sviluppo di questo strumento all'avanguardia sarebbe molto più lento. Perché l'AI ha bisogno proprio di queste componenti hardware? Per capirlo, dobbiamo fare un viaggio tra matematica, informatica e tecnologia.

Cos’è una GPU: il confronto con le CPU

Le GPU (Graphics Processing Unit) sono nate per elaborare immagini e renderizzare grafica in tempo reale, come avviene nei videogiochi. La loro architettura è diversa da quella delle CPU (Central Processing Unit): sono progettate per eseguire moltissime operazioni in parallelo, rendendole perfette per compiti in cui servono tanti calcoli simultanei, come nel caso dell'AI.

Le CPU, invece, sono processori utilizzati dai computer per elaborare qualsiasi tipo di dato. Sono estremamente versatili e progettate per svolgere una grande varietà di operazioni in sequenza, ma quando si tratta di eseguire milioni di calcoli contemporaneamente, mostrano i loro limiti.

Come le GPU accelerano l'AI e il Machine Learning

L'intelligenza artificiale si basa su tecniche come il machine learning e, in particolare, il deep learning. Ma che cos'è il deep learning? È una branca del machine learning che utilizza reti neurali artificiali con molti strati (da cui il termine "deep", ovvero profondo). Queste reti simulano in modo semplificato il funzionamento del cervello umano, elaborando grandi quantità di dati per riconoscere schemi, immagini, testi o suoni. Ogni strato della rete elabora le informazioni e le passa a quello successivo, migliorando progressivamente la capacità di riconoscimento. Per addestrare un'AI basata sul deep learning, servono enormi quantità di dati e potenza di calcolo, poiché il processo di apprendimento richiede miliardi di operazioni matematiche per aggiornare continuamente i parametri della rete. Proprio per questo, le GPU rivestono un ruolo fondamentale nell'intelligenza artificiale. Ecco i principali motivi:

• Elaborazione parallela – mentre una CPU ha pochi core potenti, una GPU ha migliaia di piccoli core che possono eseguire calcoli simultaneamente. Questo accelera di decine o centinaia di volte l'addestramento dei modelli AI.
• Velocità di calcolo – le operazioni matematiche alla base dell'AI, come i prodotti matriciali, sono estremamente ottimizzate sulle GPU, riducendo i tempi di elaborazione da giorni a ore.
• Memoria ottimizzata – le GPU moderne hanno memorie ad alta larghezza di banda (HBM) che permettono di gestire grandi quantità di dati velocemente.
• Ottimizzazione software – framework come TensorFlow e PyTorch sfruttano le GPU per accelerare i calcoli, rendendo l'addestramento di modelli AI accessibile a ricercatori e sviluppatori.

NVIDIA, AMD e il dominio delle GPU per l'AI

Quando si parla di GPU per l'intelligenza artificiale, un nome spicca su tutti: NVIDIA. L'azienda, famosa per le sue schede grafiche da gaming, ha investito miliardi nello sviluppo di GPU dedicate all'AI, come le serie Tesla e RTX con Tensor Core specifici per il deep learning. Anche AMD e Intel stanno entrando nel settore con soluzioni avanzate, ma NVIDIA domina ancora il mercato.

Oltre alle schede grafiche tradizionali, esistono acceleratori specializzati come le TPU (Tensor Processing Units) di Google, progettate esclusivamente per il deep learning. Tuttavia, le GPU restano ancora la soluzione più diffusa per la loro versatilità.

AI senza GPU: cosa succederebbe

Senza le GPU, lo sviluppo dell'AI sarebbe incredibilmente più lento. Modelli avanzati come ChatGPT o DALL-E richiederebbero anni per essere addestrati invece di settimane o giorni. Anche l'inferenza, ossia l'uso di un modello già addestrato, sarebbe molto più lenta, rendendo impossibili applicazioni come il riconoscimento facciale in tempo reale o la guida autonoma.

In futuro, le GPU diventeranno sempre più potenti e ottimizzate per l'intelligenza artificiale, mentre nuovi tipi di processori, come le unità neuromorfiche, potrebbero cambiare ancora le carte in tavola. Ma per ora, una cosa è certa: senza le GPU, l'AI non sarebbe così avanzata.

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