Con l’avvento dell’intelligenza artificiale arriva un nuovo tipo di chip per computer che verrà utilizzato sempre di più. A questo punto probabilmente avrete tutti sentito parlare della CPU, della GPU e, più recentemente, della NPU. Analizziamo la differenza tra queste diverse unità di calcolo e come utilizzarle al meglio. Ma prima, una lezione di storia.
Un po' di storia
Introdotte per la prima volta negli anni ’60, le CPU (unità di elaborazione centrale) sono il cuore pulsante di tutti i computer, responsabili dell’esecuzione di tutte le operazioni di base. Progettati per essere versatili e in grado di gestire un’ampia gamma di istruzioni e operazioni, sono ideali per l’esecuzione di sistemi operativi, software di produttività e molte altre applicazioni generiche. Tuttavia, con l’avvento dei primi videogiochi 3D e delle applicazioni grafiche avanzate, i limiti delle CPU sono diventati evidenti. Progettati per l’elaborazione generica, la loro architettura non era ottimizzata per l’enorme elaborazione parallela richiesta dalle applicazioni ad alta intensità grafica e dalle simulazioni scientifiche.
Tuttavia, con la crescente domanda di elaborazione parallela massiccia richiesta dalle applicazioni ad alta intensità grafica e dalle simulazioni scientifiche, i limiti delle CPU e dei coprocessori matematici sono diventati evidenti. Ciò ha portato allo sviluppo di unità di elaborazione grafica (GPU) negli anni ’90, che sono diventate rapidamente indispensabili e specializzate per l’elaborazione parallela di grandi quantità di dati. Le GPU (disponibili come chip grafici integrati o schede grafiche stand-alone) sono costruite con centinaia o migliaia di piccoli core specializzati (ALU: Arithmetic Logic Units) in grado di eseguire più operazioni contemporaneamente, rendendole ideali per il rendering grafico e, più recentemente, per l’addestramento e l’implementazione di modelli di deep learning.
Negli ultimi anni è emersa una nuova categoria chiamata Neural Processing Units (NPU). Mentre i coprocessori matematici e le GPU hanno accelerato i calcoli in virgola mobile e l’elaborazione parallela di grandi quantità di dati, le NPU sono progettate per gestire in modo efficiente la moltiplicazione e l’addizione di matrici, che è essenziale per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico.
In pratica, CPU, GPU e NPU sono tutti essenziali per il funzionamento di un computer moderno, ma ognuno è ottimizzato per diversi tipi di calcolo e rendering. Analizziamolo.
CPU: Il cervello del computer
Al centro di qualsiasi dispositivo informatico c’è il processore, spesso indicato come il “cervello” del sistema. È noto per la sua versatilità e le sue capacità di calcolo generiche, grazie a un’architettura progettata per gestire applicazioni e attività che richiedono un processo decisionale complesso.
Punti di forza
- Compatibilità
Praticamente tutte le applicazioni software sono progettate per essere eseguite sulla CPU, garantendo una perfetta integrazione con i sistemi esistenti.
Versatilità Che si tratti di eseguire sistemi operativi o algoritmi complessi, le CPU possono gestire facilmente carichi di lavoro diversi.
Debolezze
- Parallelismo
limitato Le CPU tradizionali sono limitate dalla loro incapacità di gestire in modo efficiente le attività parallele, creando colli di bottiglia negli scenari di calcolo parallelo. - L’implementazione
dell’elaborazione basata su CPU per soddisfare le esigenze dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale può essere proibitiva, soprattutto per le implementazioni su larga scala.
GPU: la potenza del calcolo parallelo
Originariamente progettate per il rendering della grafica nei videogiochi, le GPU hanno cambiato le regole del gioco nell’intelligenza artificiale con le loro impareggiabili capacità di elaborazione parallela, come il deep learning e l’elaborazione delle immagini.
A differenza delle CPU, le GPU eccellono nell’esecuzione di migliaia di attività computazionali contemporaneamente in parallelo, il che le rende essenziali per l’addestramento e il funzionamento di reti neurali complesse.
Punti di forza
- Con
migliaia di core ottimizzati per il calcolo parallelo, le GPU consentono una grafica sempre più realistica. Inoltre, accelerano notevolmente i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale, riducendo i tempi di addestramento da settimane a ore. - Sfruttando
la potenza di più GPU in parallelo, le organizzazioni possono scalare senza problemi la propria infrastruttura di intelligenza artificiale per soddisfare le loro esigenze in continua evoluzione.
Debolezze
- Casi
d’uso specifici Sebbene le GPU eccellono nelle attività di elaborazione parallela, potrebbero non essere altrettanto efficienti nelle applicazioni sequenziali o a thread singolo, limitandone la versatilità
NPU: l'acceleratore dell'intelligenza artificiale
Nella ricerca dell’innovazione dell’IA, un nuovo attore è entrato in scena: la NPU (Neural Processing Unit). Progettate da zero per accelerare i calcoli delle reti neurali, le NPU sono realizzate su misura per soddisfare le esigenze dei carichi di lavoro di deep learning e intelligenza artificiale. Le NPU offrono prestazioni ed efficienza energetica senza pari grazie all’ottimizzazione hardware e software.
Punti di forza
- Le NPU di ottimizzazione
specifiche per l’intelligenza artificiale sono progettate specificamente per accelerare l’elaborazione e l’addestramento delle reti neurali, offrendo prestazioni superiori rispetto a CPU e GPU. - Efficienza
energetica Riducendo al minimo le operazioni non necessarie e massimizzando l’efficienza computazionale, le NPU consumano molta meno energia rispetto alle loro controparti CPU e GPU, rendendole ideali per i dispositivi alimentati a batteria e le applicazioni IoT. - Le
NPU sono adatte per l’uso in ambienti di edge computing in cui la bassa latenza e l’elaborazione dei dati in tempo reale sono essenziali.
Debolezze
- Lo
sviluppo e l’ottimizzazione di applicazioni software per NPU richiede competenze e strumenti specializzati, che possono aumentare i costi di sviluppo e il time-to-market.
Versatilità limitata Sebbene le NPU eccellono in attività specifiche dell’intelligenza artificiale, non sono adatte per attività informatiche generiche, il che ne limita l’applicabilità.
