Con il progredire della tecnologia AI, cresce la necessità di potenza di calcolo AI nuova e migliorata. Scopri come la potenza di calcolo contribuisce a far progredire il movimento dell'IA.
L'intelligenza artificiale (AI) e la potenza di calcolo hanno una relazione molto stretta. La potenza di calcolo è essenziale per le applicazioni di intelligenza artificiale perché aiuta i sistemi informatici a elaborare ed eseguire i compiti. Queste applicazioni richiedono notevoli risorse di calcolo per gestire algoritmi complessi e grandi insiemi di dati, ed è qui che entrano in gioco le GPU. Le GPU, o Unità di Elaborazione Grafica, sono state originariamente progettate per accelerare l'elaborazione di immagini e video, ma sono diventate essenziali per gestire l'elaborazione intensiva dei dati e le attività di deep learning richieste dall'IA.
Negli ultimi anni abbiamo assistito a una crescita esponenziale dei progressi dell'intelligenza artificiale. Naturalmente, i progressi dell'hardware dell'IA devono adattarsi a questa crescita e tenere il passo. Uno studio ha rivelato che le prestazioni di GPU sono aumentate di circa 7.000 volte dal 2003.
Un hardware più potente, veloce ed efficiente consente a ricercatori e ingegneri di sviluppare modelli di IA sempre più complessi. Vediamo come si sta evolvendo l'infrastruttura informatica per l'IA per soddisfare le crescenti esigenze dell'intelligenza artificiale.
Il ruolo delle GPU nello sviluppo dell'IA è innegabile. Questi potenti processori accelerano i complessi calcoli necessari per l'addestramento e l'implementazione dei modelli di IA. In sostanza, sono la spina dorsale della moderna tecnologia AI. Ma non sono solo le GPU ad attirare l'attenzione.
Stiamo iniziando a vedere chip realizzati appositamente per l'intelligenza artificiale, in grado di competere con essa. Questi chip sono costruiti da zero per aiutare l'IA a fare il suo lavoro ancora meglio e più velocemente. Si stanno facendo molte ricerche e lavori per migliorare il futuro dell'AI. Molte aziende stanno investendo nella potenza di calcolo dell'IA, e questo è uno dei motivi per cui il mercato globale dell'hardware per l'IA è stato valutato a 53,71 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che crescerà fino a circa 473,53 miliardi di dollari entro il 2033.
Perché i progressi dell'hardware dell'IA sono diventati un argomento di conversazione negli ultimi tempi? Il passaggio a un hardware specializzato nell'IA riflette la crescente richiesta di applicazioni di IA in diversi settori. Per creare con successo soluzioni di IA, è importante essere all'avanguardia e conoscere i cambiamenti dell'hardware.
I principali produttori di hardware stanno correndo per sviluppare hardware di nuova generazione, migliorando le prestazioni e l'efficienza attraverso lo sviluppo interno, le partnership strategiche e le acquisizioni.
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Apple è passata dall'utilizzo di GPU esterne allo sviluppo di propri chip della serie M con motori neurali per l'accelerazione dell'intelligenza artificiale, rafforzando il suo ecosistema strettamente controllato. Nel frattempo, Google continua a investire pesantemente nella sua infrastruttura Tensor Processing Unit (TPU). Le TPU sono chip di IA costruiti per lavorare più velocemente e consumare meno energia rispetto alle GPU, il che le rende ottime per l'addestramento e l'implementazione di soluzioni di IA su larga scala.
Allo stesso modo, AMD è entrata nell'arena dell'hardware per l'IA con la serie di acceleratori Radeon Instinct, destinati ai data center e alle applicazioni di elaborazione ad alte prestazioni. Inoltre, Nvidia continua a concentrarsi sullo sviluppo di GPU ottimizzate per i carichi di lavoro AI, come le GPU A100 e H100 Tensor Core. La recente acquisizione di Arm Holdings mira ad aumentare il controllo sulle architetture dei chip che alimentano molti dispositivi mobili.
Oltre a questi operatori affermati, molte startup e istituti di ricerca si stanno avventurando in nuove architetture di chip AI. Ad esempio, Graphcore è specializzata in calcoli radi con la sua Intelligence Processing Unit (IPU). Cerebras Systems offre il Wafer Scale Engine, un chip massiccio progettato per carichi di lavoro di IA su scala estrema.
Diamo un'occhiata agli ultimi hardware AI usciti.
Il 9 aprile 2024, Intel ha presentato il suo ultimo chip AI, il Gaudi 3, che vanta prestazioni superiori a quelle di Nvidia H100 GPU:
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Prima di Gaudi 3, il 18 marzo 2024, NVIDIA ha presentato la sua ultima piattaforma AI, Blackwell. Questa piattaforma è stata progettata per favorire le scoperte in vari campi e ha le seguenti caratteristiche:
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Nel frattempo, diversi giganti della tecnologia stanno sviluppando i propri chip AI personalizzati per alimentare i propri servizi.
Il 10 aprile 2024 Meta ha annunciato l'ultima versione del suo Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Questo chip di seconda generazione, già operativo nei data center di Meta, offre prestazioni migliori in termini di calcolo e larghezza di banda della memoria. Questi aggiornamenti supportano le prestazioni delle applicazioni AI di Meta, come i motori di ranking e di raccomandazione, su piattaforme come Facebook e Instagram.
Allo stesso modo, anche altri importanti operatori come Google, Amazon e Microsoft hanno introdotto quest'anno i loro chip di silicio personalizzati. Si tratta di una mossa strategica per ottimizzare le loro strutture di costo e ridurre la dipendenza da fornitori terzi come Nvidia.
L'hardware AI supporta varie soluzioni AI in diversi settori. Nel settore sanitario, alimenta i sistemi di imaging medico come la risonanza magnetica e la TAC, gestendo compiti complessi ed elaborando grandi volumi di dati in modo efficiente per diagnosi rapide e precise.
Le istituzioni finanziarie utilizzano gli algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i dati al fine di individuare le frodi e ottimizzare gli investimenti. La natura intricata dell'analisi dei dati finanziari richiede capacità hardware avanzate per gestire efficacemente l'immenso carico di lavoro computazionale.
Nell'industria automobilistica, aiuta a elaborare i dati dei sensori in tempo reale nei veicoli autonomi. Compiti come il rilevamento di oggetti e l'evitamento di collisioni devono essere supportati da un hardware avanzato con potenti capacità di elaborazione per prendere decisioni rapide e garantire la sicurezza dei passeggeri.
I retailer utilizzano motori di raccomandazione guidati dall'intelligenza artificiale per personalizzare le esperienze di acquisto e incrementare le vendite, analizzando i dati dei clienti nei vari reparti per prevedere le preferenze e suggerire i prodotti pertinenti. La necessità di analizzare diversi set di dati e generare raccomandazioni personalizzate richiede hardware avanzato per ottenere risposte in tempo reale e migliorare il coinvolgimento degli utenti.
Un altro esempio legato ai negozi al dettaglio è l'utilizzo della computer vision per monitorare e analizzare il comportamento dei clienti. I rivenditori possono capire come i clienti interagiscono con l'ambiente, identificare i prodotti più richiesti e rilevare i modelli di traffico pedonale. Sulla base di questi risultati, possono ottimizzare la disposizione dei negozi e la collocazione dei prodotti per migliorare le vendite. La potenza di calcolo è importante per l'elaborazione in tempo reale di grandi volumi di dati video. Il tracciamento accurato dei movimenti e delle interazioni dipende da un hardware robusto. Senza di esso, la velocità e l'accuratezza dell'elaborazione dei dati sono compromesse, riducendo l'efficacia dell'analisi del comportamento dei clienti.
Questa è la punta dell'iceberg. Dal settore manifatturiero all'agricoltura, l'hardware AI è presente ovunque.
L'hardware dell'IA è spesso costruito per gestire grandi compiti. Può essere difficile comprendere la portata delle implementazioni dell'IA nei settori industriali di tutto il mondo, ma è chiaro che l'IA scalabile dipende dalla presenza dell'hardware giusto.
Prendiamo ad esempio la collaborazione tra BMW e NVIDIA. Con BMW che produce 2,5 milioni di auto all'anno, la scala delle sue operazioni è immensa. BMW sta utilizzando l'intelligenza artificiale per ottimizzare vari aspetti del suo processo produttivo, dal controllo qualità alla manutenzione predittiva, fino alla logistica e alla gestione della catena di fornitura.
Per soddisfare queste esigenze, BMW si affida a soluzioni hardware avanzate per l'AI, come la Quadro RTX 8000 diNVIDIA e i server RTX-powered. Queste tecnologie rendono le implementazioni di AI più semplici e scalabili.
Oltre a fornire alle applicazioni di IA la potenza di calcolo, l'hardware di IA che scegli influisce sulla tua soluzione in termini di prestazioni del modello, necessità di conversione del modello, flessibilità di distribuzione e accuratezza complessiva. Una volta che i modelli di IA sono stati addestrati e testati, spesso vengono convertiti in un formato in grado di funzionare sulle piattaforme di distribuzione scelte.
Tuttavia, la conversione dei modelli può comportare una perdita di precisione e deve essere presa in considerazione in anticipo. Strumenti di integrazione come ONNX (Open Neural Network Exchange) possono fornire un formato standardizzato per la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale su una vasta gamma di piattaforme hardware. Questo è anche il motivo per cui modelli popolari come YOLOv8 offrono agli utenti la possibilità di esportare i loro modelli addestrati in modo personalizzato in molti formati diversi per soddisfare diverse opzioni di distribuzione.
L'impatto della potenza di calcolo avanzata dell'AI non si limita all'AI, ma tocca anche il settore energetico.
Ad esempio, LLaMA-3 di Meta, un modello linguistico avanzato di grandi dimensioni (LLM), è stato addestrato utilizzando due cluster di data center personalizzati dotati di 24.576 GPU Nvidia H100 ciascuno. Grazie a questa robusta configurazione hardware, Meta è riuscita ad aumentare la velocità di elaborazione e a ottenere una significativa riduzione del 40% del consumo energetico. I progressi nell'hardware dell'intelligenza artificiale stanno quindi contribuendo a rendere le operazioni più efficienti dal punto di vista energetico.
Inoltre, la connessione tra IA ed energia sta ricevendo maggiore attenzione grazie al coinvolgimento di persone come Sam Altman. Altman, noto come CEO di OpenAI, ha recentemente messo a disposizione del pubblico la società di energia nucleare Oklo. Oklo, con la sua innovativa tecnologia di fissione nucleare, mira a trasformare la produzione di energia, fornendo potenzialmente energia ai centri dati essenziali per le operazioni di AI. Negli ultimi anni, sia Bill Gates, co-fondatore di Microsoft, sia Jeff Bezos, fondatore di Amazon, hanno investito in impianti nucleari.
Guardando al futuro, il futuro dell'hardware per l'intelligenza artificiale è destinato a fare passi da gigante, soprattutto con l'ascesa dell'informatica quantistica. Gli esperti prevedono che entro il 2030 il mercato dell'informatica quantistica potrebbe valere quasi 65 miliardi di dollari. Con l'aumento della complessità dei modelli di IA, l'hardware specializzato diventa fondamentale per sbloccare il loro pieno potenziale. Dai chip specifici per l'IA alle esplorazioni del calcolo quantistico, l'innovazione hardware favorisce lo sviluppo di soluzioni di IA sempre più complesse e d'impatto.
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