GPU (Unità di elaborazione grafica)

Importanza dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico

La potenza di elaborazione in parallelo delle GPU è stata uno dei principali fattori alla base dei recenti progressi nel campo dell'intelligenza artificiale. L'addestramento di reti neurali profonde richiede grandi quantità di dati e operazioni ad alta intensità di calcolo come le moltiplicazioni di matrice. Le GPU eccellono in questi compiti, riducendo in modo significativo il tempo necessario per addestrare modelli complessi rispetto alle tradizionali unità centrali di elaborazione (CPU). Questa accelerazione consente ai ricercatori e agli sviluppatori di iterare più velocemente, di sperimentare con set di dati più grandi e di affrontare problemi come il rilevamento di oggetti e la segmentazione delle immagini con maggiore precisione e velocità. Ad esempio, i modelliUltralytics YOLO si basano molto sulle GPU per ottenere prestazioni elevate nelle attività di visione in tempo reale. L'accesso a potenti GPU, spesso tramite piattaforme di cloud computing o hardware dedicato, è fondamentale per lo sviluppo dell'IA moderna.

Le principali differenze rispetto alle CPU e alle TPU

Anche se spesso lavorano insieme in un sistema, le GPU, le CPU e le Tensor Processing Unit (TPU) hanno architetture distinte e casi d'uso ottimali:

• CPU (Central Processing Unit): Progettate per l'elaborazione generale, le CPU eccellono nelle attività sequenziali e nella gestione delle operazioni di sistema. Dispongono di pochi e potenti core ottimizzati per una bassa latenza su un'ampia gamma di carichi di lavoro. Guarda il confronto tra CPU e GPU.
• GPU (Graphics Processing Unit): Ottimizzate per l'elaborazione in parallelo, le GPU dispongono di migliaia di core più semplici, progettati per gestire molte attività contemporaneamente. Questo le rende ideali per i calcoli in parallelo dei dati comuni nel deep learning, nel rendering grafico e nel calcolo ad alte prestazioni (HPC). I principali fornitori includono NVIDIA e AMD.
• TPU (Tensor Processing Unit): Sviluppate da Google, le TPU sono circuiti integrati specifici per le applicazioni (ASIC) progettati specificamente per accelerare i carichi di lavoro di ML, in particolare quelli che utilizzano la tecnologia TensorFlow. TensorFlow e in particolare quelli che utilizzano il framework TensorFlow. Offrono prestazioni elevate per operazioni tensor specifiche ma possono essere meno versatili delle GPU. Maggiori dettagli sono disponibili sulla pagina TPU diGoogle.

Le GPU offrono un equilibrio tra prestazioni elevate per le attività in parallelo e un'ampia applicabilità, supportata da ecosistemi software maturi come NVIDIACUDA e framework come PyTorch. La configurazione di ambienti GPU può essere semplificata utilizzando strumenti come Docker; per maggiori dettagli, consulta la guida Docker Quickstart.

Applicazioni del mondo reale nell'IA

Le GPU sono parte integrante di molte applicazioni AI all'avanguardia:

• Veicoli autonomi: Le GPU elaborano vasti flussi di dati provenienti da telecamere, LiDAR e radar in tempo reale per consentire la percezione, la pianificazione del percorso e il processo decisionale dell'intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma. Aziende come Tesla puntano molto sulle GPU per i loro sistemi autonomi.
• Analisi delle immagini mediche: Nel settore sanitario, le GPU accelerano l'analisi di immagini mediche complesse come risonanze magnetiche, TAC e radiografie, aiutando i radiologi a rilevare le anomalie, a segmentare i tessuti e a migliorare l'accuratezza diagnostica. Si tratta di un'area chiave per l'analisi delle immagini mediche, con piattaforme come NVIDIA Clara che forniscono strumenti specializzati.

Le GPU sono fondamentali anche per l'addestramento di modelli distribuiti su dispositivi edge, come quelli che utilizzano la piattaformaNVIDIA Jetson. L'addestramento di questi modelli avviene spesso su potenti GPU, eventualmente utilizzando piattaforme come Ultralytics HUB per semplificare i flussi di lavoro.