Comprendere l'impatto della potenza di calcolo sulle innovazioni nell'AI

L'intelligenza artificiale (AI) e la potenza di calcolo condividono una relazione molto stretta. La potenza di calcolo è essenziale per le applicazioni di AI perché aiuta i sistemi informatici a elaborare ed eseguire attività. Queste applicazioni richiedono notevoli risorse computazionali per gestire algoritmi complessi e grandi set di dati, ed è qui che entrano in gioco le GPU. Le GPU, ovvero le unità di elaborazione grafica, erano state originariamente progettate per accelerare l'elaborazione di immagini e video, ma sono diventate essenziali per gestire l'intensa elaborazione dei dati e le attività di deep learning richieste dall'AI.

Negli ultimi anni abbiamo visto i progressi dell'AI crescere in modo esponenziale. Naturalmente, l'hardware per l'AI deve evolversi per sostenere questa crescita e tenere il passo. Uno studio ha rivelato che le prestazioni delle GPU sono aumentate di circa 7.000 volte dal 2003.

Hardware più potente, veloce ed efficiente consente a ricercatori e ingegneri di sviluppare modelli di AI sempre più complessi. Vediamo come l'infrastruttura di calcolo per l'AI si sta evolvendo per soddisfare le crescenti esigenze dell'intelligenza artificiale.

Hardware per l'AI: un tema sempre più discusso#

Il ruolo delle GPU nello sviluppo dell'AI è innegabile. Questi potenti processori accelerano i complessi calcoli necessari per addestrare e distribuire i modelli di AI. In sostanza, fungono da spina dorsale della moderna tecnologia di AI. Tuttavia, non sono solo le GPU ad attirare l'attenzione.

Stiamo iniziando a vedere chip realizzati appositamente per l'AI che competono con loro. Questi chip sono progettati da zero per aiutare l'AI a svolgere il proprio lavoro in modo ancora migliore e più veloce. Sono in corso numerose attività di ricerca e sviluppo per migliorare il futuro del calcolo per l'AI. Molte aziende stanno investendo nella potenza di calcolo per l'AI, e questo è uno dei motivi per cui il mercato globale dell'hardware per l'AI è stato valutato $53,71 miliardi nel 2023 e dovrebbe raggiungere circa 473,53 miliardi di dollari entro il 2033.

Perché i progressi dell'hardware per l'AI sono diventati recentemente un tema di discussione? Il passaggio a hardware specializzato per l'AI riflette le crescenti esigenze delle applicazioni di AI in diversi settori. Per creare con successo soluzioni di AI, è importante essere sempre un passo avanti, conoscendo i cambiamenti in corso nell'hardware.

Principali attori dell'hardware per l'AI#

I principali produttori di hardware competono per sviluppare hardware di nuova generazione, migliorando prestazioni ed efficienza attraverso lo sviluppo interno, partnership strategiche e acquisizioni.

Fig. 1 Leader dell'hardware per l'AI.

Apple è passata dall'utilizzo di GPU esterne allo sviluppo dei propri chip della serie M con motori neurali per l'accelerazione dell'AI, rafforzando il proprio ecosistema strettamente controllato. Nel frattempo, Google continua a investire massicciamente nella propria infrastruttura di Tensor Processing Unit (TPU). Le TPU sono chip per l'AI progettati per funzionare più velocemente e consumare meno energia delle GPU, il che li rende ideali per l'addestramento e la distribuzione di soluzioni di AI su scala più ampia.

Allo stesso modo, AMD è entrata nell'arena dell'hardware per l'AI con la propria serie di acceleratori Radeon Instinct, destinati ai data center e alle applicazioni di calcolo ad alte prestazioni. Anche NVIDIA continua a concentrarsi sullo sviluppo di GPU ottimizzate per i carichi di lavoro di AI, come le GPU A100 e H100 Tensor Core. La recente acquisizione di Arm Holdings mira ad aumentare il controllo dell'azienda sulle architetture dei chip che alimentano molti dispositivi mobili.

Oltre a questi attori affermati, molte startup e istituzioni di ricerca si stanno dedicando a nuove architetture di chip per l'AI. Ad esempio, Graphcore è specializzata nei calcoli sparsi con la propria Intelligence Processing Unit (IPU). Cerebras Systems offre il Wafer Scale Engine, un chip enorme progettato per carichi di lavoro di AI su scala estrema.

Gli ultimi progressi nell'hardware per l'AI#

Diamo un'occhiata all'hardware per l'AI più recente.

Il 9 aprile 2024, Intel ha presentato il suo ultimo chip per l'AI, Gaudi 3, vantando prestazioni superiori rispetto alla GPU H100 di NVIDIA:

• Efficienza energetica più che doppia ed elaborazione dei modelli di AI 1,5 volte più veloce.
• Disponibile in configurazioni flessibili, ad esempio integrato in una scheda madre o come scheda autonoma.
• Testato con successo su diversi modelli di AI, come Llama di Meta e Falcon di Abu Dhabi, dimostrando la propria efficacia nell'addestramento e nella distribuzione di vari modelli di AI, tra cui Stable Diffusion e Whisper di OpenAI per il riconoscimento vocale.

Fig. 2 Gaudi 3 di Intel.

Prima di Gaudi 3, il 18 marzo 2024 NVIDIA aveva presentato la sua ultima piattaforma di AI, Blackwell. Questa piattaforma è progettata per favorire innovazioni in diversi ambiti e offre le seguenti caratteristiche:

• NVIDIA sostiene che Blackwell sia "il chip più potente al mondo".
• Dispone di una GPU a doppio die con 208 miliardi di transistor e un'interconnessione chip-to-chip da 10 TB/s, stabilendo nuovi standard in termini di potenza ed efficienza per l'AI generativa su scala da data center.
• I principali fornitori di servizi cloud, come Google Cloud, Amazon Web Services e Microsoft Azure, hanno annunciato l'intenzione di utilizzare Blackwell per promuovere i progressi nell'AI generativa, nel deep learning e nei servizi di cloud computing.

Fig. 3 Blackwell di NVIDIA.

L'ascesa dei chip personalizzati per l'AI#

Nel frattempo, diversi colossi tecnologici stanno sviluppando chip personalizzati per l'AI destinati ad alimentare i propri servizi.

Il 10 aprile 2024, Meta ha annunciato l'ultima versione del proprio Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Questo chip di seconda generazione, già operativo nei data center di Meta, offre prestazioni migliori in termini di capacità di calcolo e larghezza di banda della memoria. Questi aggiornamenti supportano le prestazioni delle applicazioni di AI di Meta, come i motori di classificazione e raccomandazione, su piattaforme come Facebook e Instagram.

Fig. 4 L'ultima versione di MTIA di Meta.

Allo stesso modo, quest'anno anche altri importanti attori come Google, Amazon e Microsoft hanno introdotto i propri chip in silicio personalizzati. Si tratta di una mossa strategica per ottimizzare le strutture dei costi e ridurre la dipendenza da fornitori terzi come NVIDIA.

Dove viene utilizzato l'hardware per l'AI?#

L'hardware per l'AI supporta diverse soluzioni di AI in numerosi settori. Nel settore sanitario, alimenta sistemi di diagnostica per immagini come le scansioni MRI e CT, gestendo attività complesse ed elaborando in modo efficiente grandi volumi di dati per diagnosi rapide e precise.

Le istituzioni finanziarie utilizzano algoritmi di AI per analizzare i dati e rilevare le frodi, nonché per ottimizzare gli investimenti. La natura complessa dell'analisi dei dati finanziari richiede funzionalità hardware avanzate per gestire efficacemente l'enorme carico di lavoro computazionale.

Nel settore automobilistico, aiuta a elaborare i dati dei sensori in tempo reale nei veicoli autonomi. Attività come il rilevamento degli oggetti e l'evitamento delle collisioni devono essere supportate da hardware avanzato con elevate capacità di elaborazione, per prendere decisioni rapide e garantire la sicurezza dei passeggeri.

Fig. 5 Il cervello di un veicolo autonomo.

I rivenditori utilizzano motori di raccomandazione basati sull'AI per personalizzare le esperienze di acquisto e aumentare le vendite, analizzando enormi quantità di dati sui clienti nei vari reparti per prevederne le preferenze e suggerire prodotti pertinenti. La necessità di analizzare set di dati eterogenei e generare raccomandazioni personalizzate richiede hardware avanzato per risposte in tempo reale e un maggiore coinvolgimento degli utenti.

Un altro esempio relativo ai negozi al dettaglio è l'utilizzo della computer vision per monitorare e analizzare il comportamento dei clienti. I rivenditori possono comprendere come i clienti interagiscono con l'ambiente circostante, identificare i prodotti più popolari e rilevare i modelli di affluenza. Sulla base di questi risultati, possono ottimizzare la disposizione dei negozi e il posizionamento dei prodotti per migliorare le vendite. La potenza di calcolo è importante per elaborare in tempo reale grandi volumi di dati video. Un tracciamento accurato dei movimenti e delle interazioni dipende da un hardware solido. Senza di esso, la velocità e l'accuratezza dell'elaborazione dei dati vengono compromesse, riducendo l'efficacia dell'analisi del comportamento dei clienti.

Questo è solo l'inizio. Dalla produzione all'agricoltura, l'hardware per l'AI è presente ovunque.

Scalare l'AI con la potenza di calcolo#

L'hardware per l'AI è spesso progettato per gestire attività di grandi dimensioni. Può essere difficile comprendere la portata delle implementazioni di AI nei settori di tutto il mondo, ma è chiaro che un'AI scalabile dipende dalla disponibilità dell'hardware giusto.

Prendiamo ad esempio la collaborazione tra BMW e NVIDIA. Con BMW che produce 2,5 milioni di automobili all'anno, la portata delle sue operazioni è enorme. BMW utilizza l'AI per ottimizzare diversi aspetti del proprio processo produttivo, dal controllo qualità e dalla manutenzione predittiva alla logistica e alla gestione della catena di approvvigionamento.

Per soddisfare esigenze di questa portata, BMW si affida a soluzioni hardware avanzate per l'AI, come NVIDIA Quadro RTX 8000 e i server basati su RTX. Queste tecnologie rendono le implementazioni di AI più semplici e scalabili.

La potenza di calcolo influisce su diverse parti della tua soluzione di AI#

Oltre a fornire potenza computazionale alle applicazioni di AI, l'hardware per l'AI che scegli influenza la tua soluzione in termini di prestazioni del modello, esigenze di conversione del modello, flessibilità di distribuzione e accuratezza complessiva. Una volta addestrati e testati, i modelli di AI vengono spesso convertiti in un formato che possa essere eseguito sulle piattaforme di distribuzione scelte.

Tuttavia, la conversione del modello può comportare una perdita di accuratezza e deve essere presa in considerazione in anticipo. Strumenti di integrazione come ONNX (scambio di reti neurali aperte) possono fornire un formato standardizzato per distribuire modelli di AI su un'ampia varietà di piattaforme hardware. Questo è anche il motivo per cui modelli popolari come YOLOv8 offrono agli utenti la possibilità di esportare i propri modelli addestrati su dati personalizzati in molti formati diversi, per supportare molteplici opzioni di distribuzione.

L'efficienza energetica è fondamentale per il futuro del calcolo nell'AI#

L'impatto della potenza di calcolo avanzata per l'AI non si limita all'AI: sta interessando anche il settore energetico.

Fig. 6 Verso un hardware per l'AI sostenibile.

Ad esempio, LLaMA-3 di Meta, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) avanzato, è stato addestrato utilizzando due cluster di data center realizzati su misura, ciascuno dotato di 24.576 GPU NVIDIA H100. Grazie a questa solida configurazione hardware, Meta è riuscita ad aumentare la velocità di elaborazione e a ottenere una significativa riduzione del 40% del consumo energetico. Pertanto, i progressi nell'hardware per l'AI contribuiscono anche a operazioni più efficienti dal punto di vista energetico.

Inoltre, il legame tra AI ed energia sta ricevendo maggiore attenzione, anche grazie al coinvolgimento di persone come Sam Altman. Altman, noto come CEO di OpenAI, ha recentemente portato sul mercato azionario 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 data center essenziali per le operazioni di AI. Negli ultimi anni, anche Bill Gates, cofondatore di Microsoft, e Jeff Bezos, fondatore di Amazon, hanno investito in impianti nucleari.

Oltre il circuito#

Guardando al futuro, l'hardware per l'AI è destinato a compiere enormi passi avanti, soprattutto con l'ascesa del calcolo quantistico. Gli esperti prevedono che entro il 2030 il mercato del calcolo quantistico potrebbe valere quasi 65 miliardi di dollari. Con l'aumentare della complessità dei modelli di AI, l'hardware specializzato diventa fondamentale per sfruttarne appieno il potenziale. Dai chip specifici per l'AI alle esplorazioni nel calcolo quantistico, l'innovazione hardware guida lo sviluppo di soluzioni di AI più complesse e incisive.

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