Comprendere l'impatto della potenza di calcolo sulle innovazioni dell'IA

L'intelligenza artificiale (AI) e la potenza di calcolo condividono una relazione molto stretta. La potenza di calcolo è essenziale per le applicazioni 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, o Graphics Processing Units, 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'AI.

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

Un hardware più forte, più veloce e più efficiente consente a ricercatori e ingegneri di sviluppare modelli AI sempre più complessi. Cerchiamo di capire come l'infrastruttura di calcolo per l'AI si stia evolvendo per soddisfare le crescenti richieste dell'intelligenza artificiale.

Link to this sectionHardware AI: una conversazione in crescita#

Il ruolo delle GPU nello sviluppo dell'AI è innegabile. Questi potenti processori accelerano i calcoli complessi necessari per l'addestramento e il deployment dei modelli AI. Essenzialmente, fungono da 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'AI che competono con esse. Questi chip sono costruiti da zero per aiutare l'AI a svolgere il suo lavoro ancora meglio e più velocemente. Molta ricerca e lavoro vengono svolti per migliorare il futuro del calcolo AI. Molte aziende stanno investendo nella potenza di calcolo AI, motivo per cui il mercato globale dell'hardware AI è stato valutato a $53,71 miliardi nel 2023 e si prevede che crescerà fino a circa 473,53 miliardi di dollari entro il 2033.

Perché i progressi dell'hardware AI sono diventati un argomento di conversazione di recente? Lo spostamento verso l'hardware AI specializzato riflette le crescenti richieste delle applicazioni AI in diversi settori. Per creare con successo soluzioni AI, è importante giocare d'anticipo rimanendo consapevoli dei cambiamenti che avvengono nell'hardware.

Link to this sectionI principali attori nell'hardware AI#

I principali produttori di hardware fanno a gara per sviluppare hardware di prossima generazione, migliorando prestazioni ed efficienza attraverso lo sviluppo interno, partnership strategiche e acquisizioni.

Fig 1. Leader nell'hardware AI.

Apple è passata dall'uso di GPU esterne allo sviluppo dei propri chip serie M con neural engine per l'accelerazione AI, rafforzando il suo ecosistema strettamente controllato. Nel frattempo, Google continua a investire pesantemente nella sua infrastruttura Tensor Processing Unit (TPU). Le TPU sono chip AI costruiti per funzionare più velocemente e consumare meno energia rispetto alle GPU, il che li rende ottimi per l'addestramento e il deployment di soluzioni AI su scala più ampia.

Allo stesso modo, AMD è entrata nell'arena dell'hardware AI con la sua serie di acceleratori Radeon Instinct, mirando ai data center e alle applicazioni di calcolo 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 loro recente acquisizione di Arm Holdings mira ad aumentare il loro controllo sulle architetture dei chip che alimentano molti dispositivi mobili.

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

Link to this sectionUltime innovazioni dell'hardware AI#

Diamo un'occhiata all'ultimo hardware AI uscito.

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

• Più del doppio dell'efficienza energetica e un'elaborazione dei modelli AI 1,5 volte più veloce.
• Disponibile in configurazioni flessibili come raggruppato su una scheda madre o come scheda standalone.
• Testato con successo su diversi modelli AI come Llama di Meta e Falcon di Abu Dhabi, dimostrandone l'efficacia per l'addestramento e il deployment di vari modelli AI, tra cui Stable Diffusion e Whisper di OpenAI per il riconoscimento vocale.

Fig 2. Intel Gaudi 3.

Prima del Gaudi 3, il 18 marzo 2024, NVIDIA ha introdotto la sua ultima piattaforma AI, la Blackwell. Questa piattaforma è progettata per alimentare scoperte in vari campi e presenta le seguenti caratteristiche:

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

Fig 3. NVIDIA Blackwell.

Link to this sectionL'ascesa dei chip AI personalizzati#

Nel frattempo, diversi giganti della tecnologia stanno sviluppando i propri chip AI personalizzati per alimentare i loro servizi.

Il 10 aprile 2024, Meta ha annunciato l'ultima versione del loro Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Questo chip di seconda generazione, già operativo nei data center di Meta, offre prestazioni migliori in termini di potenza di calcolo e larghezza di banda della memoria. Questi aggiornamenti supportano le prestazioni delle applicazioni 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, altri attori importanti come Google, Amazon e Microsoft hanno introdotto i propri chip in silicio personalizzati quest'anno. È una mossa strategica per ottimizzare le loro strutture di costo e ridurre la dipendenza da fornitori terzi come NVIDIA.

Link to this sectionDove viene utilizzato l'hardware AI?#

L'hardware AI supporta diverse soluzioni AI in molti settori diversi. Nell'assistenza sanitaria, alimenta sistemi di diagnostica per immagini come MRI e scansioni TC, gestendo compiti complessi ed elaborando grandi volumi di dati in modo efficiente per una diagnosi rapida e precisa.

Le istituzioni finanziarie utilizzano algoritmi AI per analizzare i dati per il rilevamento delle frodi e l'ottimizzazione degli investimenti. La natura complessa 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. Attività come il rilevamento degli oggetti e l'evitamento delle collisioni devono essere supportate da un hardware avanzato con potenti capacità di elaborazione per un processo decisionale rapido e la sicurezza dei passeggeri.

Fig 5. Il cervello di un veicolo autonomo.

I rivenditori utilizzano motori di raccomandazione guidati dall'AI per personalizzare le esperienze di acquisto e aumentare le vendite analizzando i vasti dati dei clienti tra i vari reparti per prevedere le preferenze e suggerire prodotti pertinenti. La necessità di analizzare diversi set di dati e generare raccomandazioni personalizzate richiede un 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 il loro ambiente, identificare i prodotti popolari e rilevare i modelli di traffico pedonale. Sulla base di questi risultati, possono ottimizzare il layout del negozio e il posizionamento 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 monitoraggio 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 solo la punta dell'iceberg. Dalla produzione all'agricoltura, l'hardware AI può essere visto ovunque.

Link to this sectionScalare l'AI con la potenza di calcolo#

L'hardware AI è spesso costruito per gestire grandi attività. Può essere difficile comprendere la portata dei deployment dell'AI nelle industrie di tutto il mondo, ma è chiaro che l'AI scalabile dipende dall'avere l'hardware giusto al posto giusto.

Prendi la collaborazione tra BMW e NVIDIA, ad esempio. Con BMW che produce 2,5 milioni di auto all'anno, la scala delle sue operazioni è immensa. BMW sta utilizzando l'AI per ottimizzare vari aspetti del suo processo di produzione, dal controllo qualità e la manutenzione predittiva alla logistica e alla gestione della catena di approvvigionamento.

Per soddisfare tali esigenze, BMW si affida a soluzioni hardware AI avanzate come Quadro RTX 8000 di NVIDIA e server basati su RTX. Queste tecnologie rendono i deployment AI più facili e scalabili.

Link to this sectionLa potenza di calcolo influenza diverse parti della tua soluzione AI#

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

Ma la conversione del modello può portare a una perdita di accuratezza e deve essere considerata in anticipo. Strumenti di integrazione come ONNX (Open Neural Network Exchange) possono fornire un formato standardizzato per il deployment di modelli AI 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 personalizzati in molti formati diversi per soddisfare molteplici opzioni di deployment.

Link to this sectionL'efficienza energetica è parte integrante del futuro del calcolo AI#

L'impatto della potenza di calcolo AI avanzata non è limitato all'AI; sta toccando anche il settore energetico.

Fig 6. Verso un hardware 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 costruiti su misura dotati di 24.576 GPU NVIDIA H100 ciascuno. Grazie a questa robusta configurazione hardware, Meta è stata in grado di aumentare la velocità di elaborazione e ottenere una significativa riduzione del 40% nel consumo energetico. Quindi, i progressi nell'hardware AI stanno contribuendo anche a operazioni più efficienti dal punto di vista energetico.

Inoltre, il legame tra AI ed energia sta ricevendo maggiore attenzione con persone come Sam Altman che si lasciano coinvolgere. Altman, noto come CEO di OpenAI, ha recentemente reso pubblica 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 AI. Negli ultimi anni, sia Bill Gates, co-fondatore di Microsoft, che Jeff Bezos, fondatore di Amazon, hanno effettuato investimenti in impianti nucleari.

Link to this sectionOltre il circuito#

Guardando al futuro, il futuro dell'hardware AI è destinato a fare enormi passi da gigante, specialmente con l'ascesa del quantum computing. Gli esperti prevedono che entro il 2030, il mercato del quantum computing potrebbe valere quasi 65 miliardi di dollari. Man mano che i modelli AI crescono in complessità, l'hardware specializzato diventa cruciale per sbloccare il loro pieno potenziale. Dai chip specifici per l'AI alle esplorazioni del quantum computing, l'innovazione hardware guida lo sviluppo di soluzioni AI più complesse e di impatto.

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