16 mag 2024
Con l'avanzare della tecnologia dell'IA, aumenta la necessità di una potenza di calcolo dell'IA nuova e migliorata. Scopri come la potenza di calcolo sta contribuendo a far progredire il movimento 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 di AI perché aiuta i sistemi informatici a elaborare ed eseguire le 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 la gestione dell'intensa elaborazione dei dati e delle attività di deep learning richieste dall'AI.
Negli ultimi anni, abbiamo assistito a una crescita esponenziale dei progressi dell'AI. Naturalmente, i progressi dell'hardware AI devono adattarsi a questa crescita e tenere il passo. Uno studio ha rivelato che le prestazioni della 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. Cerchiamo di capire come l'infrastruttura di calcolo per l'IA si sta evolvendo 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 il deployment di modelli di IA. Essenzialmente, fungono da spina dorsale della moderna tecnologia di IA. Ma 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 costruiti da zero per aiutare l'AI a svolgere il proprio lavoro ancora meglio e più velocemente. Si stanno facendo molte ricerche e lavoro per migliorare il futuro del calcolo dell'AI. Molte aziende stanno investendo nella potenza di calcolo dell'AI, che è uno dei motivi per cui il mercato globale dell'hardware per l'AI è stato valutato 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 nell'hardware per l'IA sono diventati recentemente un argomento di discussione? Il passaggio verso hardware specializzato per l'IA riflette le crescenti esigenze delle applicazioni di IA in diversi settori. Per creare con successo soluzioni di IA, è importante rimanere all'avanguardia, essendo consapevoli dei cambiamenti che avvengono nell'hardware.
I principali produttori di hardware sono in competizione 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 dei propri chip della serie M con motori neurali per l'accelerazione dell'IA, 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 funzionare più velocemente e utilizzare meno energia rispetto alle GPU, il che le rende ideali per l'addestramento e l'implementazione di soluzioni di IA su larga scala.
Allo stesso modo, AMD è entrata nell'arena dell'hardware AI con la sua serie di acceleratori Radeon Instinct, rivolta 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 consolidati, 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 massiccio progettato per carichi di lavoro AI su scala estrema.
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:
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Prima di Gaudi 3, il 18 marzo 2024, NVIDIA ha presentato la sua ultima piattaforma AI, Blackwell. Questa piattaforma è progettata per alimentare le scoperte in vari campi e ha le seguenti caratteristiche:
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Nel frattempo, diversi colossi tecnologici 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, sta ottenendo 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 raccomandazione, su piattaforme come Facebook e Instagram.
Allo stesso modo, altri importanti player come Google, Amazon e Microsoft hanno introdotto quest'anno i loro chip in 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 per l'IA supporta diverse soluzioni di IA in molti settori. Nel settore sanitario, alimenta sistemi di imaging medico come risonanze magnetiche e TAC, gestendo compiti complessi ed elaborando grandi volumi di dati in modo efficiente per una diagnosi rapida e precisa.
Gli istituti finanziari utilizzano algoritmi di IA per analizzare i dati per il rilevamento di frodi e l'ottimizzazione degli 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 l'object detection e l'elusione di collisioni devono essere supportate da hardware avanzato con potenti capacità di elaborazione per un processo decisionale rapido e per la sicurezza dei passeggeri.
I rivenditori utilizzano motori di raccomandazione basati sull'intelligenza artificiale per personalizzare le esperienze di acquisto e aumentare le vendite analizzando vasti dati sui clienti tra i reparti per prevedere le preferenze e suggerire prodotti pertinenti. La necessità di analizzare diversi set di dati 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 capire come i clienti interagiscono con il loro ambiente, identificare i prodotti più popolari e rilevare i modelli di traffico pedonale. Sulla base di questi risultati, possono ottimizzare la disposizione 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 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 solo la punta dell'iceberg. Dalla produzione all'agricoltura, l'hardware AI può essere visto ovunque.
L'hardware per l'IA è spesso progettato per gestire compiti complessi. Può essere difficile comprendere appieno la portata delle implementazioni dell'IA nelle industrie di tutto il mondo, ma è chiaro che un'IA scalabile dipende dalla disponibilità dell'hardware giusto.
Prendiamo, ad esempio, la collaborazione tra BMW e NVIDIA. Con BMW che produce 2,5 milioni di auto all'anno, la portata delle sue operazioni è immensa. BMW sta utilizzando l'AI per ottimizzare vari aspetti del suo processo di produzione, dal controllo qualità e dalla manutenzione predittiva alla logistica e alla gestione della catena di approvvigionamento.
Per soddisfare tali esigenze, BMW si affida a soluzioni hardware avanzate per l'IA come Quadro RTX 8000 di NVIDIA e server basati su RTX. Queste tecnologie rendono le implementazioni di IA più semplici e scalabili.
Oltre a fornire potenza di calcolo alle applicazioni di IA, l'hardware AI che scegli influenza la tua soluzione in termini di prestazioni del modello, esigenze di conversione del modello, flessibilità di implementazione e accuratezza complessiva. Una volta che i modelli di IA sono stati addestrati e testati, vengono spesso convertiti in un formato che verrà eseguito sulle piattaforme di implementazione scelte.
Tuttavia, la conversione del modello può comportare 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 la distribuzione di modelli di IA su una vasta gamma di piattaforme hardware. Questo è anche il motivo alla base di modelli popolari come YOLOv8, che offrono agli utenti la possibilità di esportare i propri modelli addestrati personalizzati in molti formati diversi per soddisfare molteplici opzioni di implementazione.
L'impatto della potenza di calcolo avanzata dell'IA non si limita all'IA, ma tocca anche il settore energetico.
Ad esempio, LLaMA-3 di Meta, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) avanzato, è stato addestrato utilizzando due cluster di data center personalizzati dotati ciascuno di 24.576 GPU Nvidia H100. Grazie a questa solida configurazione hardware, Meta è stata in grado di aumentare la velocità di elaborazione e ottenere una significativa riduzione del 40% del consumo di energia. Pertanto, anche i progressi nell'hardware dell'IA stanno contribuendo a operazioni più efficienti dal punto di vista energetico.
Inoltre, la connessione tra AI ed energia sta ricevendo sempre più attenzione, con il coinvolgimento di persone come Sam Altman. 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 alimentazione ai data center essenziali per le operazioni di AI. Negli ultimi anni, sia Bill Gates, co-fondatore di Microsoft, che Jeff Bezos, fondatore di Amazon, hanno investito in impianti nucleari.
Guardando al futuro, il futuro dell'hardware AI è destinato a fare enormi progressi, 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. Man mano che i modelli di IA crescono in complessità, 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 guida lo sviluppo di soluzioni di IA più complesse e di impatto.
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