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

L'intelligenza artificiale (AI) e la potenza di calcolo sono strettamente correlate. La potenza di calcolo è essenziale per le applicazioni di IA perché consente ai sistemi informatici di elaborare ed eseguire attività. Queste applicazioni richiedono notevoli risorse computazionali per gestire algoritmi complessi e grandi set di dati: è qui che entrano in gioco le GPU. Le GPU, o unità di elaborazione grafica, sono state inizialmente 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'IA.

Negli ultimi anni abbiamo assistito a una crescita esponenziale dei progressi nell'IA. È naturale che l'hardware per l'IA debba evolversi di pari passo e sostenere questa crescita. 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 IA sempre più complessi. Scopriamo come si stanno evolvendo le infrastrutture di calcolo per l'IA per rispondere alle esigenze crescenti dell'intelligenza artificiale.

Hardware per l'IA: un tema sempre più attuale#

Il ruolo delle GPU nello sviluppo dell'IA è indiscutibile. Questi potenti processori accelerano i complessi calcoli necessari per addestrare e distribuire modelli di IA. In sostanza, costituiscono la spina dorsale della tecnologia moderna basata sull'IA. Ma non sono solo le GPU ad attirare l'attenzione.

Stanno emergendo chip progettati appositamente per l'IA, in grado di competere con le GPU. Questi chip sono realizzati da zero per aiutare l'IA a svolgere il proprio lavoro in modo ancora più efficace e rapido. Sono in corso numerose attività di ricerca e sviluppo per migliorare il futuro del calcolo per l'IA. Molte aziende stanno investendo nella potenza di calcolo per l'IA: è uno dei motivi per cui il mercato globale dell'hardware per l'IA è stato valutato 53,71 miliardi di dollari nel 2023 e dovrebbe raggiungere circa 473,53 miliardi di dollari entro il 2033.

Perché i progressi dell'hardware per l'IA sono diventati un tema di discussione di recente? Il passaggio a hardware specializzato per l'IA riflette le esigenze crescenti delle applicazioni di IA nei diversi settori. Per creare soluzioni di IA efficaci, è importante essere sempre aggiornati sui cambiamenti in corso nell'hardware.

I principali protagonisti dell'hardware per l'IA#

I principali produttori di hardware sono in corsa per sviluppare componenti di nuova generazione, migliorando prestazioni ed efficienza attraverso lo sviluppo interno, le partnership strategiche e le acquisizioni.

Fig. 1. Aziende leader nell'hardware per l'IA.

Apple è passata dall'utilizzo di GPU esterne allo sviluppo di chip della serie M proprietari, dotati di motori neurali per l'accelerazione dell'IA, rafforzando così il suo ecosistema strettamente controllato. Nel frattempo, Google continua a investire ingenti risorse nella propria infrastruttura di unità di elaborazione tensoria (TPU). Le TPU sono chip per l'IA progettati per funzionare più velocemente e consumare meno energia delle GPU, il che li rende ideali per addestrare e distribuire soluzioni di IA su scala più ampia.

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

Oltre a queste aziende consolidate, molte startup e istituti di ricerca si stanno avventurando nello sviluppo di nuove architetture di chip per l'IA. Per esempio, Graphcore è specializzata nei calcoli sparsi con la sua unità di elaborazione intelligente (IPU). Cerebras Systems offre Wafer Scale Engine, un chip di grandi dimensioni progettato per carichi di lavoro di IA su scala estrema.

Gli ultimi progressi nell'hardware per l'IA#

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

Il 9 aprile 2024, Intel ha presentato il suo ultimo chip per l'IA, Gaudi 3, che offre prestazioni superiori a quelle della GPU H100 di NVIDIA:

• Efficienza energetica più che doppia e elaborazione dei modelli di IA 1,5 volte più veloce.
• Disponibile in configurazioni flessibili, per esempio integrato su una scheda madre o come scheda indipendente.
• Testato con successo su diversi modelli di IA, come Llama di Meta e Falcon di Abu Dhabi, dimostrando la sua efficacia nell'addestramento e nella distribuzione di vari modelli di IA, 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 ha presentato la sua ultima piattaforma per l'IA, Blackwell. Questa piattaforma è progettata per favorire innovazioni in diversi settori e presenta 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 tra chip da 10 TB/s, che stabilisce nuovi standard di potenza ed efficienza per l'IA generativa su scala da centro dati.
• 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'IA generativa, nel deep learning e nei servizi di cloud computing.

Fig. 3. Blackwell di NVIDIA.

L'ascesa dei chip personalizzati per l'IA#

Nel frattempo, diversi colossi tecnologici stanno sviluppando chip personalizzati per l'IA 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 potenza di calcolo e larghezza di banda della memoria. Questi miglioramenti supportano le prestazioni delle applicazioni di intelligenza artificiale di Meta, come i motori di ranking e raccomandazione, su piattaforme come Facebook e Instagram.

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

Analogamente, anche altri grandi attori come Google, Amazon e Microsoft hanno presentato quest’anno i propri chip di silicio personalizzati. È una mossa strategica per ottimizzare i costi e ridurre la dipendenza da fornitori terzi come NVIDIA.

Dove viene utilizzato l’hardware per l’IA?#

L’hardware per l’IA supporta diverse soluzioni di intelligenza artificiale in molti settori. In ambito sanitario, alimenta sistemi di imaging medico come la risonanza magnetica e la TC, gestendo attività complesse ed elaborando in modo efficiente grandi volumi di dati per diagnosi rapide e precise.

Gli istituti finanziari utilizzano algoritmi di IA per analizzare i dati e individuare le frodi e ottimizzare gli investimenti. La complessità dell’analisi dei dati finanziari richiede capacità hardware avanzate per gestire efficacemente l’enorme carico computazionale.

Nel settore automobilistico, aiuta a elaborare in tempo reale i dati dei sensori dei veicoli autonomi. Attività come il rilevamento degli oggetti e l’elusione delle collisioni richiedono hardware avanzato e potenti capacità di elaborazione, per prendere decisioni rapidamente e garantire la sicurezza dei passeggeri.

Fig. 5 Il cervello di un veicolo autonomo.

I rivenditori utilizzano motori di raccomandazione basati sull’IA per personalizzare l’esperienza di acquisto e incrementare le vendite, analizzando enormi quantità di dati dei clienti nei diversi reparti per prevederne le preferenze e suggerire prodotti pertinenti. La necessità di analizzare set di dati eterogenei e generare raccomandazioni personalizzate richiede hardware avanzato, capace di fornire risposte in tempo reale e migliorare il coinvolgimento degli utenti.

Un altro esempio legato ai negozi al dettaglio è l’uso della visione artificiale per monitorare e analizzare il comportamento dei clienti. I rivenditori possono capire come i clienti interagiscono con l’ambiente, individuare i prodotti più richiesti e rilevare i flussi di passaggio. Sulla base di questi risultati, possono ottimizzare la disposizione dei negozi e il posizionamento dei prodotti per aumentare le vendite. La potenza di calcolo è importante per elaborare in tempo reale grandi volumi di dati video. Il tracciamento accurato dei movimenti e delle interazioni dipende da hardware robusto. Senza di esso, la velocità e la precisione dell’elaborazione dei dati risultano compromesse, riducendo l’efficacia dell’analisi del comportamento dei clienti.

E questo è solo l’inizio. Dalla produzione all’agricoltura, l’hardware per l’IA è ormai ovunque.

Scalare l’IA con la potenza di calcolo#

L’hardware per l’IA è spesso progettato per gestire carichi di lavoro elevati. Può essere difficile cogliere la portata delle implementazioni di IA nei settori di tutto il mondo, ma è chiaro che per scalare l’IA serve l’hardware giusto.

Prendi, per esempio, la collaborazione tra BMW e NVIDIA. BMW produce 2,5 milioni di auto all’anno e opera quindi su una scala enorme. BMW utilizza l’IA per ottimizzare diversi aspetti del suo processo produttivo, dal controllo qualità e dalla manutenzione predittiva alla logistica e alla gestione della catena di approvvigionamento.

Per rispondere a queste esigenze, BMW si affida a soluzioni hardware avanzate per l’IA, come NVIDIA Quadro RTX 8000 e i server basati su RTX. Queste tecnologie semplificano le implementazioni di IA e le rendono più scalabili.

La potenza di calcolo influisce su diversi aspetti della tua soluzione di IA#

Oltre a fornire potenza di calcolo alle applicazioni di IA, l’hardware per l’IA che scegli influisce sulla tua soluzione in termini di prestazioni del modello, esigenze di conversione del modello, flessibilità di implementazione e accuratezza complessiva. Una volta addestrati e testati, i modelli di IA vengono spesso convertiti in un formato compatibile con le piattaforme di implementazione scelte.

La conversione dei modelli, però, può comportare una perdita di accuratezza e va presa in considerazione in anticipo. Gli strumenti di integrazione come ONNX (scambio aperto di reti neurali) possono fornire un formato standardizzato per implementare modelli di IA su un’ampia varietà di piattaforme hardware. È anche per questo che modelli popolari come YOLOv8 offrono agli utenti la possibilità di esportare i modelli addestrati su misura in molti formati diversi, per adattarsi a più opzioni di implementazione.

L’efficienza energetica è fondamentale per il futuro del calcolo per l’IA#

L’impatto della potenza di calcolo avanzata per l’IA non si limita all’intelligenza artificiale: interessa anche il settore energetico.

Fig. 6 Verso un hardware per l’IA sostenibile.

Ad esempio, LLaMA-3 di Meta, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) avanzato, è stato addestrato usando due cluster di data center costruiti 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 ridurre in modo significativo del 40% il consumo energetico. I progressi nell’hardware per l’IA contribuiscono quindi anche a rendere le operazioni più efficienti dal punto di vista energetico.

Inoltre, il legame tra IA ed energia sta attirando sempre più attenzione, anche grazie al coinvolgimento di persone come Sam Altman. Altman, noto per essere l’amministratore delegato di OpenAI, ha recentemente portato sul mercato pubblico l’azienda di energia nucleare Oklo. Con la sua innovativa tecnologia di fissione nucleare, Oklo punta a trasformare la produzione di energia e potrebbe fornire elettricità ai data center essenziali per le operazioni di IA. Negli ultimi anni, anche Bill Gates, cofondatore di Microsoft, e Jeff Bezos, fondatore di Amazon, hanno investito in centrali nucleari.

Oltre i circuiti#

Guardando al futuro, l’hardware per l’IA è destinato a compiere enormi progressi, soprattutto con l’avvento 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 diventano più complessi, l’hardware specializzato diventa fondamentale per sfruttarne appieno il potenziale. Dai chip progettati specificamente per l’IA alle sperimentazioni con il calcolo quantistico, l’innovazione hardware guida lo sviluppo di soluzioni di IA più complesse e incisive.

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