GPU NVidia per l’Intelligenza Artificiale, perché vengono usati solo questi processori?

Le GPU NVIDIA per l’Intelligenza Artificiale sono molto utilizzate perché offrono grandi vantaggi rispetto alle CPU tradizionali. Il motivo principale è la loro capacità di elaborare più operazioni in parallelo, rendendole ideali per addestrare modelli di machine learning e deep learning. Grazie a questa architettura, possono gestire enormi quantità di dati in meno tempo, accelerando i processi di calcolo. Non è un caso che per il 2025 NVidia punti più all’Intelligenza artificiale che al mercato dei videogames.

Le prestazioni delle GPU NVidia per l’Intelligenza Artificiale

Le GPU NVIDIA per l’Intelligenza Artificiale migliorano le prestazioni dei modelli di machine learning grazie a tecnologie avanzate come CUDA, che permette di ottimizzare e velocizzare i calcoli. Questo significa che i ricercatori possono addestrare i loro modelli in tempi più brevi, ottenendo risultati migliori con meno risorse.

Un’altra applicazione importante è nell’AI generativa, che comprende chatbot e la creazione di immagini da testo. Le GPU NVIDIA per l’Intelligenza Artificiale sono perfette per questi compiti perché offrono velocità di elaborazione elevate e molta memoria, permettendo di generare contenuti complessi in tempo reale.

Nel campo dei veicoli autonomi e dell’analisi video, le GPU NVIDIA per l’Intelligenza Artificiale permettono di elaborare enormi quantità di dati rapidamente, supportando decisioni in tempo reale. Questo è fondamentale per garantire sicurezza ed efficienza in applicazioni che richiedono risposte immediate.

Le GPU NVIDIA per l’Intelligenza Artificiale includono tecnologie avanzate come i Tensor Core, che migliorano le prestazioni del deep learning, il supporto CUDA per eseguire calcoli complessi, e una memoria ad alta velocità per gestire grandi dataset. Inoltre, funzionalità come Multi-Instance GPU (MIG) e NVLink aiutano a ottimizzare le risorse e migliorare la comunicazione tra più GPU.

Infine, queste GPU offrono prestazioni superiori rispetto alle CPU, con un’efficienza energetica migliore e una potenza di calcolo in costante crescita. Sono anche altamente scalabili, il che significa che possono essere utilizzate per costruire sistemi che raggiungono livelli di supercomputing. Un esempio concreto è ChatGPT, addestrato su migliaia di GPU NVIDIA, dimostrando l’efficacia di queste schede grafiche per l’Intelligenza Artificiale.

Caratteristiche delle GPU NVidia che non hanno le CPU

Le GPU (Graphics Processing Units) sono considerate migliori delle CPU (Central Processing Units) per molte attività di Intelligenza Artificiale (AI) per diverse ragioni, tutte fondamentali.

Abbiamo detto che le GPU sono superiori alle CPU per l’Intelligenza Artificiale principalmente grazie alla loro architettura di elaborazione parallela, che le rende ideali per gestire gli intensi carichi di lavoro computazionali del machine learning e del deep learning in modo molto più veloce ed efficiente.

Le funzionalità hardware e software specializzate, la scalabilità e il successo comprovato nell’addestramento ed esecuzione di modelli AI avanzati consolidano ulteriormente il ruolo cruciale delle GPU nello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale.

Architettura di elaborazione parallela

La ragione principale per cui le GPU sono essenziali per l’AI risiede nella loro architettura parallela.
A differenza delle CPU, progettate per eseguire una sequenza di istruzioni una dopo l’altra in modo seriale, le GPU sono costruite per eseguire simultaneamente migliaia di istruzioni più semplici.

Questa capacità di elaborazione massivamente parallela è cruciale per compiti come l’apprendimento automatico e l’addestramento di reti neurali, che richiedono un’enorme quantità di calcoli.

Una GPU può suddividere un compito complesso in migliaia di sezioni più piccole, assegnando ciascuna a un core di elaborazione diverso ed eseguendole contemporaneamente.

Accelerazione degli Algoritmi di Machine Learning e Deep Learning

Nate per velocizzare l’elaborazione delle immagini per i videogiochi, le capacità di elaborazione parallela delle GPU sono eccezionalmente adatte per accelerare gli algoritmi di machine learning (ML) che implicano l’elaborazione di grandi quantità di dati.

Questi algoritmi spesso coinvolgono moltiplicazioni di matrici e altre operazioni che possono essere parallelizzate, rendendo le GPU significativamente più veloci delle CPU per questi compiti.

Nel campo del deep learning, le GPU sono essenziali per l’addestramento di reti neurali complesse.

La loro capacità di gestire grandi quantità di dati ed eseguire calcoli simultaneamente velocizza il processo di addestramento, un fattore critico data la crescente dimensione e complessità delle reti neurali.

Velocità ed efficienza

Le GPU offrono una velocità di calcolo e un’efficienza superiori rispetto alle CPU quando si tratta di compiti paralleli come quelli presenti nell’AI.

Sebbene le GPU possano consumare più energia in assoluto, la loro efficienza nell’elaborare le informazioni in parallelo si traduce in un consumo energetico inferiore per ogni singola operazione in tali contesti.

Il recente rapporto del gruppo Human-Centered AI di Stanford evidenzia uno straordinario aumento di 7.000 volte nelle prestazioni delle GPU dal 2003 ad oggi, con un rapporto prezzo-prestazioni 5.600 volte superiore.

Le GPU NVIDIA hanno aumentato le prestazioni nell’inferenza AI di 1.000 volte negli ultimi dieci anni.

Funzionalità Specializzate per l’AI

Le moderne GPU includono core specializzati ottimizzati per compiti specifici nell’AI. Ad esempio, i Tensor Core di NVIDIA sono progettati specificamente per le operazioni tensoriali, un calcolo comune nel deep learning, accelerando significativamente la moltiplicazione di matrici e altri calcoli di deep learning.

Le GPU NVIDIA supportano anche CUDA (Compute Unified Device Architecture), un’architettura di calcolo parallelo che consente alle GPU di eseguire attività diverse dai calcoli grafici, accelerando i calcoli per l’AI.

Inoltre, dispongono di una elevata larghezza di banda della memoria, che consente un accesso rapido ai dati, essenziale per l’elaborazione e l’addestramento veloci di grandi dataset di AI.

Scalabilità

I sistemi basati su GPU possono scalare senza sforzo fino a livelli di supercomputing utilizzando interconnessioni veloci come NVLink e reti NVIDIA Quantum InfiniBand. Questa scalabilità è fondamentale per affrontare la crescente complessità dei modelli di AI e la dimensione dei dataset.

Ecosistema Software ampio e approfondito

NVIDIA ha sviluppato un vasto ecosistema software per GPU che supporta ogni aspetto dell’AI, dalle funzionalità di basso livello alle applicazioni di alto livello.

Il linguaggio di programmazione CUDA e la libreria di deep learning cuDNN-X forniscono una base solida per lo sviluppo di software AI.

Successo dimostrato

Modelli AI all’avanguardia come ChatGPT sono stati addestrati ed eseguiti su migliaia di GPU NVIDIA, dimostrando la loro efficacia per l’AI generativa e altri compiti complessi.

Questo successo evidenzia come le GPU siano diventate la piattaforma di elaborazione predominante per l’accelerazione dei carichi di lavoro di machine learning, contribuendo in modo significativo ai progressi dell’AI negli ultimi anni.