Acceleratore di intelligenza artificiale: Cos’è e perché è importante

Mentre l’intelligenza artificiale (AI) ha invaso praticamente ogni segmento della nostra vita, il prerequisito di una potenza di elaborazione sempre maggiore ne ha gettato le basi. In effetti, le CPU tradizionali si bloccano quando si tratta di un elevato volume di calcolo richiesto dagli intricati algoritmi di intelligenza artificiale.

Da qui nasce l’esigenza di acceleratori di intelligenza artificiale, che agiscono letteralmente come eroi poco appariscenti sullo sfondo, consentendo gli incredibili progressi che l’intelligenza artificiale sta compiendo oggi.

Che cos’è un acceleratore di intelligenza artificiale?

Un acceleratore di intelligenza artificiale è un componente hardware, talvolta chiamato anche processore di deep learning o unità di elaborazione neurale, progettato a livello di circuito per accelerare drasticamente l’elaborazione dei carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale. Questi carichi di lavoro hanno normalmente compiti come l’addestramento e l’inferenza dell’apprendimento automatico, in cui è necessario analizzare enormi quantità di dati per addestrare modelli di intelligenza artificiale o fare previsioni basate sui modelli costruiti.

Le CPU tradizionali sono state create per scopi generici, ovvero per l’elaborazione di tutti i tipi di attività, ma non sono ottimizzate in base ai requisiti degli algoritmi di intelligenza artificiale. Gli acceleratori di intelligenza artificiale, invece, sono progettati utilizzando un’architettura appropriata che consente di eseguire i calcoli relativi all’intelligenza artificiale molto più velocemente e in modo efficiente.

Perché gli acceleratori di intelligenza artificiale?

Una serie di ragioni sostanziali indicano che gli acceleratori di intelligenza artificiale sono il futuro del progresso dell’intelligenza artificiale:

Migliore velocità di elaborazione

Gli acceleratori di intelligenza artificiale possono essere molto più veloci di una CPU nell’esecuzione di carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Ciò significa che l’addestramento dei modelli avviene più velocemente, la produzione di risultati è rapida e ora anche i modelli più grandi e complessi con set di dati più grandi saranno gestiti molto più velocemente.

Maggiore efficienza energetica

Gli acceleratori di intelligenza artificiale sono progettati per essere più efficienti dal punto di vista energetico rispetto a qualsiasi unità di elaborazione centrale per quanto riguarda la gestione delle attività di intelligenza artificiale. Ciò si tradurrà in una riduzione dei costi per qualsiasi azienda interessata a gestire soluzioni di intelligenza artificiale e a diminuire l’impatto sull’ambiente.

Utilizzo in tempo reale

Gli acceleratori di intelligenza artificiale sono progettati tenendo conto della velocità e dell’efficienza nell’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale in tempo reale. Questo è ciò che consente l’utilizzo di veicoli autonomi, sistemi di riconoscimento facciale e robot intelligenti.

Scalabilità per un utilizzo intensivo delle risorse

Gli acceleratori di intelligenza artificiale possono essere integrati in diverse configurazioni e quindi scalare per soddisfare i requisiti di elaborazione in continuo aumento derivanti da un utilizzo complesso dell’intelligenza artificiale.

Tipi di acceleratori di intelligenza artificiale

Il mondo degli acceleratori di intelligenza artificiale è in rapida evoluzione, con diversi tipi di acceleratori che si adattano alle esigenze del momento. Questi sono:

Unità di elaborazione grafica (GPU)

Non sono state progettate espressamente per l’intelligenza artificiale, ma sono state adattate in virtù delle loro capacità di elaborazione in parallelo e, pertanto, funzionano adeguatamente con le esigenze dell’intelligenza artificiale. Si tratta di una delle opzioni preferite dagli sviluppatori che lavorano sull’intelligenza artificiale, grazie alla base infrastrutturale già presente e alla relativa convenienza economica rispetto ad altre.

Unità di elaborazione dei tensori (TPU)

Questa unità di elaborazione è progettata esclusivamente per eseguire l’intelligenza artificiale – aziende come Google hanno sviluppato TPU esclusivamente per questo scopo – processori estremamente specializzati e quindi piuttosto efficienti nell’esecuzione di algoritmi di apprendimento profondo.

Gate array programmabili (FPGA)

Questi chip sono programmabili per garantire la flessibilità della progettazione hardware ed è relativamente facile adattare l’architettura a compiti speciali di intelligenza artificiale. Anche se sono un po’ meno conosciuti, spesso richiedono una particolare esperienza di programmazione.

ASIC

Questi tipi di chip progettati su misura hanno il potenziale per ottenere prestazioni ed efficienza superiori per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, i costi di sviluppo iniziali sono solitamente elevati.

Il futuro degli acceleratori di intelligenza artificiale

Con l’ambiente in continua evoluzione di fronte a un utilizzo sempre più sofisticato, ad alta intensità di dati ed esigente, in futuro ci sarà un bisogno senza precedenti di acceleratori di intelligenza artificiale potenti e, allo stesso tempo, efficienti.

Tra queste aree che mostrano un potenziale di sviluppo futuro c’è l’informatica eterogenea. In questo modo si sfrutterebbero appieno i diversi tipi di acceleratori, sfruttando i loro rispettivi punti di forza in un unico sistema per ottenere prestazioni di punta.

Informatica neuromorfa

Paradigma informatico ispirato al cervello, l’informatica neuromorfa prevede hardware strutturato e funzionale al sistema nervoso – potenzialmente più efficiente – anche per la gestione dell’intelligenza artificiale.

Specializzarsi per un utilizzo particolare

Gli acceleratori di intelligenza artificiale potrebbero continuare a essere specifici per l’utilizzo e quindi essere un motore che entra in dispositivi specificamente progettati per svolgere un compito specifico.

Il vero impatto degli acceleratori di intelligenza artificiale

Gli acceleratori di intelligenza artificiale non sono fondamentalmente hardware e funzionano essi stessi come motori che spingono ulteriormente le capacità dell’intelligenza artificiale. Per sua natura, l’“accelerazione” dell’intelligenza artificiale implica uno sviluppo più rapido e un’accelerazione dell’implementazione, con conseguente accelerazione dell’innovazione in settori quali la salute, la finanza, la produzione e i trasporti.

Queste tecnologie, se da un lato creano canali per futuri usi impropri dell’intelligenza artificiale, dall’altro contribuiscono a far progredire altre tecnologie correlate nel campo della sicurezza e della spiegabilità. Gli acceleratori dell’intelligenza artificiale racchiudono una serie di potenzialità che possono contribuire a costruire un futuro vantaggioso per tutti.

Per concludere, abbiamo preparato per voi le domande più frequenti e le relative risposte

Che cos’è un acceleratore di intelligenza artificiale?

Hardware o software specializzato che accelera i calcoli dell’intelligenza artificiale. Nella maggior parte dei casi, operano nei settori dell’apprendimento automatico, delle reti neurali e dell’elaborazione dei dati.

Perché gli acceleratori di intelligenza artificiale sono importanti?

Costituiscono la spina dorsale del trattamento di attività sofisticate di intelligenza artificiale in modo efficiente, consentendo di migliorare i tempi di elaborazione, ridurre il consumo energetico e permettere alle applicazioni di intelligenza artificiale di funzionare al meglio su diversi dispositivi.

Come funzionano gli acceleratori di intelligenza artificiale

Sono progettati per l’elaborazione in parallelo delle grandi operazioni matriciali e vettoriali tipiche dei carichi di intelligenza artificiale. In quanto tali, sono in grado di elaborare un certo numero di questi dati contemporaneamente, in netto contrasto con la CPU tradizionale, che gestisce i suoi compiti in modo sequenziale.

Quali sono i vantaggi associati agli acceleratori di intelligenza artificiale?

Tra i vantaggi degli acceleratori di intelligenza artificiale vi sono le elevate prestazioni nell’intelligenza artificiale, la bassa latenza nelle applicazioni di intelligenza artificiale e la gestione di modelli di intelligenza artificiale più grandi e complessi, oltre alla riduzione della potenza.