Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha compiuto enormi progressi, apportando innovazioni significative in vari ambiti, dalla medicina ai videogiochi. Un elemento cruciale in questo sviluppo è rappresentato dalle schede grafiche (GPU), che grazie alla loro memoria ottimizzata e velocità di calcolo, accelerano notevolmente i processi di addestramento dell’AI. Senza queste componenti hardware, il progresso tecnologico in questo settore sarebbe molto più lento. Per comprendere l’importanza delle GPU nell’AI, è necessario esplorare la loro architettura e il loro funzionamento.
Le GPU (Graphics Processing Unit) sono state progettate per gestire l’elaborazione delle immagini e il rendering grafico in tempo reale, come avviene nei videogiochi. La loro architettura differisce notevolmente da quella delle CPU (Central Processing Unit), poiché le GPU sono ottimizzate per eseguire un elevato numero di operazioni in parallelo. Questa caratteristica le rende particolarmente adatte per compiti che richiedono numerosi calcoli simultanei, come nel caso dell’intelligenza artificiale.
Le CPU, al contrario, sono processori utilizzati dai computer per gestire una vasta gamma di dati. Sebbene siano estremamente versatili e capaci di svolgere una grande varietà di operazioni in sequenza, quando si tratta di eseguire milioni di calcoli contemporaneamente, le CPU mostrano i loro limiti. Questa differenza architetturale è fondamentale per comprendere perché le GPU siano diventate essenziali per l’AI.
L’intelligenza artificiale si avvale di tecniche come il machine learning e, in particolare, del deep learning. Ma cosa significa “deep learning”? Si tratta di una branca del machine learning che utilizza reti neurali artificiali con diversi strati, da cui il termine “deep”, o profondo. Queste reti cercano di simulare, in modo semplificato, il funzionamento del cervello umano, elaborando grandi volumi di dati per riconoscere schemi, immagini, testi o suoni. Ogni strato della rete elabora le informazioni e le trasmette a quello successivo, migliorando progressivamente la capacità di riconoscimento.
Per addestrare un’AI basata sul deep learning, è necessaria una potenza di calcolo considerevole e enorme quantità di dati, poiché il processo di apprendimento richiede miliardi di operazioni matematiche per aggiornare i parametri della rete. Le GPU, quindi, giocano un ruolo fondamentale nell’intelligenza artificiale per vari motivi:
Quando si parla di GPU per l’intelligenza artificiale, un nome emerge per la sua rilevanza: NVIDIA. Quest’azienda, nota per le sue schede grafiche destinate al gaming, ha investito enormi risorse nello sviluppo di GPU specifiche per l’AI, come le serie Tesla e RTX, dotate di Tensor Core specializzati per il deep learning. Anche AMD e Intel stanno cercando di entrare nel mercato con soluzioni avanzate, ma NVIDIA continua a dominare il settore.
In aggiunta alle schede grafiche tradizionali, esistono anche acceleratori specializzati come le TPU (Tensor Processing Units) di Google, create esclusivamente per il deep learning. Tuttavia, le GPU rimangono la scelta più comune grazie alla loro versatilità.
In assenza di GPU, lo sviluppo dell’intelligenza artificiale subirebbe un rallentamento significativo. Modelli complessi come ChatGPT e DALL-E richiederebbero anni per il loro addestramento anziché settimane o giorni. Anche l’inferenza, cioè l’uso di un modello già addestrato, sarebbe molto più lenta, rendendo impraticabili applicazioni come il riconoscimento facciale in tempo reale o la guida autonoma.
Nel futuro, è prevedibile che le GPU diventino sempre più potenti e ottimizzate per l’intelligenza artificiale, mentre nuovi tipi di processori, come le unità neuromorfiche, potrebbero rivoluzionare ulteriormente il panorama. Tuttavia, è chiaro che senza le GPU, l’AI non avrebbe raggiunto i livelli attuali di sviluppo.