Qual è la differenza tra acceleratori AI e GPU?

Un acceleratore AI è un qualsiasi componente hardware, inclusa un'unità di elaborazione grafica (GPU),utilizzato per velocizzare i modelli di machine learning (ML) e deep learning (DL), elaborazione del linguaggio naturale e altre operazioni di intelligenza artificiale (AI).

Tuttavia, il termine acceleratore AI viene sempre più utilizzato per descrivere chip AI più specializzati, come unità di elaborazione neurale (NPU) o unità di elaborazione tensoriale (TPU). Mentre le GPU per uso generico, originariamente progettate per il rendering di immagini e grafica, sono molto efficaci se utilizzate come acceleratori AI, altri tipi di hardware di AI appositamente progettati potrebbero offrire una potenza di calcolo simile o migliore con una migliore efficienza energetica, un throughput maggiore e altre preziose ottimizzazioni per i workload dell'AI.  

Le central processing unit (CPU) standard operano in un framework, rispondono a una richiesta alla volta e spesso hanno difficoltà con le richieste di trattamento dei dati ad alte prestazioni. Le GPU sono progettate in modo diverso e soddisfano al meglio tali richieste.

Caratterizzate da più core logici, le GPU suddividono i problemi complessi in parti più piccole, risolvibili contemporaneamente, attraverso una metodologia nota come elaborazione parallela. Originariamente sviluppata da Nvidia nel 2006, l'API CUDA ha liberato l'impressionante potenza di elaborazione parallela della GPU. Questo consente ai programmatori di utilizzare le GPU Nvidia per l'elaborazione generica in migliaia di casi d'uso, come l'ottimizzazione dei data center, la robotica, la produzione di smartphone, il mining di criptovalute e molto altro. 

Le funzionalità di elaborazione parallela della GPU si sono dimostrate estremamente utili anche per compiti di AI come l'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) o reti neurali. Tuttavia, con l'aumento della domanda aumenta anche il consumo di energia. Inoltre, le GPU ad alte prestazioni sono notoriamente costose e richiedono molta energia. 

Nonostante siano adatte per applicazioni di AI come l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni, le GPU non sono progettate specificamente per l'uso nei modelli AI. In quanto processore grafico, la GPU media alloca una certa quantità di core logici ai compiti legati alla grafica. Queste attività includono la codifica e la decodifica video, il calcolo dei valori dei colori e vari processi di rendering che sono critici per attività come l'editing video, la modellazione 3D e i giochi. I chip degli acceleratori AI, tuttavia, sono ottimizzati per gestire solo le attività necessarie per l'AI. 

In generale, una GPU deve essere in grado di elaborare una quantità di dati molto grande (ma non enorme) molto rapidamente per eseguire il rendering di grafici complessi e rapidi in tempo reale. Pertanto, le GPU danno priorità alle operazioni a bassalatenza per garantire una qualità dell'immagine costante e costantemente elevata.

Sebbene la velocità sia importante anche nei modelli AI, i set di dati AI sono molto più grandi della domanda media di GPU. A differenza delle GPU, gli acceleratori AI sono progettati per ottimizzare la larghezza di banda e, di conseguenza, offrono in genere anche una migliore efficienza energetica. 

Sebbene le GPU siano spesso utilizzate come acceleratori AI, una GPU potrebbe non essere l'opzione migliore rispetto a un acceleratore AI più specializzato. Le principali differenze tra GPU generiche e chip AI specializzati sono la specializzazione, l'efficienza, l'accessibilità e la funzionalità.

• Specializzazione: le GPU sono progettate per l'elaborazione parallela avanzata , riutilizzabile in molte attività complesse. Tuttavia, sono specializzate per le attività di elaborazione video e grafica e vengono utilizzate principalmente per questi scopi. 

• Efficienza: le GPU richiedono grandi quantità di elettricità e non sono considerate soluzioni efficienti dal punto di vista delle risorse. L'elevato consumo energetico può influire negativamente sulla scalabilità di qualsiasi operazione basata su una o più GPU quale processore principale. 

• Accessibilità: le GPU sono prodotte da diverse grandi aziende, tra cui AMD, Nvidia e Intel, e sono ampiamente disponibili, anche se l'aumento della domanda può influire sui costi. Essendo presenti sul mercato da molti anni, le GPU godono anche di una solida community di risorse preesistenti e sono facilmente programmabili tramite framework come CUDA. 

• Casi d'uso: le GPU sono i processori preferiti per giochi, animazione ed elaborazione video. La loro elaborazione parallela le ha rese interessanti anche per altre applicazioni che richiedono l'elaborazione dei dati su larga scala, come centri dati, cripto-mining e alcuni casi d'uso dell'AI.

• Specializzazione: gli acceleratori AI sono specializzati per i compiti dell'AI e possono essere ulteriormente specializzati per tipi specifici di applicazioni di AI. Sebbene gli acceleratori AI possano fornire valore all'interno di sistemi che eseguono funzioni non correlate all'AI, sono progettati e applicati al meglio alle attività di AI.

• Efficienza: gli acceleratori AI sono spesso progettati per applicazioni molto specifiche e in genere sono molto più efficienti delle GPU, forniscono capacità di elaborazione parallela simili e richiedono molte meno risorse energetiche. Gli acceleratori AI sono in grado di eliminare le funzionalità in eccesso utilizzate dalle GPU per l'elaborazione grafica, al fine di ottimizzare attività di AI come i calcoli brevi e ripetitivi e gli algoritmi di AI utilizzati nelle reti neurali.

• Accessibilità: gli acceleratori AI sono più recenti delle GPU e generalmente meno accessibili. Gli acceleratori AI proprietari, come la TPU (Tensor Processing Unit) di Google, potrebbero essere meno disponibili per il mercato generale. Tuttavia, community di machine learning come Pytorch e l'open source TensorFlow stanno rendendo sempre più accessibili gli acceleratori AI attraverso librerie sempre più grandi di strumenti e risorse. 

• Casi d'uso: trattandosi di un tipo di hardware più specializzato, i casi d'uso degli acceleratori AI sono più ristretti rispetto alle GPU, relegati a compiti di AI impegnativi come computer vision/riconoscimento delle immagini, elaborazione del linguaggio naturale e veicoli a guida autonoma. Tuttavia, via via che l'AI diventa sempre più integrata nella nostra vita quotidiana, i produttori hanno iniziato a inserire acceleratori AI come le NPU nell'elettronica di consumo più comune, come laptop e smartphone.  

Per le applicazioni di AI, una GPU può essere una buona soluzione per l'uso generico, nello stesso modo in cui un furgoncino potrebbe essere una via di mezzo tra un'auto sportiva e un veicolo a 18 ruote. Un veicolo a 18 ruote è più lento di un'auto sportiva ma può trasportare molto più carico. Un furgoncino può trasportare alcune merci ed è più veloce di un veicolo a 18 ruote, ma è più lento di un'auto sportiva.

La GPU è simile a un furgoncino, ma a seconda delle priorità dell'applicazione AI, potrebbe essere preferibile un chip AI più specializzato, proprio come un veicolo più specializzato. 

Le unità di elaborazione grafica sono state inventate negli anni '90 per alleggerire la domanda di elaborazione delle CPU via via che l'informatica diventava meno basata sul testo e sui sistemi operativi grafici e i videogiochi iniziavano a crescere in popolarità.

Dall'invenzione del computer moderno all'inizio degli anni '50, la CPU è stata storicamente responsabile delle attività di computing più critiche, compresi tutti i controlli di elaborazione, logica e input/output (I/O) necessari ai programmi.

Negli anni '90, i videogiochi e la progettazione assistita da computer (CAD) richiedevano un modo più efficiente per convertire i dati in immagini. Questa problematica ha spinto gli ingegneri a progettare le prime GPU con un'architettura di chip unica, in grado di eseguire l'elaborazione parallela.

Dal 2007, quando Nvidia ha introdotto la piattaforma di programmazione GPU CUDA, il design delle GPU è proliferato, con nuove applicazioni in tutti i settori e ben oltre l'elaborazione grafica (sebbene il rendering della grafica sia ancora l'applicazione più comune per la maggior parte delle GPU). 

Sebbene esistano centinaia di varietà di GPU che variano in termini di prestazioni ed efficienza, la maggioranza rientra in una delle tre categorie principali:

• Discreta: le GPU discrete, o dGPU, sono separate dalla CPU di un sistema. In quanto componenti hardware distinti e singoli, le dGPU vengono spesso utilizzate in applicazioni avanzate, come l'editing video su larga scala o i giochi ad alte prestazioni. 

• Integrata: le GPU integrate, o iGPU, sono integrate direttamente nell'infrastruttura del sistema e abbinate alla CPU. Le GPU integrate offrono un'infrastruttura semplificata senza compromettere le prestazioni e sono spesso utilizzate nei laptop e nelle console di gioco portatili. 

• Virtuale: le GPU virtuali offrono le stesse funzionalità di altri tipi di GPU ma senza l'hardware. Una GPU virtuale utilizza un software di virtualizzazione per creare una GPU basata su codice, utile per le applicazioni basate su cloud. Poiché le GPU virtuali non richiedono alcun hardware dedicato, sono più semplici ed economiche da implementare e mantenere. 

Mentre per acceleratore AI si intende qualsiasi componente hardware utilizzato per accelerare le applicazioni di intelligenza artificiale, un acceleratore AI si riferisce più comunemente a chip di AI specializzati, ottimizzati per attività specifiche associate ai modelli AI.

Sebbene siano considerati hardware altamente specializzati, gli acceleratori AI sono realizzati e utilizzati da società informatiche legacy, tra cui IBM, Amazon Web Services (AWS) e Microsoft, nonché da startup come Cerebras. Via via che l'AI matura e cresce in popolarità, gli acceleratori AI e i toolkit che li accompagnano stanno diventando sempre più comuni. 

Prima dell'invenzione dei primi acceleratori AI dedicati, le GPU generiche erano (e continuano ad essere) utilizzate frequentemente nelle applicazioni AI, in particolare per la loro potenza di elaborazione parallela avanzata. Tuttavia, con l'avanzare della ricerca sull'AI nel corso degli anni, gli ingegneri hanno cercato soluzioni di accelerazione AI che offrissero una migliore efficienza energetica e ottimizzazioni AI di nicchia. 

Gli acceleratori AI variano in base alle prestazioni e alla specializzazione, mentre alcune tecnologie proprietarie sono relegate esclusivamente a produttori specifici. Alcuni dei tipi più importanti di acceleratori AI includono:

• GPU: come acceleratori AI generici, le GPU sono apprezzate per il loro potente parallelismo. Tuttavia, soffrono di un elevato consumo di energia e di ridotta scalabilità. 

• Field Programmable Gate Array (FPGA): gli FPGA sono un tipo di processore configurabile che può essere programmato e riprogrammato per soddisfare specifiche esigenze applicative. Questi tipi di chip sono preziosi per la prototipazione, in quanto possono essere personalizzati e ottimizzati durante il processo di sviluppo per soddisfare i requisiti applicativi emergenti. 

• Circuiti integrati specifici per applicazione (ASIC): gli ASIC sono chip personalizzati progettati per attività specifiche. Poiché gli ASIC sono in genere realizzati su misura per la loro funzione specifica, di solito sono altamente ottimizzati a livello di prestazioni e consumo energetico. 

• Unità di elaborazione neurale (NPU): l'architettura NPU imita i percorsi neurali del cervello umano e dà priorità al flusso di dati e alla gerarchia della memoria per una migliore elaborazione dei workload di AI in tempo reale.

• Unità di elaborazione tensoriale (TPU): simili alle NPU, le TPU sono un tipo di acceleratore AI proprietario prodotto da Google e progettato per un volume elevato di calcoli a bassa precisione, come il tipo di operazioni utilizzate nelle moltiplicazioni di matrici comuni alla maggior parte dei modelli AI. Sebbene la maggior parte degli acceleratori AI sia in grado di eseguire anche questi tipi di calcoli, le TPU sono ottimizzate per la piattaforma TensorFlow di Google. 

Sebbene una GPU standard offra alcuni vantaggi (ad esempio, disponibilità e accessibilità), gli acceleratori AI più specializzati in genere superano la tecnologia precedente in tre aree chiave: velocità, efficienza e progettazione.

Gli acceleratori AI moderni, persino le GPU, sono molto più veloci delle CPU quando si tratta di elaborazione dei dati a bassa latenza e su larga scala. Per applicazioni critiche come i sistemi di veicoli autonomi, la velocità diventa di fondamentale importanza. Le GPU sono migliori delle CPU, ma gli ASIC progettati per applicazioni specifiche come la computer vision, usata nelle auto a guida autonoma, sono ancora più veloci. 

Gli acceleratori AI progettati per attività specifiche potrebbero essere da 100 a 1.000 volte più efficienti dal punto di vista energetico rispetto alle GPU che consumano molta energia. Una maggiore efficienza può portare a una drastica riduzione delle spese operative e, soprattutto, a un impatto ambientale molto inferiore. 

Gli acceleratori AI impiegano un tipo di architettura di chip nota come progettazione eterogenea, che consente a più processori di supportare compiti separati e aumenta le prestazioni di computing attraverso un'elaborazione parallela altamente avanzata. 

Poiché le GPU sono considerate esse stesse acceleratori AI, i loro casi d'uso si sovrappongono frequentemente con l'hardware AI più specializzato. Col tempo potremmo vedere le GPU passare in secondo piano nelle applicazioni di AI. 

Le GPU versatili sono ancora ampiamente utilizzate sia nell'AI che in altri tipi di applicazioni, e questa tendenza è destinata senza dubbio a proseguire. Le GPU sono utilizzate in una vasta gamma di applicazioni che richiedono un parallelismo avanzato, tra cui:

• Intelligenza artificiale, machine learning e deep learning: anche se le nuove varietà di acceleratori AI potrebbero un giorno sostituire le GPU nelle applicazioni di AI, le GPU rimarranno probabilmente molto preziose come coprocessori all'interno dei sistemi di AI. Al momento, le GPU alimentano molte delle principali applicazioni di AI, come Vela, il supercomputer AI cloud-native di IBM, che richiedono velocità elevate per poter formare set di dati sempre più grandi. Le GPU continuano a fornire valore anche per le applicazioni di machine learning e deep learning, come l'addestramento delle reti neurali. 

• Blockchain: la tecnologia blockchain Zero-Trust viene utilizzata per registrare le transazioni in registri virtuali ed è alla base di criptovalute popolari come Bitcoin. La potenza di elaborazione avanzata delle GPU rimane molto preziosa nelle applicazioni blockchain, soprattutto quando si tratta di operazioni "proof-of-work" che convalidano le transazioni contabili. 

• Grafica: le applicazioni che richiedono un rendering grafico ad alte prestazioni dipendono dalle GPU. Le GPU sono parte integrante di settori importanti, tra cui gaming, editing video e creazione di contenuti. Le GPU svolgono anche un ruolo importante nelle attività di visualizzazione e simulazione, come modellazione 3D, forecasting e imaging medico, sismico e geofisico. 

Con la maturazione della tecnologia AI, l'hardware specializzato sta diventando sempre più diffuso. Incorporando la potenza di elaborazione parallela delle GPU e ignorando le caratteristiche non necessarie, gli acceleratori ASIC AI vengono utilizzati in una gamma crescente di applicazioni, tra cui:

• Veicoli a guida autonoma: poiché sono in grado di elaborare i dati in tempo reale, gli acceleratori AI specializzati sono diventati un componente critico dei sistemi a guida autonoma, dove i millisecondi contano di più. Gli acceleratori AI acquisiscono ed elaborano i dati dai sensori di input, tra cui fotocamere e LiDAR, consentendo ai veicoli a guida autonoma di interpretare e reagire al mondo che li circonda. 

• Edge computing ed edge AI: l'edge computing e l'edge AI si riferiscono a framework infrastrutturali che avvicinano le applicazioni e la potenza di calcolo alle fonti di dati basate sul cloud, come i dispositivi Internet of Things (IoT), rendendo le connessioni più veloci e sicure. L'AI sul cloud può introdurre problemi di sicurezza e gli acceleratori AI aiutano a localizzare i modelli AI per ridurre la possibilità di compromettere dati sensibili. 

• AI generativa: i modelli di AI generativa, come gli LLM, dipendono dagli acceleratori AI per l'elaborazione del linguaggio naturale e aiutano il modello AI a comprendere i comandi conversazionali casuali e a produrre risposte facilmente comprensibili in applicazioni come i chatbot.