Cos'è l'hardware AI?

I sistemi di AI, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) o le reti neurali, richiedono hardware ad alta larghezza di banda per elaborare i tipi di set di dati di grandi dimensioni utilizzati da learning (ML)apprendimento automatico (ML), deep learning (DL) e altri tipi di algoritmi di AI per replicare il modo in cui gli esseri umani pensano, imparano e risolvono i problemi. 

Sebbene l'hardware generico, come l'unità di elaborazione centrale (CPU) comune, possa svolgere la maggior parte delle attività computazionali, l' infrastruttura AI richiede una potenza di calcolo significativamente maggiore. Per workload di AI pesanti, come quelli associati allo sviluppo e all'addestramento dell'AI, l'hardware AI come gli acceleratori AI e i chip AI offre alcune ottimizzazioni più adatte alla scalabilità e all'ottimizzazione dell'ecosistema.

Mentre i settori continuano ad avanzare rapidamente, le scoperte rivoluzionarie dell'AI fanno notizia quasi ogni giorno. Se tutto fa pensare che stiamo entrando nell'era dell'AI, l'hardware AI costituisce la componente infrastrutturale critica che ne potenzia le impressionanti applicazioni.

Il riconoscimento facciale, ad esempio, un'applicazione di AI che diamo quasi per scontata, si basa molto sull'hardware AI per funzionare. Deve elaborare localmente la tua immagine, confrontarla con le immagini approvate e riconoscere e identificare eventuali variazioni normali per sbloccare il telefono o il tablet. Senza hardware AI, tecnologie come Face ID o gli assistenti intelligenti sarebbero meno pratiche e più costose.

Ecco alcuni dei principali benefici dell'hardware AI:

Il tipo più comune di hardware AI sono i chip AI, processori avanzati di microchip a semiconduttore che funzionano come CPU specializzate. Grandi produttori come Nvidia, Intel e AMD, così come startup come Cerebras Systems, progettano questi circuiti integrati con diversi tipi di architetture di chip. In questo modo ci si adatta meglio a vari tipi di soluzioni AI, si aumenta l'efficienza energetica e si riducono i colli di bottiglia.  

Sebbene l'hardware AI includa anche altri tipi di hardware di nuova generazione, come le interconnessioni a bassa latenza per fornire risultati di calcolo in tempo reale, le due categorie principali di hardware AI sono i processori e la memoria.

I processori ad alte prestazioni, quali le unità di elaborazione grafica (GPU), le unità di elaborazione tensore (TPU), le unità di elaborazione neurale (NPU), i circuiti integrati per applicazioni specifiche (ASIC) e i gate array programmabili sul campo (FPGA), sono i tipi più comuni di hardware AI. I processori, come i chip di AI, forniscono la potenza di calcolo necessaria per gestire workload di AI complessi. Sebbene questi potenti processori abbiano spesso il costo di un elevato consumo energetico, i continui avanzamenti nell'hardware AI cercano di migliorare l'efficienza energetica con ogni nuovo ciclo.   

• GPU: originariamente progettate per il rendering della grafica, le unità di elaborazione grafica (GPU) utilizzano l'elaborazione parallela, adatta anche per attività di AI come l'inferenza e l'addestramento.

• ASIC: gli ASIC sono processori altamente specializzati, progettati e prodotti per applicazioni specifiche. Questi tipi di chip AI sono realizzati su misura non solo per l'AI, ma anche per qualsiasi applicazione unica per cui una particolare soluzione AI potrebbe essere utilizzata. Poiché questi tipi di chip sono realizzati per applicazioni specifiche, non sono flessibili come alcune alternative. Tuttavia, per lo stesso motivo, possono offrire le prestazioni più ottimizzate. 

• FPGA: gli FPGA (Field Programmable Gate Array) possono essere considerati degli ASIC riprogrammabili. Mentre un ASIC è programmato una sola volta e non può essere modificato, gli FPGA devono essere programmati prima dell'uso e possono essere riprogrammati e modificati più e più volte. Questi tipi di chip sono estremamente versatili e vengono spesso utilizzati per la prototipazione di nuovi ASIC. 

• NPU: le unità di elaborazione neurale (NPU) sono un tipo di ASIC progettato specificamente per migliorare il deep learning e le reti neurali. Le NPU vengono utilizzate per eseguire attività ad alta intensità di dati, come la computer vision e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

• TPU: i TPU sono un tipo proprietario di acceleratore di AI progettato da Google per gestire operazioni matematiche tensoriali comuni alle applicazioni di AI. I TPU di Google sono progettati appositamente per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni e AI generativa.

• WSE-3: secondo alcuni benchmark, il Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) di Cerebras Systems è il processore più veloce mai realizzato, con 900.000 core AI su un'unità. Ogni core ha accesso a 21 petabyte al secondo di larghezza di banda di memoria per il trattamento dei dati ad alta velocità e su larga scala. 

• Telum II: un miglioramento rispetto al primo chip AI di IBM, i processori IBM® Telum II sono fatti su misura per migliorare le operazioni di AI, soprattutto se abbinati a IBM® Spyre AI Accelerator. 

La memoria svolge un ruolo fondamentale nell'infrastruttura della maggior parte dei computer, comprese le macchine basate sull'AI. Le architetture e i dispositivi di storage della memoria assicurano che i sistemi di AI abbiano un rapido accesso ai dati e alle istruzioni necessari per completare le attività di AI. La capacità di memoria e la velocità di un sistema influiscono direttamente sulle sue prestazioni. Una memoria insufficiente può creare colli di bottiglia che rallentano o impediscono tutte le operazioni di sistema, non solo i workload di AI.

Tuttavia, non tutta la memoria è creata allo stesso modo e, sebbene tutti i tipi di memoria abbiano il loro posto, alcuni sono ottimizzati meglio per applicazioni di AI specifiche e generali rispetto ad altri. All'interno dei sistemi di AI, diversi tipi di memoria vengono spesso utilizzati insieme per diverse parti del processo di AI, con requisiti specifici a seconda del progetto o di esigenze operative particolari. 

• RAM: il tipo principale di memoria sia per l'AI che per l'elaborazione generica, la memoria ad accesso casuale (RAM) offre uno storage dei dati temporaneo per le operazioni attive. La RAM è in grado di leggere e scrivere rapidamente i dati, la soluzione perfetta per l'elaborazione in tempo reale. La capacità limitata e l'elevata volatilità la rendono meno ideale per operazioni di AI su larga scala. 

• VRAM: la RAM video (VRAM) è un tipo di RAM specializzata utilizzata specificamente nelle GPU. La VRAM offre il tipo di parallelismo migliorato auspicabile per compiti AI complicati; tuttavia, rispetto alla normale RAM, può essere più costosa, con una capacità ancora inferiore. 

• HBM: originariamente sviluppata per l'uso nell'elaborazione ad alte prestazioni, la memoria ad elevata larghezza di banda (HBM) è progettata per il trasferimento veloce dei dati tra unità di elaborazione, un vantaggio prezioso per le applicazioni di AI. Sebbene la velocità di HBM possa avere un prezzo elevato, questo tipo di memoria ad alta velocità è la scelta ideale per le applicazioni di AI. 

• Memoria non volatile: i tipi di memoria volatile richiedono un'alimentazione costante per conservare i dati, mentre la memoria non volatile, come i solid-state drive (SSD) e gli hard disk drive (HDD) offre uno storage a lungo termine senza manutenzione o alimentazione. Con una velocità di clock molto inferiore a quella della RAM o della VRAM, la memoria non volatile non è una buona opzione per i trasferimenti attivi di dati, ma è utile nei sistemi di AI per conservare i dati a lungo termine. 

I casi d'uso dell'hardware AI sono ampi ed espansivi quanto l'AI stessa. Proprio come la tecnologia AI ha preso in prestito l'hardware dall'elaborazione grafica di fascia alta e dal calcolo ad alte prestazioni, queste tecnologie stanno ora utilizzando l'hardware AI per migliorare le operazioni. Dai data center ai drive-thru dei fast food, l'hardware AI è utile per qualsiasi applicazione della tecnologia AI.

Infatti, potresti utilizzare un hardware AI per leggere questo articolo. I chip di AI stanno comparendo sempre più nei laptop e nei dispositivi mobili di produttori come Apple e Google, utilizzati per aumentare le prestazioni per attività di AI mobili come il riconoscimento vocale e il fotoritocco. L'hardware AI sta diventando abbastanza potente e compatto da gestire molte di queste attività localmente, riducendo la larghezza di banda e migliorando l'esperienza.  

Altrove, l'hardware AI sta diventando un componente prezioso dell'infrastruttura di cloud computing. Le GPU e le TPU di livello enterprise basate sull'AI possono essere costose in modo proibitivo, ma provider come IBM, Oracle e Microsoft offrono un accesso a noleggio a questi potenti processori tramite i rispettivi cloud service come alternativa conveniente. 

Di seguito sono riportate alcune applicazioni aggiuntive per l'hardware AI.

L'hardware AI è una componente fondamentale nello sviluppo delle auto a guida autonoma e dei veicoli autonomi. Questi veicoli utilizzano chip AI per elaborare e interpretare grandi volumi di dati provenienti da telecamere e sensori, consentendo reazioni in tempo reale che aiutano a prevenire incidenti e a garantire la sicurezza di passeggeri e pedoni.

L'hardware AI offre il tipo di parallelismo necessario per cose come la computer vision, che aiuta i computer a "vedere" e interpretare il colore di un semaforo o il traffico in un incrocio.

L'edge computing è un framework di calcolo in rapida crescita che avvicina le applicazioni enterprise e la potenza di calcolo aggiuntiva alle origini dei dati come i dispositivi Internet of Things (IoT) e i server edge locali. Poiché la nostra infrastruttura digitale dipende sempre di più dal cloud computing, l'edge computing offre velocità di banda maggiori e maggiore sicurezza per coloro che hanno a cuore una maggiore privacy.

Allo stesso modo, l' edge AI cerca di spostare le operazioni di AI più vicino agli utenti. L'hardware AI sta diventando un componente utile nell'infrastruttura edge, poiché utilizza algoritmi di machine learning e deep learning per elaborare meglio i dati alla fonte, riducendo la latenza e diminuendo il consumo energetico.

Sebbene la tecnologia AI sia in fase di sviluppo da decenni, è stato solo di recente che è balzata davvero sotto i riflettori, in parte grazie alle rivoluzionarie tecnologie gen AI come ChatGPT e Midjourney. Strumenti come questi utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni e l'elaborazione del linguaggio naturale per interpretarlo e produrre nuovi contenuti in base agli input dell'utente.