Uno Sguardo al Computing Accelerato

Cos'è il Computing Accelerato?

Il computing accelerato è un approccio computazionale utilizzato nelle applicazioni accademiche, di ricerca e di ingegneria. Comporta l'utilizzo di processori dedicati che lavorano insieme alle CPU tradizionali per ottenere calcoli più veloci. Poiché l'elaborazione accelerata combina CPU e altri tipi di processori in egual misura, viene anche chiamata elaborazione eterogenea.

Le GPU (Graphics Processing Unit) sono i processori più utilizzati. Le DPU (Data Processing Unit) rappresentano una categoria emergente che facilita il collegamento in rete migliorato e accelerato. Ciascuna di esse, insieme alla CPU host, svolge un ruolo distinto nella creazione di un sistema unificato ed equilibrato. Un sistema di elaborazione accelerata offre un'efficacia complessiva superiore in termini di costi, prestazioni ed efficienza energetica rispetto a un sistema che si affida esclusivamente a una CPU.

Il computing accelerato è nato nei personal computer ed è maturato nei supercomputer. Viene impiegato nei personal computer, negli smartphone e nei servizi cloud. Oggi, sia i sistemi commerciali che quelli tecnici adottano il calcolo accelerato per gestire lavori come l'apprendimento automatico, l'analisi dei dati, le simulazioni e le visualizzazioni.

Come si è Sviluppato il Computing Accelerato?

I coprocessori, hardware specializzato progettato per migliorare le prestazioni di una CPU host, sono presenti da tempo nei computer. La loro importanza è emersa intorno al 1980 con l'introduzione dei processori in virgola mobile, che hanno conferito ai PC capacità matematiche avanzate. Nel decennio successivo si è assistito a un'impennata della domanda di acceleratori grafici, alimentata dal fiorente regno dei videogiochi e delle interfacce utente grafiche.

• Nel 1999, NVIDIA ha segnato un momento cruciale con il lancio di GeForce 256, il primo chip dedicato all'offloading delle principali attività di rendering 3D dalla CPU. Questa pietra miliare è stata anche caratterizzata dall'uso pionieristico di quattro pipeline grafiche per l'elaborazione concorrente e NVIDIA ha coniato il termine "unità di elaborazione grafica" (GPU), stabilendo una nuova categoria di acceleratori per computer.

• Nel 2006, NVIDIA aveva distribuito con successo 500 milioni di GPU. Contemporaneamente, alcuni ricercatori hanno iniziato a creare codice per sfruttare le potenti capacità delle GPU per compiti che superavano le capacità delle CPU. Sotto la guida di Lan Buck, è stato introdotto CUDA, un modello di programmazione mirato a sfruttare i motori di elaborazione in parallelo delle GPU per diverse attività.

• Collaborando con il processore G80 nel 2007, CUDA ha dato vita a una nuova serie di GPU NVIDIA, portando l'accelerazione del calcolo a una gamma sempre più ampia di applicazioni industriali e scientifiche.

Questa linea di GPU per data center viene regolarmente ampliata con nuove architetture che portano il nome di innovatori, come Tesla, Pascal, Volta e Ampere. In tutto il mondo, gli esperti di calcolo ad alte prestazioni hanno utilizzato le GPU per costruire sistemi HPC accelerati, portando avanti attività scientifiche all'avanguardia. Oggi i loro sforzi abbracciano diversi campi, dallo studio astrofisico dei buchi neri al sequenziamento del genoma e oltre.

Perché il Computing Accelerato è Importante?

Computing Accelerato e Intelligenza Artificiale nell'Era Moderna

Nell'era dell'intelligenza artificiale, il computing accelerato svolge un ruolo cruciale. Si tratta di una delle tecniche chiave che permette di far crescere i modelli di deep learning, fornendo una potenza di calcolo efficiente. Nel campo dell'apprendimento automatico, l'addestramento dei modelli è un'attività ad alta intensità di calcolo. L'uso di dispositivi di elaborazione accelerata, in particolare le GPU, può ridurre significativamente il tempo necessario per l'addestramento del modello, accelerando l'iterazione dell'algoritmo e il processo di ottimizzazione. La AI, a sua volta, è un alleato fondamentale nello sviluppo dell'elaborazione accelerata. Aziende come American Express la utilizzano per prevenire le frodi con le carte di credito, mentre le società di telecomunicazioni stanno esplorando l'intelligenza artificiale per offrire servizi intelligenti 5G.

Migliorare l'Efficienza Energetica

L'elaborazione accelerata può anche contribuire a migliorare l'efficienza energetica. Le CPU e altri acceleratori specializzati sono progettati per gestire carichi di lavoro specifici in modo più efficiente rispetto alle CPU generiche, riducendo spesso il consumo energetico per ogni calcolo. Ad esempio, le GPU offrono un'efficienza energetica 42 volte superiore rispetto alle CPU per quanto riguarda l'inferenza dell'intelligenza artificiale. Certamente, la transizione di tutti i server di IA distribuiti a livello globale da sistemi con sola CPU a sistemi accelerati dalle GPU potrebbe portare a un risparmio energetico annuale di ben 10.000 miliardi di wattora. Questa equivalenza si traduce nel consumo energetico di circa 1,4 milioni di famiglie in un anno (fare riferimento all'immagine sottostante per una rappresentazione visiva).

Riassunto

Il computing accelerato sta trasformando il panorama tecnologico, sconvolgendo i paradigmi di calcolo convenzionali e inaugurando una nuova era di innovazione. Nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'elaborazione ad alte prestazioni, l'elaborazione accelerata utilizza solitamente processori dedicati (come le GPU) per aumentare la velocità di calcolo e si avvale di AI switch per collegare e coordinare più dispositivi di elaborazione per ottenere uno scambio e una comunicazione efficienti dei dati. Dall'intelligenza artificiale all'edge computing, dall'esplorazione scientifica all'assistenza sanitaria, l'informatica accelerata è pronta a esercitare un impatto duraturo sul futuro della tecnologia. Promuove i progressi e sblocca potenzialità un tempo ritenute irraggiungibili, dando forma a una traiettoria di progresso in diversi ambiti.