Perché le GPU sono Così Cruciali per la AI?

Le GPU sono state definite il raro metallo terrestre, o addirittura l'oro, dell'intelligenza artificiale, perché sono fondamentali per l'attuale era dell'AI generativa. Perché le GPU hanno un ruolo così importante nello sviluppo di AI?

Introduzione della GPU

What Is the GPU?

Un'unità di elaborazione grafica (GPU) è un chip per computer che esegue il rendering di grafica e immagini eseguendo rapidi calcoli matematici. Le GPU sono utilizzate sia in ambito professionale che personale. In origine, le GPU erano responsabili del rendering di immagini 2D e 3D, animazioni e video, ma oggi hanno una gamma di utilizzo più ampia, soprattutto nell'AI.

Applicazione della GPU

Un dispositivo elettronico con una GPU integrata o discreta può eseguire il rendering di grafica 3D e contenuti video in modo fluido, rendendolo adatto alle applicazioni di visione AI. Le moderne GPU si adattano anche a una più ampia varietà di compiti rispetto a quelli per cui erano state originariamente progettate, in parte perché sono più programmabili rispetto al passato. Alcune delle applicazioni più diffuse delle GPU sono le seguenti:

• Accelerazione del rendering di applicazioni grafiche 2D e 3D in tempo reale.

• Montaggio video e creazione di contenuti video.

• Grafica dei videogiochi.

• Accelerazione delle applicazioni di ML come il riconoscimento delle immagini e il rilevamento e riconoscimento facciale.

• Formazione di reti neurali per l'apprendimento profondo.

Come Funzionano le GPU?

Le GPU funzionano utilizzando un metodo chiamato elaborazione in parallelo, in cui più processori gestiscono parti separate di un singolo compito. Una GPU avrà anche la sua RAM per memorizzare i dati che sta elaborando. Questa RAM è progettata specificamente per contenere le grandi quantità di informazioni che arrivano alla GPU per i casi di utilizzo della grafica ad alta intensità.

Per le applicazioni grafiche, la CPU invia istruzioni alla GPU per disegnare il contenuto grafico sullo schermo. La GPU esegue le istruzioni in parallelo e ad alta velocità per visualizzare il contenuto sul dispositivo, un processo noto come pipeline grafica o di rendering.

GPU vs. CPU: Quale è Più Adatto per AI?

Una GPU contiene centinaia o migliaia di core, che consentono l'elaborazione in parallelo e la produzione di grafica alla velocità della luce. Le GPU includono anche un numero maggiore di transistor rispetto alle CPU.

Grazie alla velocità di clock più elevata e al minor numero di core, la CPU è più adatta ad affrontare le attività quotidiane a thread singolo che i carichi di lavoro dell'AI. Mentre la GPU gestisce calcoli matematici e geometrici più difficili. Ciò significa che le GPU sono in grado di fornire prestazioni superiori per l'addestramento e l'inferenza AI, beneficiando al contempo di un'ampia gamma di carichi di lavoro di calcolo accelerato.

Perché le GPU sono Importanti per le AI di oggi?

Le GPU svolgono oggi un ruolo importante nell'AI, fornendo le massime prestazioni per l'addestramento e l'inferenza dell'AI. Offrono inoltre vantaggi significativi in una vasta gamma di applicazioni che richiedono un'elaborazione accelerata. Le GPU svolgono tre funzioni chiave per ottenere questi risultati.

La GPU Impiega l'Elaborazione in Parallelo

Il modello di AI consiste principalmente in strati su strati di equazioni di algebra lineare. Ogni equazione riflette la possibilità che un dato sia associato a un altro. Da parte loro, le GPU includono migliaia di core, che sono piccoli calcolatori che lavorano in parallelo per tagliare i calcoli che compongono un modello di AI, fornendo una potenza di calcolo efficiente per i carichi di lavoro dell'AI. Inoltre, i core delle GPU vengono costantemente aggiornati per soddisfare le mutevoli esigenze dei modelli di AI.

Complessità del Modello ed Espansione del Sistema

L'intricatezza dei modelli di AI aumenta a un ritmo sorprendente di 10 volte ogni anno. L'ultimo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) all'avanguardia, GPT-4, comprende oltre un trilione di parametri, il che serve a misurare la sua notevole densità matematica. Le GPU hanno affrontato questa sfida in continua evoluzione collaborando in modo efficace. Scalano senza sforzo fino a livelli di supercomputing, utilizzando le veloci interconnessioni NVLink e le robuste reti Quantum InfiniBand.

Stack Software GPU Ampio e Approfondito

Dal 2007, i software per GPU NVIDIA, in continua espansione, sono emersi per consentire ogni aspetto dell'AI, dalle funzionalità avanzate alle applicazioni di alto livello. Il linguaggio di programmazione CUDA e la libreria di deep learning cuDNN-X costituiscono la base per la creazione di software come NVIDIA NeMo. Permette agli utenti di creare, configurare e condurre inferenze sui propri modelli di AI generativa. Molti di questi elementi sono disponibili come software open-source, il che rappresenta un must per gli sviluppatori di software. Inoltre, i principali fornitori di servizi cloud stanno offrendo sempre più spesso API e servizi su NVIDIA DGX Cloud.

Il Contributo di GPU allo Sviluppo dell'AI

Il recente rapporto del gruppo Human-Centered AI di Stanford evidenzia lo straordinario aumento di 7.000 volte delle prestazioni delle GPU dal 2003, con un rapporto prezzo-prestazioni di 5.600 volte superiore. Le GPU sono emerse come la piattaforma di elaborazione predominante per l'accelerazione dei carichi di lavoro dell'apprendimento automatico, contribuendo in modo significativo ai progressi dell'IA negli ultimi anni. In particolare, i principali modelli di AI degli ultimi cinque anni sono stati addestrati su GPU, come dimostra il successo di ChatGPT, un modello linguistico di grandi dimensioni che serve oltre 100 milioni di utenti.

Il Brillante Futuro delle GPU nell'AI

L'impatto previsto dell'AI sull'economia globale è significativo: McKinsey stima che l'AI generativa potrebbe contribuire annualmente per un valore compreso tra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari in vari settori. All'interno di questo panorama di trasformazione, le GPU si distinguono come fattori abilitanti cruciali, svolgendo un ruolo fondamentale nell'ottimizzazione delle prestazioni e nella promozione dell'innovazione.