
GPU e Intelligenza Artificiale
L'IA sta alimentando il cambiamento in tutti i settori, in tutto il mondo. Con l'evolversi delle attività aziendali verso una maggiore dipendenza dai dati, la richiesta di tecnologie IA è in costante crescita.
Dalle applicazioni di riconoscimento vocale alla diagnostica per immagini e alla gestione ottimizzata della supply chain, la tecnologia IA mette a disposizione delle imprese la potenza di calcolo, gli strumenti e gli algoritmi necessari affinché i team possano operare al massimo delle loro capacità.
I server dedicati all'Intelligenza Artificiale si distinguono per l'impiego delle GPU (graphic processing units) al posto delle più comuni CPU. Le GPU sono elementi fondamentali per l'esecuzione delle operazioni legate all'intelligenza artificiale e, in generale, per l'high-performance computing. Mentre le CPU, dotate di più core, sono essenziali per attività lineari complesse ad alta velocità che sfruttano uno o più core, i processori grafici sono progettati per eseguire in parallelo numerosi piccoli componenti, ottimizzati per gestire un preciso set di istruzioni.
Il termine "graphic processing unit" iniziò a diffondersi nel 1999, quando Nvidia lanciò la GeForce 256, la prima GPU a supportare il transform and lighting attraverso l'hardware. Questa innovazione si rivelò ideale per gestire task paralleli massivi e il rendering di spazi tridimensionali, diventando successivamente una componente essenziale nei videogiochi 3D.
Per comprendere la differenza di ruolo e prestazioni tra CPU e GPU, consideriamo un esempio pratico. Una singola CPU potrebbe impiegare un minuto per processare un'immagine, ma non sarebbe in grado di gestire milioni di immagini in un breve lasso di tempo, richiedendo anni per completare il compito. Al contrario, anche poche GPU possono affrontare task paralleli massivi in un solo giorno.
Questa capacità è cruciale, specialmente quando l'intelligenza artificiale deve elaborare vastissime quantità di dati in gigabyte. In sintesi, mentre le CPU eccellono in operazioni complesse ma lineari, le GPU si distinguono per l'efficienza nell'esecuzione simultanea di molteplici operazioni, rendendole ideali per carichi di lavoro intensivi tipici dell'intelligenza artificiale.
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