Che cos'è un chip per l'AI e perché le GPU sono così importanti?
I chip per l'AI sono processori specializzati che rendono possibile l'apprendimento automatico, e le GPU sono diventate il motore predefinito perché il loro design corrisponde esattamente a quello di cui l'addestramento dell'AI ha bisogno.
Un chip per l'AI è qualsiasi processore costruito o adattato per eseguire rapidamente e a basso costo la matematica dietro l'apprendimento automatico. Le GPU, abbreviazione di graphics processing units, dominano questo mondo perché possono eseguire migliaia di piccoli calcoli contemporaneamente, che è precisamente il tipo di lavoro di cui l'AI ha bisogno.
Che cosa fa effettivamente un chip per l'AI?
Esegue moltiplicazioni di matrici, che sono semplicemente griglie di numeri moltiplicati insieme su scala enorme. Quasi ogni operazione di AI, dal riconoscimento di un volto alla previsione della parola successiva in una frase, si riduce a miliardi di quelle moltiplicazioni che si verificano in sequenza.
Un chip normale per laptop (una CPU, o unità di elaborazione centrale) gestisce i compiti uno dopo l'altro, come un brillante chirurgo che esegue una procedura alla volta. Una GPU gestisce migliaia di compiti più semplici in parallelo, come una linea di produzione con migliaia di lavoratori nello stesso turno. L'addestramento dell'AI è un lavoro di fabbrica, non una chirurgia.
Perché le GPU sono diventate il chip preferito per l'AI?
Le GPU sono state originariamente costruite per i videogiochi, dove milioni di pixel devono essere ridisegnati simultaneamente. La stessa struttura parallela si è rivelata una corrispondenza perfetta per la matematica delle matrici all'interno delle reti neurali, che sono modelli di AI liberamente ispirati a come le cellule cerebrali si collegano.
Il momento della svolta arrivò nel 2012, quando i ricercatori usarono GPU NVIDIA per vincere un concorso di riconoscimento delle immagini con un enorme margine, un risultato che ha stabilito la direzione per la ricerca sul deep learning. Dopo di allora, il campo semplicemente non ha mai guardato indietro.
Le GPU sono gli unici chip per l'AI disponibili?
No, sono apparsi diversi altri tipi di chip, ognuno con un approccio diverso al problema. Google ha costruito i suoi chip chiamati TPU (tensor processing units) specificamente per l'AI, e alimentano gran parte del lavoro di AI interno di Google. Apple integra un Neural Engine nei suoi chip della serie M per compiti di AI su dispositivo come Face ID e correzione automatica. Startup come Cerebras e Graphcore hanno progettato chip che ripensano completamente l'architettura.
| Tipo di chip | Prodotto da | Più adatto per | Dove lo trovi |
|---|---|---|---|
| GPU | NVIDIA, AMD | Addestramento di modelli di grandi dimensioni | Server cloud, laboratori di ricerca |
| TPU | Inferenza AI su scala Google | Google Search, Google Cloud | |
| Neural Engine | Apple | Compiti di AI su dispositivo | iPhone, Mac |
| NPU (Neural Processing Unit) | Qualcomm, Intel, altri | AI mobile a bassa potenza | Telefoni Android, laptop Windows |
| ASIC personalizzato | Varie startup | Carichi di lavoro AI specifici | Data centre |
ASIC sta per application-specific integrated circuit, che significa semplicemente un chip progettato per un lavoro e niente altro.
Perché la disponibilità di chip è così importante per l'industria dell'AI?
L'addestramento di un grande modello di AI richiede l'esecuzione di migliaia di chip per settimane o mesi. Quando la disponibilità di chip si riduce, i progressi rallentano e i costi aumentano. La GPU H100 di NVIDIA è diventata il prodotto più discusso del settore perché ogni laboratorio di AI aveva bisogno di grandi quantità di esse contemporaneamente, e non ce n'erano abbastanza.
Questa concentrazione ha importanza anche geopoliticamente. La maggior parte dei chip avanzati è prodotta da TSMC a Taiwan, il che ha reso la disponibilità dei chip un argomento per la politica commerciale e i regolamenti sul controllo delle esportazioni.
Che cosa significa tutto questo per un utente normale?
Per la maggior parte delle persone, i chip per l'AI sono infrastrutture invisibili, allo stesso modo in cui non vedi mai le turbine dietro la tua elettricità. Un esempio reale: quando fai una domanda a un chatbot, le tue parole viaggiano verso un data centre dove i cluster GPU elaborano la richiesta e rimandano una risposta, di solito in meno di due secondi.
La questione del chip diventa visibile quando acquisti un nuovo telefono o laptop. I dispositivi con una NPU dedicata o un Neural Engine possono eseguire funzioni di AI localmente, il che significa che i tuoi dati non lasciano mai il tuo dispositivo, il che è un vero vantaggio per la privacy. Su un telefono senza quel chip, lo stesso compito viene inviato a un server cloud, dove i computer di qualcun altro l'elaborano.
Quanto costano i chip per l'AI?
I prezzi variano enormemente. Una scheda server NVIDIA H100 costa approssimativamente da 25.000 a 40.000 dollari statunitensi per unità al dettaglio, e un intero rack di server con decine di esse arriva a milioni di dollari. Le GPU di livello consumer come l'NVIDIA RTX 4090 si aggirano intorno a 1.500-2.000 dollari e possono eseguire modelli di AI più piccoli da casa.
I provider cloud affittano l'accesso all'ora, quindi le persone e le piccole aziende possono utilizzare hardware AI di fascia alta senza acquistarlo direttamente. Google, Amazon e Microsoft offrono tutti accesso a GPU e TPU attraverso le loro piattaforme cloud, con livelli gratuiti o di prova disponibili per un uso leggero.
Domande comuni
Una GPU è la stessa cosa di un chip per l'AI?
Non esattamente. Una GPU è un tipo di chip per l'AI, il più comune, ma chip per l'AI è una categoria più ampia che include TPU, NPU e processori personalizzati. Tutte le GPU possono svolgere lavori di AI, ma non tutti i chip per l'AI sono GPU.
Avere un chip per l'AI migliore rende l'AI più intelligente?
Un chip più veloce rende l'AI addestrato più velocemente e risponde più velocemente, ma non rende automaticamente il modello più accurato o intelligente. La qualità di un modello di AI dipende dalla sua progettazione, dai dati di addestramento e dal fine-tuning, non solo dalla velocità del chip.
Dovrei preoccuparmi di quale chip è nel mio telefono o laptop per compiti di AI?
Sì, se la privacy è importante per te. Un dispositivo con un Neural Engine o NPU dedicato può eseguire molte funzioni di AI localmente senza inviare i tuoi dati a un server, mentre i dispositivi senza uno in genere si affidano all'elaborazione cloud per gli stessi compiti.
