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Perché le CPU non sono sufficienti per l'IA moderna
Le CPU tradizionali sono estremamente versatili ed eccellono nell'esecuzione di un'ampia gamma di attività di calcolo. Sono ottimizzate per operazioni sequenziali, sistemi operativi, software aziendali, database e innumerevoli altri carichi di lavoro.
L'intelligenza artificiale è diversa. L'addestramento e l'esecuzione dei moderni modelli di intelligenza artificiale richiedono l'esecuzione simultanea di un numero enorme di operazioni matematiche. Questo tipo di carico di lavoro esaurisce rapidamente i processori convenzionali.
Pur rimanendo componenti essenziali dei sistemi di IA, le CPU non sono in grado di fornire in modo efficiente le massicce capacità di elaborazione parallela richieste dai modelli più grandi di oggi.
La potenza dell'elaborazione parallela
Le GPU sono state originariamente sviluppate per il rendering della grafica computerizzata. Il rendering delle immagini richiede l'esecuzione di calcoli simili su milioni di pixel contemporaneamente, rendendo essenziale l'elaborazione in parallelo.
I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale condividono molte di queste caratteristiche. Le reti neurali eseguono operazioni matriciali di grandi dimensioni che possono essere suddivise su migliaia di core di elaborazione simultaneamente.
Poiché le GPU contengono un numero di unità di esecuzione in parallelo di gran lunga superiore a quello delle CPU, possono accelerare notevolmente i calcoli dell'intelligenza artificiale, migliorando al contempo l'efficienza complessiva.
Formazione di modelli AI di grandi dimensioni
L'addestramento di un modello di intelligenza artificiale comporta l'elaborazione di enormi serie di dati e la regolazione di miliardi o addirittura trilioni di parametri. Questo processo richiede risorse computazionali straordinarie.
I modelli linguistici di grandi dimensioni vengono in genere addestrati utilizzando cluster composti da centinaia, migliaia o addirittura decine di migliaia di GPU che lavorano insieme per settimane o mesi.
Senza l'accelerazione delle GPU, l'addestramento di molti dei modelli di intelligenza artificiale più avanzati sarebbe economicamente o tecnicamente impraticabile.
L'inferenza richiede anche le GPU
Molti pensano che le GPU siano necessarie solo durante l'addestramento. In realtà, anche l'inferenza consuma risorse computazionali significative.
Ogni volta che un utente invia una richiesta, genera un'immagine o interagisce con un assistente AI, l'hardware deve eseguire miliardi di calcoli per produrre una risposta.
Con l'aumento dell'adozione dell'intelligenza artificiale, servire milioni di utenti simultanei richiede spesso vaste flotte di GPU distribuite su più data center.
Perché le aziende impiegano migliaia di GPU
Le aziende leader nel settore dell'intelligenza artificiale gestiscono infrastrutture su scala straordinaria. Le grandi distribuzioni spesso coinvolgono migliaia di acceleratori collegati attraverso tecnologie di rete ultraveloci.
Questi cluster consentono di addestrare più rapidamente i modelli di intelligenza artificiale, di servire un maggior numero di utenti e di mantenere tempi di risposta accettabili in presenza di una forte domanda.
Gli investimenti infrastrutturali che ne derivano spiegano perché le GPU sono diventate una delle risorse più strategiche nel settore dell'intelligenza artificiale.
L'intelligenza artificiale avrà sempre bisogno di così tante GPU?
L'hardware del futuro diventerà quasi certamente più efficiente. Acceleratori di intelligenza artificiale specializzati, ottimizzazione del software e nuove architetture di chip possono ridurre la quantità di hardware necessaria per un determinato carico di lavoro.
Allo stesso tempo, i modelli di IA continuano a diventare più grandi e più capaci. L'aumento della domanda potrebbe compensare molti guadagni di efficienza ottenuti dalle future generazioni di hardware.
Nel prossimo futuro, le GPU e gli acceleratori di IA rimarranno probabilmente componenti fondamentali dell'ecosistema globale dell'IA.