Perché le GPU Alimentano l'IA

Perché le GPU Alimentano l'IA

Se hai seguito le notizie sull'IA, avrai sicuramente sentito parlare delle GPU. Le aziende le acquistano a migliaia e c'è una carenza globale. Ma perché una scheda grafica? Cosa c'entra il disegno di grafiche video con l'intelligenza artificiale?

La risposta sta in una differenza fondamentale tra come funzionano CPU e GPU. Una CPU è progettata per gestire una grande varietà di compiti rapidamente, uno dopo l'altro. Ha pochi core molto potenti che possono gestire logica complessa, branch prediction e tutte le altre cose di cui un computer generico ha bisogno. È come pochi chef esperti che possono cucinare qualsiasi piatto tu richieda.

Una GPU adotta l'approccio opposto. Invece di pochi core potenti, ha migliaia di core più semplici. Ogni core è più debole di un core CPU, ma lavorano tutti in parallelo. Una GPU è come mille cuochi di linea, ognuno che esegue un semplice compito ripetutamente. Non possono fare una salsa complessa, ma possono tagliare mille cipolle contemporaneamente.

Le reti neurali consistono nell'eseguire la stessa semplice operazione milioni di volte. Moltiplica due numeri, aggiungi il risultato a un totale parziale, ripeti. Questa è la moltiplicazione di matrici, il pane quotidiano dell'IA. Una CPU può fare moltiplicazioni di matrici, ma lo fa passo dopo passo. Una GPU esegue migliaia di moltiplicazioni simultaneamente, rendendola ordini di grandezza più veloce.

Ecco perché il boom dell'IA è così strettamente legato ad aziende di GPU come NVIDIA. Hanno progettato i loro chip per i giochi e il rendering grafico, che richiedono anche un massiccio calcolo parallelo. Si è scoperto che lo stesso hardware che rende belli i videogiochi è anche perfetto per addestrare ed eseguire reti neurali. L'IA moderna semplicemente non esisterebbe senza la potenza di elaborazione parallela delle GPU.