NPU vs GPU: come le nuove unità di calcolo stanno rivoluzionando l’AI

Nel mondo dell’informatica esistono vari tipi di unità di elaborazione, come CPU e GPU, che svolgono funzioni diverse. Recentemente, con la crescente attenzione verso l’intelligenza artificiale, molte aziende hanno iniziato a parlare di “NPU”. Le NPU sono unità progettate specificamente per eseguire i calcoli necessari per l’AI e il machine learning. Queste unità sono pubblicizzate dalle big tech come componente fondamentale per sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale nei prodotti. Tuttavia, molti utenti faticano a comprendere cosa sia una NPU e quali siano i vantaggi concreti rispetto alle CPU e GPU tradizionali.

NPU Vs. GPU: Differenze e Vantaggi

Le NPU (Neural Processing Unit) sono componenti hardware specializzati per accelerare l’esecuzione di algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning. A differenza dei processori generici, le NPU sono progettate per gestire complessi calcoli matematici e operazioni su reti neurali, fondamentali per attività di AI come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e il deep learning. Scaricando questi calcoli dalle unità tradizionali (CPU) e grafiche (GPU), le NPU possono migliorare la velocità e l’efficienza delle applicazioni di AI.

Le GPU (Graphics Processing Unit) sono unità di elaborazione progettate per gestire la grafica 3D, i videogiochi e l’elaborazione video. Le GPU hanno molti core che possono eseguire operazioni in parallelo, rendendole adatte al deep learning. Tuttavia, le NPU sono ottimizzate per l’intelligenza artificiale e le reti neurali, eseguendo operazioni su matrici del deep learning in modo più veloce ed efficiente. Le GPU sono progettate per una gamma più ampia di carichi computazionali, mentre le NPU sono specializzate nel calcolo matriciale di architetture per accelerare i modelli di reti neurali. Questo le rende più efficienti delle GPU nell’addestramento e nell’inferenza di modelli AI complessi.

Le NPU superano le prestazioni delle GPU nell’intelligenza artificiale grazie alla loro ottimizzazione specifica per l’elaborazione. Le GPU mantengono una maggiore flessibilità, ma le NPU offrono un significativo vantaggio in termini di efficienza energetica e velocità operativa.

Applicazioni delle NPU

Le NPU sono utilizzate in vari settori per migliorare le prestazioni e l’efficienza delle applicazioni di intelligenza artificiale. Ecco dieci casi d’uso comuni delle NPU:

• Riconoscimento delle immagini e comprensione del linguaggio parlato: Le NPU eccellono nell’elaborazione di grandi quantità di dati per compiti di riconoscimento delle immagini e comprensione del linguaggio parlato. Sono essenziali per lo sviluppo di sistemi di riconoscimento facciale, rilevamento di oggetti e dispositivi ad attivazione vocale.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Le NPU giocano un ruolo cruciale nelle applicazioni NLP, come chatbot, traduzione linguistica, analisi del sentiment e sintesi del testo. Migliorano la velocità e l’efficienza delle attività legate al linguaggio.
• Diagnostica per immagini: Nel settore sanitario, le NPU sono utilizzate per analizzare immagini mediche come risonanze magnetiche e TAC. Aiutano a identificare schemi e anomalie, permettendo una diagnosi rapida e accurata.
• Auto senza conducente: Le NPU sono parte integrante del funzionamento dei veicoli autonomi, elaborando in tempo reale i dati provenienti da sensori e telecamere. Supportano un rapido processo decisionale, migliorando la sicurezza e l’efficienza dei sistemi di guida autonoma.
• Finanza e rilevamento delle frodi: Le NPU sono impiegate nel settore finanziario per il rilevamento delle frodi e la valutazione del rischio. La loro capacità di elaborare grandi volumi di dati transazionali è fondamentale per identificare potenziali anomalie.
• Assistenti virtuali: Le NPU alimentano assistenti virtuali e dispositivi ad attivazione vocale, migliorando la comprensione e la generazione del linguaggio naturale. Questo migliora la reattività e l’esperienza utente dei sistemi.
• Ottimizzazione della produzione: Le NPU contribuiscono alla manutenzione predittiva e ai processi di controllo qualità. Analizzano i dati dei sensori per ottimizzare l’efficienza della produzione e identificare potenziali problemi.
• Videogame e elaborazione grafica: Le NPU migliorano la capacità di elaborazione grafica nei giochi, creando esperienze visive realistiche e migliorando le attività di rendering.
• Accelerazione dei data center: Le NPU sono utilizzate per accelerare i carichi di lavoro dell’AI nei data center, offrendo prestazioni migliori per l’addestramento e il deep learning.
• Cybersecurity: Le NPU migliorano la sicurezza informatica analizzando il traffico di rete alla ricerca di potenziali minacce, permettendo una rapida identificazione e risposta agli incidenti di sicurezza.

Il Lancio dell’AI Accelerator di Seeweb e Dhh

Il 5 luglio 2024, Seeweb e Dhh hanno annunciato il lancio di un acceleratore di intelligenza artificiale per gestire le fasi di inferenza, abbattendo i costi senza rinunciare alle prestazioni elevate dell’AI e garantendo un’elevata scalabilità, prestazioni flessibili e adattive. L’AI Accelerator sfrutta la tecnologia avanzata della start-up canadese Tenstorrent, utilizzando le NPU di Tenstorrent, che necessitano di una memoria ridotta e si prestano bene per lo sviluppo di Small Language Model (SML).

Le NPU di Tenstorrent, utilizzate per costruire il nuovo “AI Accelerator” di Seeweb, hanno un costo, un consumo energetico e un impatto ambientale più contenuti rispetto alle canoniche GPU. Grazie a queste caratteristiche, l’acceleratore offre un’elevata capacità di elaborazione AI per gestire attività complesse basate sui dati. Le NPU sono in grado di gestire l’esecuzione simultanea dei processi di calcolo, rendendole uno strumento di accelerazione essenziale per le reti neurali.

Seeweb sta seguendo con interesse questa nuova generazione di chip, che rappresenta una delle evoluzioni tecnologiche più promettenti per favorire lo sviluppo full-stack di applicativi AI e ML. Questa analisi costante è fondamentale per soddisfare le esigenze delle aziende del mondo della ricerca con una varietà di server e di schede adatte alle diverse esigenze e vari casi d’uso.

Antonio Baldassarra, CEO di Seeweb, ha commentato: “L’accordo con la canadese Tenstorrent e la commercializzazione del primo servizio Cloud Server NPU con i loro chip è un importante risultato, che apre più spazio per chip specializzati con funzioni verticali nelle infrastrutture per l’intelligenza artificiale. I chip di Tenstorrent, basati sull’architettura aperta Risc-V, potrebbero tracciare un nuovo futuro”.

Possibilità di Eseguire Programmi AI senza NPU

È possibile eseguire programmi di AI senza NPU? La risposta è sì. Ad esempio, molte persone hanno attivato funzioni come Copilot+ su computer senza NPU, anche se l’elaborazione risulta più lenta. Un utente di Twitter ha testato la funzionalità Recall di Windows 11, dimostrando che l’intelligenza artificiale può operare senza Neural Processing Unit (NPU) sui processori Arm64. Un programmatore ha sostenuto che Recall potrebbe essere implementato su architetture x86, comuni nei processori Intel e AMD, senza la necessità di hardware specializzato NPU.

Questo progresso nell’abilitazione di Recall sull’hardware Arm64 attuale, senza la necessità di un sofisticato X Elite, dimostra che è possibile far funzionare l’AI anche su hardware meno specializzato, sebbene con prestazioni inferiori. Tuttavia, l’uso di NPU può migliorare significativamente la velocità e l’efficienza delle applicazioni di intelligenza artificiale.

Bullet Executive Summary

In sintesi, le Neural Processing Units (NPU) rappresentano una svolta significativa nel panorama dell’intelligenza artificiale moderno. Progettate per accelerare i calcoli necessari per l’AI e il machine learning, le NPU offrono vantaggi concreti rispetto alle CPU e GPU tradizionali, migliorando la velocità e l’efficienza delle applicazioni di AI. Le NPU sono utilizzate in vari settori, dalla diagnostica per immagini alla guida autonoma, migliorando le prestazioni e l’efficienza delle applicazioni di intelligenza artificiale.

Una nozione base di intelligenza artificiale correlata al tema principale dell’articolo è il concetto di machine learning, una sotto-categoria dell’intelligenza artificiale in cui gli algoritmi apprendono dai dati, producendo previsioni e decisioni senza richiedere istruzioni esplicite. Le NPU svolgono un ruolo fondamentale nell’efficiente esecuzione di questi algoritmi, gestendo operazioni come il training e l’inferenza.

Una nozione avanzata di intelligenza artificiale applicabile al tema dell’articolo è il deep learning, una branca del machine learning che utilizza reti neurali profonde per modellare e risolvere problemi complessi. Le NPU, con la loro architettura ottimizzata per il calcolo parallelo e la gestione di grandi volumi di dati, sono particolarmente efficaci nel migliorare le operazioni necessarie per i modelli di deep learning, superando le CPU e le GPU nei carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale.

In conclusione, le NPU rappresentano una delle evoluzioni tecnologiche più promettenti nel campo dell’intelligenza artificiale, offrendo prestazioni elevate, efficienza energetica e la capacità di gestire compiti complessi in tempo reale. Questo rende le NPU una componente essenziale per il futuro delle applicazioni di AI e machine learning.