Perché le GPU sono importanti per l’IA?

Le GPU (unità di elaborazione grafica) svolgono un ruolo sempre più centrale nei data center. Fornendo prestazioni all’avanguardia per l’impiego dell’IA. Queste GPU stanno attirando l’attenzione delle aziende spingendole a investire in nuove infrastrutture IT, i data center, con capacità di stoccaggio ed elaborazione più avanzate. A questo proposito, l’investimento record di Microsoft (4 miliardi di euro) per lo sviluppo in Francia della sua infrastruttura cloud e AI di nuova generazione fornirà al Paese fino a 25.000 GPU di capacità entro la fine del 2025.

Ma cos’è una GPU? In cosa si differenzia da una CPU? E quali sono le applicazioni pratiche? Facciamo il punto della situazione.

Che cos’è una GPU?

La GPU è un processore ampiamente utilizzato nei data center per applicazioni di calcolo intensivo, come la modellazione e la simulazione in campi quali gli effetti speciali dei video, la ricerca scientifica, l’ingegneria, la finanza e la meteorologia. La loro architettura parallela consente di accelerare notevolmente i calcoli rispetto alle CPU tradizionali (unità di elaborazione centrale).

Che cos’è una CPU?

La CPU è l’unità di elaborazione centrale. Il computer è la cosa che più si avvicina al cervello umano. Nota anche come processore, la CPU è una delle parti più importanti di un computer poiché consente lo scambio tra tutti i componenti del PC. Un processore recupera le informazioni memorizzate nella RAM o nel disco rigido, le elabora e poi mostra il risultato sullo schermo. Come si può notare, senza la CPU il computer non può “pensare”, pertanto, non può funzionare. Di fronte alla necessità di una velocità sempre maggiore, le CPU si sono evolute enormemente dalla loro creazione e oggi disponiamo di processori in grado di svolgere numerosi compiti contemporaneamente, con risultati quasi istantanei.

GPU: quali sono le applicazioni?

• Intelligenza artificiale e apprendimento automatico: I data center utilizzano le GPU per accelerare le attività legate all’IA e al machine learning (ML), tra cui l’addestramento e l’inferenza di reti neurali profonde. Le GPU sono particolarmente adatte a eseguire calcoli su grandi insiemi di dati, il che le rende una scelta popolare per le applicazioni di deep learning.

• Virtualizzazione delle GPU: La virtualizzazione consente di condividere in modo efficiente le risorse delle GPU tra diverse macchine virtuali, il che è utile negli ambienti di cloud computing in cui diversi utenti possono avere bisogno di usufruire delle capacità di elaborazione delle GPU contemporaneamente e in modo isolato.

• Elaborazione video e grafica: Le GPU si utilizzano per accelerare l’elaborazione video e grafica nei data center, ad esempio per il rendering di contenuti multimediali in tempo reale, lo streaming video ad alta risoluzione e le applicazioni di realtà virtuale e aumentata.

• Calcolo scientifico e simulazione: Le GPU sono utilizzate anche per applicazioni di calcolo scientifico e simulazione, come la modellazione climatica, la ricerca sulla fisica delle particelle, la bioinformatica, la produzione di farmaci e gli studi clinici.

Le GPU svolgono quindi un ruolo cruciale nei data center, garantendo prestazioni di calcolo elevate, accelerando le attività inerenti all’IA e al ML e ottimizzando l’elaborazione video e grafica, nonché le applicazioni di calcolo scientifico e simulazione. Nell’ambito dello sviluppo dei nostri campus “IA-Ready”, supportiamo i nostri clienti nell’implementazione delle GPU.