Tecnologie hardware e software integrate e dedicate per sostenere l’AI
Partiamo dalle basi: cos’è l’Intelligenza Artificiale (IA)?
Si tratta della capacità dei computer di imitare il funzionamento dell’intelligenza umana e anche di superarla e velocizzarla. Ultimamente si sente molto parlare di intelligenza artificiale generativa, cioè di quei sistemi che sono in grado (come ad esempio Chat GPT) di creare immagini, testi e suoni tramite complessi algoritmi matematici.
L’Artificial Intelligence (AI) sta rapidamente trasformando il mondo in cui viviamo, influenzando settori che vanno dall’assistenza sanitaria all’automazione industriale, dalla guida autonoma alla finanza. Questa trasformazione è resa possibile non solo dagli algoritmi avanzati e dai modelli di apprendimento automatico (come il riconoscimento vocale, la visione computerizzata, il deep learning), ma anche grazie all’architettura IT sottostante che fornisce la potenza di calcolo, la scalabilità e l’infrastruttura necessarie per far funzionare efficacemente le soluzioni di AI. In questo articolo esploreremo l’importanza dell’architettura IT abilitante all’IA e come essa formi le basi per un futuro intelligente.
L’IA si basa su complessi algoritmi matematici e modelli statistici che richiedono una quantità significativa di risorse computazionali. Questi modelli, come le reti neurali profonde del nostro cervello, richiedono una potenza di calcolo intensiva per l’addestramento e l’esecuzione. L’architettura IT che supporta l’IA deve essere in grado di gestire carichi di lavoro intensivi, distribuire risorse in modo efficiente e fornire una latenza minima per garantire risposte rapide.
Un aspetto cruciale dell’architettura IT per l’IA è la sua capacità di scalare in modo flessibile per gestire carichi di lavoro in continua espansione e sempre più complessi. Poiché i progetti di IA spesso richiedono enormi quantità di dati e il numero di utenti può variare ampiamente, l’infrastruttura deve essere progettata per adattarsi dinamicamente e rapidamente alle esigenze. L’adozione di tecnologie di cloud computing, come l’elaborazione serverless e le risorse scalabili, consente alle organizzazioni di adattarsi rapidamente alle esigenze mutevoli senza dover investire in hardware costoso. Oppure, per un maggior controllo, c’è chi decide di investire in Workstation arricchite di GPU (schede grafiche) per l’elevata potenza di calcolo, nell’ottica dell’edge computing.
Mentre il cloud computing offre flessibilità, infatti, alcune organizzazioni possono avere requisiti di sicurezza o regolamentari che richiedono il mantenimento di alcune risorse hardware in loco. Un’architettura IT ibrida, che combina risorse locali e cloud, è ideale per soddisfare simili esigenze. Questo approccio offre la possibilità di bilanciare le risorse, mantenendo i dati sensibili o critici internamente, mentre si sfruttano le risorse scalabili del cloud per carichi di lavoro più intensivi e meno delicati.
Con l’aumento dell’IA, la sicurezza dei dati e la privacy diventano questioni fondamentali. L’infrastruttura IT sottostante deve essere progettata per garantire la protezione dei dati sensibili. Ciò richiede misure come la crittografia, l’accesso controllato e la conformità alle normative come il GDPR. La gestione responsabile dei dati è essenziale per guadagnare la fiducia degli utenti e garantire il rispetto delle normative legali ed è un punto da tenere a mente in fase di progettazione di una corretta architettura IT, hardware e software.
L’IA richiede un’elaborazione veloce e potente per fornire risultati in tempi utili. L’uso di acceleratori hardware specializzati, come le unità di elaborazione grafica (GPU) e le unità di elaborazione tensoriale (TPU), può notevolmente accelerare i calcoli necessari per l’addestramento e l’inferenza dei modelli di IA.
Le GPU (Graphics Processing Unit) hanno giocato un ruolo pionieristico nella rivoluzione dell’IA. Inizialmente progettate per gestire compiti grafici impegnativi nei videogames, le GPU si sono rivelate efficaci anche per l’elaborazione parallela necessaria per l’apprendimento profondo dell’intelligenza artificiale. Le architetture delle GPU sono state adattate per eseguire operazioni matematiche su tensori, che sono strutture dati fondamentali nei modelli di IA. Questo è consentito agli scienziati di addestrare reti neurali profonde molto più velocemente rispetto alle CPU tradizionali. Come fanno ad esempio le schede video NVIDIA.
Mentre le GPU sono state un grande passo avanti, la crescita continua delle esigenze computazionali ha portato all’evoluzione degli ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) per l’IA. Gli ASIC sono circuiti integrati progettati su misura per eseguire compiti specifici in modo estremamente efficiente. Questi chip sono ottimizzati per eseguire operazioni di moltiplicazione di matrici, che sono una parte centrale di molti algoritmi di apprendimento profondo.
Le TPU (Tensor Processing Unit) rappresentano un esempio di ASIC ottimizzato specificamente per il calcolo su tensori. Le TPU sono state introdotte per accelerare l’addestramento e l’esecuzione delle reti neurali utilizzate nei servizi Google.
In passato, erano le CPU (Central Processing Unit) generali il principale motore di calcolo per una vasta gamma di applicazioni, comprese quelle legate all’IA. Tuttavia, le esigenze computazionali crescenti dell’intelligenza artificiale hanno spinto alla creazione di hardware specializzato e dedicato che possa ridurre i costi e gestire precisamente i carichi di lavoro di apprendimento profondo e IA.
Ai nostri giorni, invece si parla di hardware accelerator per intelligenza artificiale, sistemi che accelerano le attività che non possono essere eseguite con una semplice CPU. Si parla in questo caso di NPU (Neural Processing Unit), dei microprocessori che – simulando le sinapsi cerebrali – accelerano le applicazioni nell’apprendimento automatico per IoT, robotica e app basate sull’uso di data e big data.
L’architettura IT di sostegno svolge un ruolo cruciale nell’abilitare l’intelligenza artificiale. Come abbiamo visto, una solida base tecnologica, ridondata per garantire la continuity e innovativa per una adeguata potenza di calcolo, sono essenziali per sostenere carichi di lavoro intensivi, garantire scalabilità per la crescita futura, rispettare requisiti di sicurezza e privacy e ottimizzare le prestazioni ai massimi livelli.
L’hardware dedicato all’IA ha aperto la strada ad un progresso significativo in campi come la medicina, l’automazione industriale, l’analisi dei dati e molto altro. Ad esempio, è stato possibile sviluppare modelli di IA per diagnosticare malattie, ottimizzare la catena di approvvigionamento e persino guidare veicoli autonomi.
Tuttavia, ci sono anche sfide etiche e tecnologiche da affrontare. Ad esempio, l’evoluzione rapida dell’hardware potrebbe rendere obsoleti i dispositivi in un breve periodo di tempo, portando problemi di sostenibilità e spreco. Inoltre, l’accesso a queste tecnologie potrebbe creare divari digitali se non viene garantita un’equa distribuzione.
In conclusione, mentre l’IA continua a trasformare il mondo, un’architettura IT ben progettata in ogni suo aspetto diventa il fondamento su cui si erige un futuro intelligente e orientato all’innovazione.
[Articolo redatto con l’aiuto di ChatGPT: un esempio concreto ed efficiente di Intelligenza Artificiale Generativa e del suo possibile impiego pratico.]
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L’architettura IT abilitante all’Intelligenza Artificiale
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