Va di moda l’intelligenza artificiale e si parla molto di sistemi di machine learning e deep learning, metodi il cui intento è quello di avvicinare i computer al modo in cui il cervello umano elabora le informazioni e, sulla base di tali informazioni, generare contenuti orali comprensibili da chiunque, prendere le proprie decisioni, fare previsioni o produrre nuove conoscenze che allo stesso tempo sono altamente accurate.
Allo stesso modo, la sua implementazione nelle macchine tramite CPU o GPU convenzionali, la versione moderna delle schede grafiche di un tempo, è una tendenza. Quindi vi diamo una breve descrizione di entrambi i componenti hardware.
CPU (unità di elaborazione centrale) e GPU (unità di elaborazione grafica) sono due tipi di processori di informazioni utilizzati nei computer. Nel primo caso, esegue le istruzioni sequenziali che compongono un programma o un’applicazione, nonché i processi all’interno del sistema operativo che le ospita, e dispone di una potenza di calcolo sufficiente per svolgere le normali attività di elaborazione corrente. .
D’altra parte, le GPU, come vengono chiamate le schede grafiche di ultima generazione, sono state legate fin dalle loro origini alla componente visiva del computing, trasformando i dati in informazioni visibili attraverso lo schermo, alleggerendo così il carico di lavoro della CPU. Tuttavia, si sono evoluti favorevolmente grazie allo sviluppo dei videogiochi 3D e alle crescenti esigenze visive degli appassionati di questa attività, a tal punto che la loro attuale potenza di elaborazione è simile a quella delle CPU convenzionali.
Come vengono usate la CPU e la GPU nei sistemi di intelligenza artificiale?
Prima di tutto, entrambi sono componenti hardware che ai livelli più alti e più bassi sono realizzati con gli stessi input. Hanno core e memoria interna, tra gli altri elementi correlati. Tuttavia, la sua architettura deve essere presa in considerazione.
In effetti, le CPU hanno più core nella loro composizione ma sono accoppiate per l’elaborazione seriale, rendendole ideali per eseguire più attività contemporaneamente, inclusi i sistemi di apprendimento automatico.
Al contrario, nell’architettura delle GPU, i core sono progettati per funzionare in parallelo e centinaia o migliaia di essi possono coesistere. Ciò significa che con lo stesso campione di dati, il lavoro di elaborazione può essere distribuito tra tutti, ottenendo una migliore performance complessiva.
Ma quest’ultimo significa anche che le GPU sono più predisposte a lavorare con modelli di intelligenza artificiale che utilizzano algoritmi di deep learning, poiché questa tecnica è caratterizzata dall’elaborazione delle informazioni da parte di strati di reti neurali, simulando il meccanismo utilizzato dal cervello umano per imparare qualcosa di nuovo. Ogni livello elabora un gruppo di dati ottimizzato dall’addestramento ed è collegato al precedente in modo che l’apprendimento sia possibile.
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