Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha registrato progressi significativi, grazie anche alle schede grafiche (GPU) che accelerano i processi di addestramento. Le GPU sono progettate per eseguire operazioni in parallelo, a differenza delle CPU, che sono più versatili ma meno efficienti nei calcoli simultanei. L’AI si basa principalmente su tecniche di machine learning e deep learning, utilizzando reti neurali artificiali stratificate che imitano il funzionamento del cervello umano. Ogni strato della rete contribuisce al riconoscimento di schemi, immagini e testi, richiedendo potenza di calcolo e grandi quantità di dati.
Le GPU sono essenziali per l’AI per vari motivi. Innanzitutto, la loro capacità di elaborazione parallela consente di addestrare modelli AI più rapidamente. Inoltre, le operazioni matematiche fondamentali per l’AI sono ottimizzate sulle GPU, riducendo i tempi di elaborazione da giorni a ore. Le GPU possiedono anche memorie ad alta larghezza di banda (HBM) che facilitano la gestione rapida di grandi dati, mentre framework software come TensorFlow e PyTorch ne sfruttano le potenzialità.
NVIDIA è il leader del mercato delle GPU dedicate all’AI, seguita da AMD e Intel, mentre esistono anche acceleratori specialistici come le TPU di Google. Senza le GPU, lo sviluppo dell’AI sarebbe drasticamente rallentato, con modelli avanzati che richiederebbero anni per l’addestramento. In futuro, la potenza delle GPU continuerà a crescere, ma al momento sono fondamentali per il progresso dell’AI.