In questo corso di NLP Cloud spieghiamo perché spesso è necessario un hardware specifico per accelerare l'elaborazione dei carichi di lavoro di apprendimento automatico. Inoltre, esaminiamo quali sono i migliori acceleratori disponibili sul mercato nel 2023: GPU, TPU, IPU, Inferentia, Habana Gaudi...
Ecco la struttura del corso:
Salve a tutti, sono Julien Salinas di NLP Cloud.
In questo corso vedremo quali tipi di acceleratori hardware possiamo utilizzare oggi per velocizzare i nostri carichi di lavoro di inferenza.
Per comprendere l'accelerazione hardware, è importante ricordare che le applicazioni di IA si basano oggi principalmente sulle reti neurali, note anche come deep learning.
La moltiplicazione delle matrici è un'operazione essenziale per le reti neurali, perché consente loro di apprendere dati e rappresentazioni complesse dei dati.
In una rete neurale, i dati di ingresso sono rappresentati da una matrice e i pesi delle connessioni tra i neuroni sono anch'essi rappresentati da una matrice.
Quando queste due matrici vengono moltiplicate, il risultato è una nuova matrice che rappresenta l'uscita dei neuroni.
Questo processo viene ripetuto attraverso più strati di neuroni, consentendo alla rete di apprendere caratteristiche sempre più astratte e complesse dei dati in ingresso.
Le matrici sono componenti fondamentali dei modelli di intelligenza artificiale, quindi è importante utilizzare un hardware che sia in grado di eseguire operazioni sulle matrici.
Un altro aspetto importante sono i numeri in virgola mobile.
I punti fluttuanti sono importanti nelle reti neurali perché consentono di rappresentare valori frazionari.
Come abbiamo appena detto, le reti neurali coinvolgono matrici di grandi dimensioni con molte voci.
L'utilizzo di soli valori interi porterebbe rapidamente a errori di overflow.
Utilizzando valori in virgola mobile, le reti neurali possono rappresentare valori con molte cifre decimali, consentendo calcoli più precisi e una maggiore accuratezza nei risultati.
In sintesi, per elaborare in modo efficiente i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, abbiamo bisogno di hardware in grado di gestire bene le moltiplicazioni matriciali e i calcoli in virgola mobile.
Le due opzioni principali che si possono considerare oggi per i carichi di lavoro di apprendimento automatico sono le CPU e le GPU.
La CPU, o Central Processing Unit, è un processore di uso generale che gestisce un'ampia gamma di attività in un sistema informatico, tra cui l'esecuzione di applicazioni, la gestione del sistema operativo e l'esecuzione di calcoli matematici.
Le CPU sono progettate per essere versatili e possono gestire molti tipi di attività, ma non sono ottimizzate per un tipo specifico di carico di lavoro.
Una GPU, o Graphic Processing Unit, è un processore specializzato progettato per gestire carichi di lavoro complessi e in parallelo, come il rendering grafico e l'apprendimento automatico.
Le GPU hanno migliaia di core più piccoli che lavorano insieme per gestire grandi quantità di dati contemporaneamente, rendendole molto più veloci delle CPU per alcuni tipi di carichi di lavoro.
Le operazioni matriciali possono essere facilmente parallelizzate su diversi core di piccole dimensioni, motivo per cui le GPU eccellono in questo campo.
Inoltre, le GPU hanno in genere molte più unità in virgola mobile rispetto alle CPU, il che consente loro di eseguire operazioni in virgola mobile molto più velocemente.
Ora sapete perché una CPU spesso non è sufficiente per i carichi di lavoro dell'IA di oggi e perché un hardware specifico è spesso molto importante.
Ora analizziamo le scelte possibili quando si tratta di acceleratori hardware specifici.
Le GPU NVIDIA sono uno strumento potente per l'elaborazione grafica e offrono una serie di funzionalità che le rendono ideali per i giochi, l'apprendimento automatico, l'editing video e le applicazioni di progettazione e ingegneria.
In qualità di ingegnere del software di intelligenza artificiale, non c'è dubbio che dovrete giocare con le GPU NVIDIA, che oggi occupano una posizione centrale nel mercato delle GPU.
Le schede più potenti per l'IA nel 2023 sono l'A100 e l'H100.
AMD offre anche un'ampia gamma di GPU, anche per l'apprendimento automatico.
La gamma di prodotti RockM è interessante e vi invito a darle un'occhiata.
Anche Google costruisce i propri chip di intelligenza artificiale, chiamati TPU (TensorFlow Processing Unit).
Utilizzano questi chip internamente, ma li propongono anche nella loro offerta Google Cloud.
Tuttavia, non è possibile acquistare un TPU per sé.
Le TPU funzionano in modo leggermente diverso dalle GPU, ma questo sarà un argomento per un altro video dedicato.
Graphcore è un'azienda britannica che produce un hardware specifico per l'intelligenza artificiale chiamato IPU, equivalente alle TPU di Google.
È possibile acquistare le IPU o utilizzarle nel cloud attraverso uno dei loro partner.
AWS costruisce i propri chip AI.
Hanno un chip dedicato all'inferenza, chiamato Inferentia, e un altro dedicato alla formazione, chiamato Tranium.
Questi chip sono relativamente economici.
Non è possibile acquistare tali chip, ma è possibile utilizzarli su AWS EC2 o Sage Maker.
Intel ha anche costruito un proprio chip di intelligenza artificiale, chiamato Habana Gaudi, che è un'alternativa molto potente ma molto costosa.
Gli acceleratori hardware sono potenti, ma anche molto costosi e non facili da acquistare a causa della carenza globale di semiconduttori.
Di conseguenza, è saggio lavorare per ottimizzare il più possibile il carico di lavoro dell'intelligenza artificiale in modo che possa essere eseguito su hardware di dimensioni ridotte.
Le CPU possono anche essere un'opzione decente per molti carichi di lavoro di apprendimento automatico in molte situazioni.
Come si può vedere al momento, nel 2023 NVIDIA è la soluzione di fatto quando si tratta di accelerazione hardware nell'AI e nel machine learning.
Ma è interessante notare che stanno comparendo alcune alternative.
Quindi forse tra un paio d'anni, per i vostri prossimi progetti di intelligenza artificiale, utilizzerete altri tipi di acceleratori.
Spero che questo corso sia stato utile e vi auguro una buona giornata.