GPU per l'intelligenza artificiale: Teraflops e CUDA - Digimax

Le GPU sono state uno dei fattori chiave che hanno consentito lo sviluppo dirompente dell'intelligenza artificiale negli ultimi anni: sono impiegate per l'elaborazione di grandi quantità di dati, necessari per le applicazioni di automazione industriale e visione artificiale. In sostanza, si tratta di processori altamente specializzati che possono effettuare calcoli intensivi e paralleli molto velocemente e, al contempo, gestire una vasta mole di dati.

L'uso delle GPU ha permesso agli sviluppatori di AI di creare reti neurali artificiali molto più complesse ed efficienti, decisamente più avanzate rispetto ai processori tradizionali. Ciò ha portato a un rapido progresso nella velocità di apprendimento e delle prestazioni dell'intelligenza artificiale, aprendo nuove possibilità per l'automazione industriale.

Scopriamo assieme le più recenti novità relative ai PC embedded per l’intelligenza artificiale, parlando dei processori GPU più innovativi in termini di Teraflops e CUDA.

CPU vs GPU: le differenze tra i due processori

Per comprendere l’evoluzione tecnologica che ha portato allo sviluppo delle moderne soluzioni di AI, è fondamentale sapere le differenze tra CPU (Central Processing Unit) e GPU (Graphics Processing Unit): due tipi di processori che operano in modi differenti.

In genere, la CPU è la componente principale di un PC e gestisce l'elaborazione degli input, la memorizzazione dei dati e il controllo del flusso di lavoro. Una CPU è dotata di pochi core, ciascuno altamente specializzato in diverse operazioni: per questo motivo una CPU standard è in grado di eseguire poche attività ma in modo rapido e preciso.

D'altra parte, la GPU può svolgere un gran numero di compiti simultaneamente: possiede molti core specializzati in diverse modalità di calcolo e può gestire ingenti quantità di dati in parallelo. In passato le GPU sono state utilizzate per elaborare immagini e grafiche video, ma con l'avvento del deep learning stanno assumendo un ruolo cruciale per l'AI.

Oggi infatti esistono GPU per l’AI dotate di un’alta efficienza nell'elaborazione in parallelo di grandi set di dati, migliorando nettamente le prestazioni rispetto alle CPU tradizionali ed accelerando le operazioni di calcolo per gestire i processi dell’intelligenza artificiale.

Teraflops: elevata potenza di calcolo delle GPU

Per valutare la potenza di calcolo delle GPU si utilizza un sistema di misurazione denominato FLOPS, acronimo di Floating point operations per second: tale valore indica il numero di operazioni matematiche al secondo che il processore è in grado di eseguire.

Gli hardware più moderni in commercio utilizzano i Teraflops o TFLOPS, parametro che indica 10¹² di operazioni in virgola mobile al secondo: le schede GPU con un’elevata potenza Teraflops sono tra le più avanzate sul mercato e consentono di raggiungere prestazioni eccezionali, adatte a gestire massive quantità di dati nell'ambito dell'AI.

Infatti, più FLOPS ha una GPU e maggiore è la sua capacità di calcolo: i sistemi informatici dotati di Teraflops e memorie VRAM ad alta velocità possono quindi raggiungere altissimi livelli di performance ed efficienza nell’elaborazione parallela dei dati, necessaria per il funzionamento delle applicazioni AI di deep learning e machine vision.

CUDA: tecnologia di programmazione per l’AI

Tra le tecnologie di programmazione GPU più innovative troviamo la proposta di NVIDIA per la gestione degli applicativi AI: CUDA, acronimo di Compute Unified Device Architecture. Tale sistema è stato una vera rivoluzione in campo informatico poiché ha permesso di sfruttare al massimo il potenziale delle GPU, già di per sé molto più efficienti delle CPU.

Il framework CUDA mette a disposizione degli sviluppatori set specifici di istruzioni per la programmazione parallela, librerie di funzionalità ottimizzate e strumenti di development per semplificare lo sviluppo di applicazioni AI attraverso un'interfaccia standardizzata.

Le GPU CUDA di NVIDIA possono essere programmate come diversi processori che lavorano in parallelo, permettendo di raggiungere una potenza computazionale altissima e creare applicazioni complesse ed efficienti. Grazie a ciò, negli ultimi anni gli ingegneri di AI sono stati in grado di apportare grandi progressi nell'ambito dell'intelligenza artificiale.

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PC embedded Digimax con GPU NVIDIA Jetson

Come pionieri nel campo dell’automazione industriale, Digimax propone le più avanzate soluzioni hardware per lo sviluppo di software e applicativi con l’intelligenza artificiale. Un esempio di queste sono i PC embedded con GPU integrate modello NVIDIA Jetson, progettate per i sistemi di apprendimento automatico e di visione artificiale.

Grazie alle partnership con Advantech e AAEON, possiamo offrire PC integrati con i principali modelli di GPU NVIDIA Jetson per l'intelligenza artificiale, ad esempio:

• BOXER-8221-AI con GPU Jetson Nano: computer di tipo entry-level con costi contenuti e prestazioni sufficienti per applicazioni AI di base;
• BOXER-8251AI con GPU Jetson Xavier NX: PC embedded più potente in grado di supportare algoritmi di AI più complessi;
• BOXER-8120AI con GPU Jetson TX2: dispositivo di fascia alta che offre prestazioni eccezionali per la visione artificiale, il riconoscimento vocale e applicazioni avanzate.
• MIC-730AI-10A1 con GPU Jetson AGX Xavier: modello più esclusivo con capacità di calcolo e prestazioni elevatissime, ideale per applicazioni impegnative e complesse.

I PC industriali con GPU NVIDIA proposti da Digimax supportano gli strumenti più comuni di programmazione come Tensor Flow, PyTorch e Caffe 2. Grazie alla loro elevata efficienza possono essere utilizzati anche in ambienti con limitate disponibilità energetiche.

Facilità d'uso, alta flessibilità e prestazioni elevate: i PC embedded Digimax per l’AI possono accelerare notevolmente lo sviluppo di applicazioni di automazione industriale, offrendo una soluzione completa e pronta all'uso per l'elaborazione di dati complessi.

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Prodotti Associati

BOXER-8221AI-A1-1110

BOXER-8251AI-A3-1010

MIC-730AI-10A1