CPU vs. GPU vs. NPU: Qual è la differenza?

Con l'avvento dell'intelligenza artificiale arriva un nuovo tipo di chip per computer che sarà sempre più utilizzato. Probabilmente avrete già sentito parlare di CPU, GPU e, più recentemente, di NPU. Cerchiamo di capire la differenza tra queste diverse unità di calcolo e come utilizzarle al meglio. Ma prima, una lezione di storia.

Introdotte per la prima volta negli anni '60, le CPU (unità di elaborazione centrale) sono il cuore pulsante di tutti i computer, responsabili dell'esecuzione di tutte le operazioni di base. Progettate per essere versatili e in grado di gestire un'ampia gamma di istruzioni e operazioni, sono ideali per eseguire sistemi operativi, software di produttività e molte altre applicazioni generiche. Tuttavia, con l'avvento dei primi videogiochi 3D e delle applicazioni grafiche avanzate, i limiti delle CPU sono diventati evidenti. Progettate per l'elaborazione generica, la loro architettura non era ottimizzata per l'elaborazione parallela massiccia richiesta dalle applicazioni ad alta intensità grafica e dalle simulazioni scientifiche.

Tuttavia, con la crescente domanda di elaborazione parallela massiva richiesta dalle applicazioni ad alta intensità grafica e dalle simulazioni scientifiche, i limiti delle CPU e dei coprocessori matematici sono diventati evidenti. Questo ha portato allo sviluppo delle unità di elaborazione grafica (GPU) negli anni '90, che sono diventate rapidamente indispensabili e specializzate per l'elaborazione in parallelo di grandi quantità di dati. Le GPU (disponibili come chip grafici integrati o schede grafiche autonome) sono costruite con centinaia o migliaia di piccoli core specializzati (ALU: Arithmetic Logic Units) in grado di eseguire più operazioni contemporaneamente, il che le rende ideali per il rendering grafico e, più recentemente, per l'addestramento e l'implementazione di modelli di deep learning.

Negli ultimi anni è emersa una nuova categoria chiamata Neural Processing Unit (NPU). Mentre i coprocessori matematici e le GPU hanno accelerato i calcoli in virgola mobile e l'elaborazione in parallelo di grandi quantità di dati, le NPU sono state progettate per gestire in modo efficiente le moltiplicazioni e le addizioni matriciali, essenziali per i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML), come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico.

In pratica, CPU, GPU e NPU sono tutte essenziali per il funzionamento di un computer moderno, ma ognuna di esse è ottimizzata per diversi tipi di calcolo e rendering. Vediamo come funziona.

Il cuore di ogni dispositivo informatico è il processore, spesso definito il "cervello" del sistema. È noto per la sua versatilità e per le sue capacità di calcolo generico, grazie a un'architettura progettata per gestire applicazioni e attività che richiedono un processo decisionale complesso.

Punti di forza

• Compatibilità
  Praticamente tutte le applicazioni software sono progettate per essere eseguite sulla CPU, garantendo una perfetta integrazione con i sistemi esistenti.
  
• Versatilità
  Sia che eseguano sistemi operativi o algoritmi complessi, le CPU possono gestire facilmente diversi carichi di lavoro.

Punti di debolezza

• Parallelismo limitato
  Le CPU tradizionali sono limitate dalla loro incapacità di gestire in modo efficiente le attività parallele, creando colli di bottiglia negli scenari di calcolo parallelo.
  
• Costo di scalata
  Implementare l'elaborazione basata su CPU per soddisfare le esigenze dei carichi di lavoro dell'IA può essere proibitivo, soprattutto per le implementazioni su larga scala.
  
  

Originariamente progettate per il rendering della grafica nei videogiochi, le GPU hanno cambiato le carte in tavola nel campo dell'intelligenza artificiale grazie alle loro impareggiabili capacità di elaborazione in parallelo, come l'apprendimento profondo e l'elaborazione delle immagini.

A differenza delle CPU, le GPU eccellono nell'esecuzione di migliaia di operazioni di calcolo simultanee in parallelo, rendendole essenziali per l'addestramento e il funzionamento di reti neurali complesse.

Punti di forza

• Potenza di elaborazione in parallelo
  Con migliaia di core ottimizzati per l'elaborazione in parallelo, le GPU consentono di ottenere una grafica sempre più realistica. Inoltre, accelerano drasticamente i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, riducendo i tempi di addestramento da settimane a ore.
• Scalabilità
  Sfruttando la potenza di più GPU in parallelo, le organizzazioni possono scalare senza problemi la loro infrastruttura di IA per soddisfare le loro esigenze in continua evoluzione.

Punti di debolezza

• Casi d'uso specifici
  Mentre le GPU eccellono nelle attività di elaborazione in parallelo, potrebbero non essere altrettanto efficienti nelle applicazioni sequenziali o a thread singolo, limitandone la versatilità.

Nella ricerca dell'innovazione dell'IA, un nuovo attore è entrato in scena: la NPU (Neural Processing Unit). Progettate da zero per accelerare i calcoli delle reti neurali, le NPU sono fatte su misura per soddisfare le esigenze dei carichi di lavoro di deep learning e AI. Le NPU offrono prestazioni ed efficienza energetica senza pari grazie all'ottimizzazione hardware e software.

Punti di forza

• Ottimizzazione specifica per l'intelligenza artificiale Le NPU
  sono progettate specificamente per accelerare l'elaborazione e l'addestramento delle reti neurali, offrendo prestazioni superiori a CPU e GPU.
  
• Efficienza energetica
  Riducendo al minimo le operazioni non necessarie e massimizzando l'efficienza di calcolo, le NPU consumano molta meno energia rispetto alle loro controparti CPU e GPU, rendendole ideali per i dispositivi alimentati a batteria e le applicazioni IoT.
  
• Funzionalità di edge computing Le NPU
  sono adatte all'utilizzo in ambienti di edge computing in cui sono essenziali una bassa latenza e l'elaborazione dei dati in tempo reale.

Punti di debolezza

• Complessità di sviluppo
  Lo sviluppo e l'ottimizzazione di applicazioni software per le NPU richiede competenze e strumenti specializzati, che possono aumentare i costi di sviluppo e il time-to-market.
  
• Versatilità limitata
  Mentre le NPU eccellono in compiti specifici per l'intelligenza artificiale, non sono adatte a compiti di calcolo generici, il che ne limita l'applicabilità.