Acceleratore IA
Un acceleratore IA (o anche NPU, Neural Processing Unit[1]) è una classe di microprocessori progettati per fornire accelerazione hardware a reti neurali artificiali, visione automatica e algoritmi di apprendimento automatico per la robotica, l'Internet delle cose e altre applicazioni basate sull'uso dei dati.
Le possibili applicazioni di tali dispositivi includono le auto a guida autonoma, gli aeromobili a pilotaggio remoto, la diagnostica medica, l'elaborazione del linguaggio naturale e la traduzione automatica.
Storia[modifica | modifica wikitesto]
Nei computer le CPU sono spesso affiancate da acceleratori hardware per svolgere meglio determinate funzioni, tra cui ad esempio le schede video e le schede audio. Con l'aumento delle attività legate all'apprendimento profondo e all'intelligenza artificiale, sono state sviluppate unità hardware specializzate per accelerare lo svolgimento di queste attività.
Primi sviluppi[modifica | modifica wikitesto]
Già nei primi anni novanta i processori di segnali digitali venivano impiegati come acceleratori di reti neurali per i software di riconoscimento ottico dei caratteri e sempre in quegli anni vi furono anche dei tentativi di utilizzo di acceleratori basati su FPGA.
Calcolo eterogeneo[modifica | modifica wikitesto]
Il calcolo eterogeneo ha dato il via all'inserimento di diversi processori in un singolo sistema, ciascuno dei quali specializzato per un'apposita funzione. Architetture come i processori Cell hanno introdotto alcune caratteristiche tipiche degli acceleratori IA, tra cui l'architettura dataflow. Gli stessi processori Cell sono stati in seguito utilizzati per l'IA.
Uso delle GPU[modifica | modifica wikitesto]
Le GPU sono dispositivi hardware specializzati nella manipolazione di immagini. Poiché le reti neurali e la manipolazione di immagini condividono le stesse basi matematiche, le GPU sono frequentemente utilizzate per applicazioni di apprendimento automatico. Per questo motivo, i produttori di GPU hanno cominciato a incorporare hardware specifico per le reti neurali, come ad esempio i tensor core.
Uso dei FPGA[modifica | modifica wikitesto]
I framework per l'apprendimento profondo sono in continua evoluzione e questo rende difficoltosa la progettazione di hardware specifico. Dispositivi riconfigurabili come i Field Programmable Gate Array (FPGA) semplificano la gestione di hardware e software in evoluzione.
Esempi[modifica | modifica wikitesto]
Chip specifici[modifica | modifica wikitesto]
Google ha sviluppato un acceleratore chiamato tensor processing unit specificamente progettato per il suo framework TensorFlow, estensivamente usato per le reti neurali convoluzionali.[2]
Intel ha sviluppato il Nervana NNP, un chip progettato con un'architettura per l'apprendimento profondo.[3]
GPU[modifica | modifica wikitesto]
La linea di GPU Tesla di NVIDIA dispongono di funzioni per l'intelligenza artificiale.[4]
AMD produce la linea di GPU Radeon Instinct specificamente orientata all'apprendimento profondo.[5]
Coprocessori[modifica | modifica wikitesto]
I SoC Apple A11 Bionic (e successori a questo) dispongono di un acceleratore IA chiamato Neural Engine.[6]
Il microprocessore Snapdragon 845 di Qualcomm contiene un core per il processamento IA.[7]
Un acceleratore basato su reti neurali è anche presente nei processori Kirin 970[8] e 980[9] di HiSilicon.
Nel gennaio 2018, CEVA ha lanciato una famiglia di quattro microprocessori per l'intelligenza artificiale chiamati NeuPro.[10]
Note[modifica | modifica wikitesto]
- ^ Cosa sono e a cosa servono le Neural Processing Unit, su fastweb.it.
- ^ (EN) An in-depth look at Google’s first Tensor Processing Unit (TPU), su cloud.google.com. URL consultato l'8 luglio 2018 (archiviato dall'url originale il 19 luglio 2018).
- ^ (EN) Intel® Nervana™ Neural Network Processors (NNP) Redefine AI Silicon, su ai.intel.com.
- ^ NVIDIA Tesla, su nvidia.it.
- ^ (EN) AMD introduces Radeon Instinct: Accelerating Machine Intelligence, su amd.com.
- ^ Apple A12 Bionic, su apple.com.
- ^ (EN) Snapdragon 845, su qualcomm.com.
- ^ (EN) Key Information About the Huawei Kirin 970, su hisilicon.com.
- ^ Kirin 980 ufficiale: il primo SoC al mondo da 7 nanometri ha un cervello in più di voi!, su mobileworld.it.
- ^ (EN) CEVA NeuPro, su ceva-dsp.com.
Voci correlate[modifica | modifica wikitesto]
Altri progetti[modifica | modifica wikitesto]
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