L'era dell'intelligenza artificiale ha portato con sé una vasta gamma di tecnologie di elaborazione avanzate, con due tecnologie prominenti che guidano il campo: le unità di elaborazione grafica (GPU) e le unità di elaborazione neurale (NPU). Sebbene entrambe siano progettate per eseguire calcoli complessi, differiscono fondamentalmente nel loro approccio architettonico e nel loro scopo funzionale.
Le GPU sono state originariamente sviluppate per gestire l'elaborazione grafica avanzata, in particolare il rendering tridimensionale nei giochi per computer e nelle applicazioni grafiche professionali. La loro architettura si basa su centinaia o migliaia di piccoli e semplici core di elaborazione che operano in parallelo, rendendole perfette per eseguire operazioni matematiche identiche su enormi quantità di dati simultaneamente. Questa caratteristica ha reso le GPU uno strumento essenziale per il machine learning e il deep learning, poiché gli algoritmi di intelligenza artificiale richiedono calcoli intensivi di matrici che possono essere eseguiti in modo molto efficiente con l'elaborazione parallela.
Le NPU rappresentano un approccio completamente diverso all'elaborazione dell'intelligenza artificiale. Sono progettate specificamente per eseguire i compiti di inferenza e addestramento delle reti neurali nel modo più ottimale possibile. La loro architettura imita la struttura dei neuroni biologici, con enfasi sull'esecuzione di operazioni come convoluzione, funzioni di attivazione e moltiplicazione di matrici in modo efficiente dal punto di vista energetico e rapido. A differenza delle GPU, che sono relativamente universali, le NPU sono specificamente adattate ai tipi di calcoli che caratterizzano le reti neurali.
La differenza più evidente tra i due risiede nell'efficienza energetica. Le GPU consumano quantità significative di elettricità, a volte centinaia di watt, a causa della necessità di alimentare centinaia di core di elaborazione e sistemi di raffreddamento avanzati. Le NPU sono progettate fin dall'inizio per essere efficienti dal punto di vista energetico, consumando talvolta un decimo dell'elettricità richiesta dalle GPU nell'esecuzione degli stessi compiti di intelligenza artificiale. Questo le rende particolarmente adatte per dispositivi mobili come smartphone e tablet, o per data center che richiedono la massima efficienza energetica.
In termini di prestazioni raw, le GPU mantengono ancora il vantaggio nella maggior parte dei casi per compiti di addestramento avanzati di grandi modelli linguistici o reti neurali complesse. La loro potenza di calcolo grezza e la memoria estesa consentono di gestire modelli con miliardi di parametri. Tuttavia, quando si tratta di inferenza di modelli più piccoli o compiti specifici di intelligenza artificiale, le NPU possono offrire prestazioni simili o addirittura migliori consumando drasticamente meno energia.
Lo sviluppo tecnologico nel campo sta portando a una interessante tendenza verso l'ibridazione. Aziende come Apple, Qualcomm e Intel stanno integrando le NPU nei loro processori insieme alle tradizionali GPU, creando soluzioni che combinano i vantaggi di entrambi gli approcci. Questa tendenza consente ai dispositivi di utilizzare le NPU per operazioni quotidiane di intelligenza artificiale come il riconoscimento delle immagini o l'elaborazione del linguaggio naturale, mantenendo le GPU per compiti grafici avanzati o calcoli che richiedono maggiore flessibilità. La scelta tra GPU e NPU dipende in gran parte dall'applicazione specifica. Per la ricerca e lo sviluppo di nuovi modelli di intelligenza artificiale, le GPU rimangono la scelta preferita per la loro flessibilità e potenza grezza. D'altra parte, per applicazioni destinate al consumo di massa o per dispositivi con vincoli energetici, le NPU offrono un'ottima soluzione che combina buone prestazioni con alta efficienza energetica.
