Processori AI

Nei computer possono esserci uno o più processori dedicati a compiti, funzioni o moduli con esigenze particolari. Nel seguito verrà accennato, per sommi capi, a quelli dedicati ad uno di loro,l'AI, l'acronimo inglese per (I)ntelligenza (A)rtificiale, oggi così di moda. Il resto verrà trascurato.

Le spiegazioni che leggerete, sono da intendere come una semplificazione usata al solo scopo di raccontare qualcosa su di loro in modo che anche chi non s'interessa di queste cose possa comprendere di cosa si sta parlando quando si racconta della parte AI dei computer.

Nel mondo dell'AI ci sono varie aziende che producono hardware a lei dedicati e ognuno di loro segue una via propria per farlo, a volte simile a quella scelta dalla concorrenza, altre molto diversa.

Apple in primis, che ha deciso di fare parte di questo secondo gruppo scegliendo di dedicare all' Apple Intelligence, la sua AI, una parte dei processori della famiglia Silicon.

Altri hanno usato i processori che avevano sottomano adattandoli a questo nuovo uso o se ne sono inventati di nuovi e li hanno dedicati ai calcoli e alle operazioni per questo nuovo tipo di tecnologia con alterno successo.

NVidia, ad esempio, ha preso dei processori dedicati ad altri scopi, li ha modificati per farvi funzionare l'AI e li ha destinati a varie aree di mercato. Dall'altra parte di di questo collegamento c'è una pagina dedicata deep learning, l'"apprendimento profondo"dell'AI NVIDIA e alle varie aree di di mercato che quell'azienda l'ha destinato.

Inizialmente i processori da lei usati per l'AI, le GPU, erano usati unicamente per scopi grafici, poi, con l'aumentare delle esigenze tecnologiche, NVidia li ha fatti evolvere fino a diventare qualcos'altro.

Ora sono processori che hanno ancora molto della GPU, per via della grande quantità di calcoli da fare ad alta velocità, ma stanno cominciando ad avere, se così si può dire, una fisionomia e una destinazione di mercato tutta loro, con un buon successo, tra l'altro.

AMD, da sempre la rivale e concorrente di NVidia ha scelto una altra via, che ha qualcosa di ibrido, per via delle sua unità di calcolo costituita da tre parti: la NPU, simile ad una rete neurale, una GPU, originariamente dedicata a scopi grafici, per i calcoli più lunghi, frequenti e precisi e un'altra, la CPU che coordina tutto aggiungendo qualcosa di suo, se necessario.

Un'altra soluzione adottata per risolvere il problema dei processori destinati all'uso AI è quello di Intel. Almeno apparentemente, sono processori del tipo per cui è nota Intel adeguatamente modificati e potenziati per gli usi AI.

I produttori di cui ho raccontato qualcosa in questo articolo, naturalmente, non sono gli unici a produrre hardware AI. Ce ne sono altri che propongono soluzioni e processori ricollegabili alle soluzioni ARM usate anche da Apple a modo suo che da parte sua produce anche software dedicato che sparpaglia o ha intenzione di sparpagliare nel sistema.

Queste soluzioni possono essere presentate anche in altro modo e fatte pagare con cifre diverse, secondo il mercato di destinazione e possono essere interne, o esterne al sistema.

Buona parte dei produttori ha soluzioni disponibili, anche per programmatori AI ma c'è anche qualcuno con tendenze più esoteriche di altri che sta mettendo gli occhi, per così dire, sull'AI dei computer quantistici. L'AI quantistica di Google ne è un esempio.

Ci sono soluzioni AI che funzionano in parte via server centrale di qualche tipo e in parte localmente oppure solo il server centrale o solo localmente. Ricordo a chi sta leggendoq ueste righe che se è coinvolto un server nel funzionamento della soluzione AI adottata è coinvolta pure la privacy di chi ne usufruisce.

Occorre quindi fare attenzione a cosa si invia a costoro.I dati inviati potrebbero essere adoperati per l'apprendimento del software AI e, poi, sparpagliati per la rete, magari a pagamento, senza che il loro mittente lo sappia e abbia dato il suo permesso per farlo.

Prima di chiudere un paio di cose, le cose AI e tutto il resto del suo mondo, possono essere trattato prima, durante o dopo gli altri calcoli, dipende dalla soluzione hardware e software adottata dal loro produttore. Se desiderate al tre informazioni su questo genere di cose, provate a chiederle al vostro motore di ricerca inserendo l'espressioneai (*learning* + *processors* + *uses*).

Io l'ho fatta su Google, ma penso vadano bene anche gli altri motori di ricerca.Quando avrete capito il meccanismo con cui viene fatta questa ricerca, sbizzarritevi, con la fantasia, l'immaginazione e la creatività. Vi divertirete molto di più e conoscerete molte più cose.