AS2_2025

Marzo 2025 Automazione e Strumentazione Approfondimenti 32 INDAGINE principali tipi di chip comprendono GPU, TPU, NPU, FPGA e Asic. Le GPU (Graphics Processing Unit) sono i chip più diffusi per applicazioni neurali e sono il regno di Nvidia , il principale fornitore a livello mondiale. Originariamente progettate per l’ela- borazione grafica, le GPU si sono rivelate ideali per l’addestramento e l’esecuzione di reti neu- rali, grazie proprio alla loro capacità nativa di eseguire calcoli in parallelo. Invece, le TPU (Tensor Processing Unit) più note sono quelle sviluppate da Google , che sono progettate specificamente per accelerare i carichi di lavoro di machine learning, offrendo prestazioni superiori rispetto alle GPU in determinati compiti. Quelle sviluppate da Goo- gle sono TPU progettate specificamente per il calcolo delle operazioni tensoriali, offrendo alta efficienza energetica, prestazioni elevate nelle architetture per il deep learning e nei data center, per alimentare servizi come Google Translate e Photos . Le NPU (Neural Processing Unit) sono i chip più specializzati e progettati esclusivamente per l’elaborazione di reti neurali, ottimizzando l’ef- ficienza energetica e le prestazioni. Questi chip neuromorfici, come il Loihi di Intel , imitano l’architettura del cervello umano, utilizzando modelli di neuroni artificiali ottimizzati per ela- borare informazioni in modo parallelo, con capa- cità massimizzate per l’apprendimento online. Le FPGA (Field-Programmable Gate Array) sono dei circuiti integrati programmabili , ampiamente diffusi prima dell’avvento dell’AI, che si possono configurare per eseguire algo- ritmi specifici, con la capacità di adattarsi facil- mente a diverse applicazioni. Le FPGA sono facilmente disponibili e capaci di offrire grande flessibilità nell’implementazione, prestazioni elevate e un consumo energetico generalmente inferiore rispetto alle GPU. Infine, gli ASIC (Application-Specific Integra- ted Circuit) sono componenti personalizzati a livello hardware per eseguire specifiche opera- zioni, dove offrono prestazioni ottimizzate per carichi di lavoro molto particolari, come nei chip per il riconoscimento vocale o acceleratori per la visione artificiale. Applicazioni sempre più evolute I chip per reti neurali hanno impieghi molteplici, coprono diversi settori e sono sempre più diffusi. Ormai sono molto comuni nelle applicazioni di visione artificiale , nei sistemi di riconosci- mento facciale, nelle analisi delle immagini mediche e nella guida di veicoli autonomi. Fon- damentale anche l’ elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che è integrata negli assistenti virtuali, nei sistemi di traduzione automatica e nell’analisi dello stato emotivo. Molto importanti, per il mondo dell’automa- zione, sono le applicazioni di questi chip nella robotica , dove sono utilizzati per migliorare le capacità di apprendimento e adattamento dei sistemi meccatronici. Infine, un compito natu- rale per questi chip, che sono ideali per l’intelli- genza diffusa, è nella Internet delle Cose (IoT) , dove possono essere integrati nei dispositivi sul campo, per migliorare l’elaborazione e la tra- sformazione dei dati in informazione. In tutti questi compiti, ogni architettura speci- fica ha dei vantaggi e dei limiti. Naturalmente, il principale vantaggio sono le maggiori pre- stazioni rispetto ai processori tradizionali, la ragion d’essere di questi chip. Poi, in generale, si tratta di architetture ottimizzate per ridurre il consumo energetico , che comunque nell’e- laborazione di estesi algoritmi neurali rimane ingente, e possono essere utilizzati in configu- razioni scalabili per gestire carichi di lavoro crescenti. In termini di limiti, il primo e il più importante è che sviluppo e la produzione di chip specia- I chip neurali sono fondamentali per migliorare le applicazioni di visione artificiale, come la guida automatica e il riconoscimento degli oggetti e dell’ambiente