{"id":54,"date":"2024-06-12T17:41:00","date_gmt":"2024-06-12T15:41:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.damioart.it\/?p=54"},"modified":"2024-10-12T18:01:57","modified_gmt":"2024-10-12T16:01:57","slug":"npu-cosa-sono-e-a-cosa-servono","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.damioart.it\/?p=54","title":{"rendered":"NPU – Cosa sono e a cosa servono"},"content":{"rendered":"\t\t
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Con l’avvento dell’intelligenza artificiale arriva un nuovo tipo di chip per computer che verr\u00e0 utilizzato sempre di pi\u00f9. A questo punto probabilmente avrete tutti sentito parlare della CPU, della GPU e, pi\u00f9 recentemente, della NPU. Analizziamo la differenza tra queste diverse unit\u00e0 di calcolo e come utilizzarle al meglio. Ma prima, una lezione di storia.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Un po' di storia<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Introdotte per la prima volta negli anni ’60, le CPU (unit\u00e0 di elaborazione centrale) sono il cuore pulsante di tutti i computer, responsabili dell’esecuzione di tutte le operazioni di base. Progettati per essere versatili e in grado di gestire un’ampia gamma di istruzioni e operazioni, sono ideali per l’esecuzione di sistemi operativi, software di produttivit\u00e0 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. Progettati per l’elaborazione generica, la loro architettura non era ottimizzata per l’enorme elaborazione parallela richiesta dalle applicazioni ad alta intensit\u00e0 grafica e dalle simulazioni scientifiche.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Tuttavia, con la crescente domanda di elaborazione parallela massiccia richiesta dalle applicazioni ad alta intensit\u00e0 grafica e dalle simulazioni scientifiche, i limiti delle CPU e dei coprocessori matematici sono diventati evidenti. Ci\u00f2 ha portato allo sviluppo di unit\u00e0 di elaborazione grafica (GPU) negli anni ’90, che sono diventate rapidamente indispensabili e specializzate per l’elaborazione parallela di grandi quantit\u00e0 di dati. Le GPU (disponibili come chip grafici integrati o schede grafiche stand-alone) sono costruite con centinaia o migliaia di piccoli core specializzati (ALU: Arithmetic Logic Units) in grado di eseguire pi\u00f9 operazioni contemporaneamente, rendendole ideali per il rendering grafico e, pi\u00f9 recentemente, per l’addestramento e l’implementazione di modelli di deep learning.<\/p>

Negli ultimi anni \u00e8 emersa una nuova categoria chiamata Neural Processing Units (NPU). Mentre i coprocessori matematici e le GPU hanno accelerato i calcoli in virgola mobile e l’elaborazione parallela di grandi quantit\u00e0 di dati, le NPU sono progettate per gestire in modo efficiente la moltiplicazione e l’addizione di matrici, che \u00e8 essenziale per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico.<\/span><\/p>

In pratica, CPU, GPU e NPU sono tutti essenziali per il funzionamento di un computer moderno, ma ognuno \u00e8 ottimizzato per diversi tipi di calcolo e rendering. Analizziamolo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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CPU: Il cervello del computer<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Al centro di qualsiasi dispositivo informatico c’\u00e8 il processore, spesso indicato come il “cervello” del sistema. \u00c8 noto per la sua versatilit\u00e0 e le sue capacit\u00e0 di calcolo generiche, grazie a un’architettura progettata per gestire applicazioni e attivit\u00e0 che richiedono un processo decisionale complesso.

Punti di forza<\/b><\/p>