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TECH FOCUS AI CHIPS La diffusione dell’intelligenza artificiale Francesco Ferrari L’intelligenza artificiale generativa sta trovando applicazione in un numero sempre maggiore di settori e i produttori si stanno adeguando rapidamente con l’introduzione di soluzioni sempre più innovative e pervasive Un altro settore che coinvolge tutti direttamente è l’im- piego di queste tecnologie nella pubblica amministra- zione, consentendo di accedere più facilmente alle in- formazioni, sintetizzare documenti, ma anche gestire assistenti virtuali per fornire supporto agli utenti. L’AI generativa sta inoltre cambiando sensibilmente an- che il settore finanziario non soltanto per applicazioni come quelle relative al miglioramento dei servizi per i clienti, ma anche per migliorare le valutazioni dei rischi e per l’elaborazione automatizzata dei documenti. Tutte queste applicazioni, e altre, possono essere esegui- te su sistemi cloud che utilizzano le CPU, e, infatti, i da- tacenter con un numero elevatissimo di unità organizza- te in rack sono diffusi praticamente ovunque. L’hardware utilizzato ha un peso determinante sui risultati e i costi finali, e l’impiego di componenti specializzati per l’AI of- fre numerosi vantaggi che vanno da prestazioni migliori, con la relativa riduzione dei tempi di elaborazione, a con- sumi energetici più bassi e quindi costi minori. Dal punto di vista dei componenti base, la maggior parte degli elementi utilizzabili per applicazioni AI si posso- no suddividere sostanzialmente in GPU (Graphical Pro- cessing Unit), FPGA (Field Programmable Gate Array) e ASIC (Application Specific IC). L’industria, visto anche il notevole tasso di crescita di questo settore, ha bisogno di componenti sempre più efficienti e i progettisti di chip stanno quindi lavoran- do per realizzare unità di elaborazione sempre più ot- timizzate per l’esecuzione di queste applicazioni, unità caratterizzate da nomi diversi come NPU, TPU e così via. Specifici sottosistemi, inoltre, sono integrati sempre più spesso in componenti come CPU, SoC, ma anche a livelli più bassi e permettono di eseguire funzioni utili per accelerare alcune applicazioni AI. Componenti sempre più ottimizzati Le principali differenze tra i chip utilizzabili per ap- plicazioni di tipo general purpose, cioè le CPU, e quel- li specificamente progettati per l’AI sono diverse, fra Le applicazioni di intelligenza artificiale (AI) sono ormai sempre più diffuse e fanno parte della nostra vita quoti- diana. L’intelligenza artificiale generativa, per esempio, è una tipologia di AI utilizzata per generare testi, immagini e molto altro in base a specifiche richieste e le sue applica- zioni sono sempre più comuni, come quelle per l’elabo- razione del linguaggio naturale e traduzione automatica. I settori dove può essere utilizzata sono molteplici. Per esempio, nella sanità l’AI generativa può servire per ac- celerare la ricerca farmacologica, ma anche per gestire più facilmente le cartelle cliniche dei pazienti. Nel setto- re delle telecomunicazioni può invece ridurre i costi, ma anche migliorare sensibilmente l’efficienza operativa e l’efficienza delle reti, oppure può essere usata per preve- nire eventuali guasti. ELETTRONICA OGGI 518 - MAGGIO 2024 45