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TECH FOCUS HW ACCELERATORS NPU: GLI ACCELERATORI PER L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE L’acronimo NPU (Neural Processing Unit) fa riferimento a un componente hardware specializzato progettato specificamente per accelerare i processi tipici dell’intelligenza artificiale. A differenza delle unità di elaborazione tradizionali, come CPU e GPU, in grado di gestire un’ampia gamma di attività, le NPU sono ottimizzate per eseguire calcoli attinenti le reti neurali e altri algoritmi di AI. Questa specializzazione consente loro di eseguire calcoli complessi in modo molto più efficiente e a una velocità superiore rispetto ai processori tradizionali. Uno dei tratti distintivi delle NPU è la loro capacità di gestire numerose operazioni simultaneamente. Si tratta di un aspetto è particolarmente importante per le reti neurali, che spesso operano su dataset di ampie dimensioni e richiedono moltiplicazioni di matrici e convoluzioni, attività onerose dal punto di vista computazionale che possono trarre significativi vantaggi dall’esecuzione parallela. CALCOLO CON PRECISIONE RIDOTTA I processori tradizionali utilizzano spesso l’aritmetica in virgola mobile che da un lato garantisce un’elevata precisione ma dall’altro può rallentare le operazioni quando si gestiscono grandi volumi di dati. Le NPU sfruttano invece l’elaborazione con precisione ridotta (ad esempio, INT8 o FP16), che permette loro di eseguire calcoli più velocemente a fronte di una leggera penalizzazione in termini di precisione. Si tratta di un compromesso accettabile in molte applicazioni di intelligenza artificiale in cui la precisione assoluta non è critica. GESTIONE DELLA MEMORIA “AD HOC” Poiché la larghezza di banda della memoria rappresenta un collo di bottiglia significativo nell’elaborazione dei dati, le NPU in genere integrano architetture di memoria specializzate per superare questo ostacolo. Queste architetture consentono un rapido accesso ai dati e riducono le latenze durante i calcoli, a tutto vantaggio dell’efficienza complessiva. OTTIMIZZAZIONE DEGLI ALGORITMI DI APPRENDIMENTO Oltre alle ottimizzazioni hardware, le NPU spesso includono il supporto integrato per specifici algoritmi di apprendimento automatico.Ciòpotrebbecomportarel’usodipipelineottimizzate per lo svolgimento di task come reti neurali convoluzionali (CNN) o reti neurali ricorrenti (RNN). Questi miglioramenti consentono alle NPU di eseguire complessi algoritmi di apprendimento più rapidamente rispetto ai processori general purpose. Queste, in sintesi, alcune delle principali applicazioni delle NPU: • Veicoli autonomi: Le NPU facilitano l’analisi in tempo reale di questi dati, consentendo al veicolo di prendere decisioni immediate e informate in base all’ambiente circostante • Dispositivi smart e IoT: grazie alla diffusione di IoT (Internet of Things), i dispositivi smart fanno un affidamento sempre maggiore sull’intelligenza artificiale per migliorare le proprie funzionalità. Le NPU integrate in smartphone, smart speaker e dispositivi indossabili consentono il riconoscimento vocale, il rilevamento dei gesti e altre funzionalità basate sull’intelligenza artificialesenzasovraccaricare il processorehostdel dispositivo. In questo modo è possibile migliorare la fruizione da parte dell’utente e aumentare la durata della batteria. • Sanità: in campo medico, le NPU sono parte integrante dello sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale che supportano la diagnostica, il monitoraggio dei pazienti e l’analisi dei dati. Ad esempio, le NPU possono analizzare i dati di imaging medico per individuare eventuali anomalie o automatizzare le attività amministrative attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale. • Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): le tecnologie NLP, fondamentali per applicazioni comechatbot eassistenti virtuali, traggono grandi vantaggi dall’uso delle NPU, che permettono di realizzare sistemi di AI conversazionale più sofisticati nonché di migliorare interazione con l’utente. •Robotica:inquestosettore,soprattuttoinscenaricherichiedono processi decisionali in tempo reale e percezione sensoriale, le NPU sono fondamentali. Esse consentono ai robot di elaborare dati visivi, navigare negli ambienti e interagire efficacemente con gli esseri umani. Modalità di implementazione Sono due le principali modalità di implementazione (de- ployment) dell’accelerazione hardware: on-premise (in sede) oppure su cloud. La prima prevede l’installazione e la manutenzione di acceleratori hardware all’interno dell’infrastruttura aziendale. Questa modalità è solita- mente adottata dalle organizzazioni che richiedono il pieno controllo del proprio hardware e dei propri dati, come istituti finanziari ed enti governativi. Il deploy- ment on-premise offre il vantaggio di una maggiore sicurezza e privacy, poiché i dati sensibili rimangono all’interno della rete aziendale. Tuttavia, richiede anche significativi investimenti iniziali e necessita di una ma- nutenzione continua, con i relativi costi. L’implementazione su cloud, d’altra parte, prevede l’ac- cesso alle risorse di accelerazione hardware tramite un provider di servizi cloud. Questa modalità di implemen- tazione assicura flessibilità e scalabilità, consentendo alle organizzazioni di adattare facilmente le proprie ri- sorse di elaborazione in funzione delle proprie esigenze. Si tratta di una modalità particolarmente vantaggiosa per le startup e le piccole e medie imprese (PMI) che po- trebbero non disporre delle risorse necessarie per in- vestire in infrastrutture on-premise. Inoltre, consente alle organizzazioni di sfruttare le più recenti tecnologie di accelerazione hardware senza la necessità di effet- tuare aggiornamenti e manutenzione su base continua. L’utilizzo sempre più diffuso dell’elaborazione su cloud ELETTRONICA OGGI 527 - GIUGNO/LUGLIO 2025 40