NPU: come le unità di elaborazione neurale potenziano l'AI

Nell’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale e delle sue applicazioni saranno cruciali le NPU. Sono delle componenti di cui avrai sentito parlare ma forse non ti è ancora chiaro cosa fanno esattamente. 

Acronimo di Neural Processing Unit, le NPU sono dei processori specializzati nei calcoli usati nei programmi di Intelligenza Artificiale e per l’apprendimento automatico. Ormai, la presenza dell’IA nei dispositivi che utilizziamo nel quotidiano è sempre più massiccia: tutti la utilizziamo attraverso gli smartphone, nei pc portatili e in tutti i dispositivi IoT.

Il compito principale delle NPU è quello di accelerare operazioni di calcolo e di elaborazione di contenuti testuali e multimediali. Sono un supporto prezioso in vista di lavori che avrebbero richiesto tempo e, in alcuni casi, procedure complesse. Ed è proprio questo che spinge sempre più professionisti ad affidarsi a questo strumento. 

Adesso vediamo meglio nel dettaglio cosa sono le NPU, come funzionano e come vengono applicate.

Le Neural Processing Unit sono delle classi di processori dedicate all’Intelligenza Artificiale. Queste componenti a differenza di CPU e GPU sono ottimizzate per far funzionare processi legati alle reti neurali. I computer con Intelligenza Artificiale sono in grado di riconoscere autonomamente i loro errori, imparare da essi e migliorarsi, per offrire agli utenti un supporto sempre più preciso e di livello avanzato per riassumere testi, riconoscere volti ed elaborare calcoli.

Proviamo a capire come funzionano. Una rete neurale non è esattamente una riproduzione del nostro cervello, questo è una semplificazione che viene fatta troppo spesso. È più corretto pensarla come un modello matematico, un percorso costruito con algoritmi che da una domanda (input) offre una risposta (output). Ogni passaggio di questo percorso si chiama nodo e può essere visto come un neurone artificiale.

 Il processo attraverso cui viene elaborata la risposta finale è il seguente: 

• le informazioni entrano nella rete neurale e vengono elaborate dai nodi di input
• la risposta data dal livello di input viene ulteriormente analizzata, perfezionata e semplificata una o più volte, a seconda del grado di complessità dell’informazione iniziale
• viene restituito il risultato finale, che può prevedere una o più soluzioni, a seconda delle variabili possibili 

Più nodi ci sono, più complessa sarà la rete e più elaborata sarà la risposta e maggiore dovrà essere il grado di apprendimento della NPU alla base.

La risposta a questa domanda è semplice: rispetto ai processori tradizionali, i processori NPU garantiscono prestazioni più elevate in tempi più brevi visto che sono studiati proprio per riprodurre i processi necessari a far funzionare l’Intelligenza Artificiale.

Le NPU lavorano in modo complementare alle CPU e alle GPU, permettendo una risposta immediata e più completa e precisa all’input ricevuto. In questo modo, è possibile gestire calcoli e programmazioni complesse in modo semplificato. Questo significa che, grazie alle NPU, i sistemi di Intelligenza Artificiale sono più veloci ed efficienti. 

Una più veloce gestione di un progetto significa, di conseguenza, minore tempo impiegato per lavorare e tempi ridotti davanti a uno schermo, con conseguente risparmio di energia sia in termini di bolletta che di forza lavoro. Insomma, grazie alle NPU, l’Intelligenza Artificiale si rivela essere un ottimo alleato in tanti campi, professionali e legati alla vita quotidiana.

Le NPU sono già molto più diffuse di quanto si pensi. Questi processori, per esempio, sono presenti nella nuova generazione di computer Windows. Ad esempio li possiamo trovare nei computer Dell che utilizzano NPU Intel che supportano la tecnologia Intel AI Boost, processori AMD che supportano la tecnologia AI Ryzen e gli Snapdragon 8cx Gen2 di Qualcomm. 

Attenzione: le NPU non sono presenti solo nei PC. Per esempio, l’hardware Neural Engine di Apple viene utilizzato anche nei loro tablet e nei loro smartphone. Altre NPU le troviamo nei chip Tensor di Google per i dispositivi Pixel e nei più recenti telefoni Samsung Galaxy di fascia alta.

Insomma, è chiaro che se inizialmente l’applicazione delle NPU era esclusivamente alla ricerca, adesso le ritroviamo in numerosi dispositivi che utilizziamo quotidianamente. Nei modelli di computer sopra citati, per esempio, l’Intelligenza Artificiale viene sfruttata per migliorare l’esperienza dell’utente durante l’utilizzo di programmi specifici. In quali modi? 

Attraverso la NPU si può utilizzare Windows Studio Effects a un livello avanzato che permette di sfocare lo sfondo durante le videochiamate, simulare il contatto visivo, mantenere l’inquadratura centrata e migliorare la qualità della voce. Inoltre, è possibile accedere a plug-in per Audacity e GIMP che offrono editing audio e fotografico basato sull'Intelligenza Artificiale. 

Ma non è tutto, perché le NPU sono sfruttate anche in altri campi. Non tutti sanno, infatti, che si stanno rivelando molto utili in campo medico, come supporto all’analisi delle immagini diagnostiche e per l’individuazione di particolari patologie, poiché permettono di far funzionare i software che restringono il campo delle possibilità a partire dalla sintomatologia e dalla lettura di raggi, risonanze, tac e referti. 

A proposito di sicurezza informatica, invece, si stanno rivelando delle potenti armi per contrastare hacker e minacce cibernetiche di vario tipo. Ancora, le NPU sono particolarmente sfruttate nel settore dell’automotive, per lo sviluppo della guida assistita a un livello molto avanzato in totale sicurezza.

I vantaggi delle NPU sono chiari: dare risposte e avviare processi in modo veloce, garantendo risposte precise, puntuali e articolate. Questo vantaggio, però, rischia in qualche modo di diventare anche un limite. Infatti, in alcuni casi, le NPU rischiano di diventare troppo veloci. 

Da cosa dipende? La risposta sta nel fatto che i sistemi di archiviazione tradizionali possono, in alcuni casi, non supportare questa velocità più elevata dello standard e quindi essere sovraccaricati. Per ovviare a questo problema, i sistemi di archiviazione tradizionali devono essere implementati o sostituiti con quelli pensati specificatamente per supportare la velocità a cui elabora dati una NPU. 

Grazie alle NPU, l’Intelligenza Artificiale è presente in modo sempre più massiccio negli elettrodomestici e nei dispositivi che usiamo nel nostro quotidiano, rendendo il loro utilizzo più rapido e facendo in modo che riescano a supportarci e sostituirsi a noi in alcune mansioni. 

Si stima che, grazie alle NPU, l’Intelligenza Artificiale potrà essere utilizzata in modo sempre più efficiente ma soprattutto più veloce, per essere alla portata di tutti, anche di chi è poco tecnologico. 

Inoltre, proprio perché i modelli di ultima generazione di tablet, pc portatili e desktop prevedono l’implementazione delle NPU, saranno sempre più numerose le applicazioni con IA già installate nei dispositivi, da quelle per l’editing di video e immagini e per la creazione di testi a quelle di calcolo ma non solo.