Graphics Processing Unit (GPU)

Cos’è la Graphics Processing Unit (GPU)?

La GPU è un circuito elettronico che manipola velocemente la memoria per generare in modo rapido le immagini da visualizzare su uno schermo. Vanta prestazioni eccezionali nell’elaborazione parallela data la sua capacità di gestire più attività contemporaneamente.

Addestramento dei modelli di ML
  • Come funzionano le GPU?
  • In quale modo le GPU elaborano le informazioni
  • Misurare le prestazioni di una GPU
  • Quali settori utilizzano le GPU
  • Sfruttare l’elaborazione delle GPU con HPE
Come funzionano le GPU?

Come funzionano le GPU?

Le GPU moderne non sono utilizzate solo per visualizzare la grafica nei videogiochi. La loro capacità di elaborazione rapida e complessa le rende utili anche per simulazioni scientifiche, intelligenza artificiale e il mining di criptovalute. Fondamentalmente, le GPU aumentano la velocità di calcolo alleggerendo i carichi di lavoro della Central Processing Unit. Sono componenti essenziali di diversi sistemi di elaborazione, tra cui i supercomputer e i PC domestici.

In quale modo le GPU elaborano le informazioni

In quale modo le GPU elaborano le informazioni

Le Graphics Processing Units (GPU) sono processori per l’elaborazione parallela specializzati nel rendering di immagini e video, nelle simulazioni scientifiche e nel machine learning. A differenza delle Central Processing Unit, specializzate nelle attività sequenziali, le GPU utilizzano migliaia di processori più piccoli ed efficienti per svolgere attività parallele. Le GPU utilizzano parallelismo e hardware specializzato per elaborare le informazioni. Una spiegazione semplificata di come le GPU elaborano i dati è la seguente:

  • Parallelismo: le GPU dispongono di migliaia di core organizzati in multiprocessori in streaming (SM). Una GPU può effettuare migliaia di calcoli in parallelo, consentendo a ciascun core di eseguire simultaneamente le proprie istruzioni. Le enormi quantità di dati richieste per il rendering di immagini ad alta risoluzione o l’addestramento di reti neurali profonde possono essere gestite in modo efficiente attraverso il parallelismo.
  • Vettorializzazione: con questo metodo, le GPU eccellono nell'elaborazione simultanea di ampie serie di dati. Le GPU possono raggiungere livelli elevati di velocità ed efficienza applicando simultaneamente la stessa operazione a più elementi di dati. Questa proprietà è estremamente vantaggiosa nel rendering grafico e nell’elaborazione scientifica, dove i pixel possono essere visualizzati in parallelo e grandi matrici possono essere manipolate in modo efficiente.
  • Offloading delle attività: GPU simultanee possono essere utilizzate per attività generiche come CUDA o OpenCL e il rendering grafico. Utilizzando queste API, i programmatori possono trasferire i compiti di calcolo impegnativi dalla central processing unit alla scheda grafica, sfruttando le funzionalità di elaborazione parallela della GPU. Questo è particolarmente utile per le simulazioni scientifiche, il machine learning e l’analisi dei dati.
  • Gerarchia della memoria: le GPU sono dotate di un’architettura gerarchica della memoria ottimizzata per l’elaborazione parallela. La configurazione include VRAM off-chip per la grafica e memoria on-chip per i dati temporanei. Dato che la latenza della memoria può influire notevolmente sul throughput complessivo, è fondamentale ottimizzare le prestazioni della GPU per implementare schemi di accesso alla memoria efficienti.
  • Unità specializzate: di solito le GPU incorporano unità specializzate come il texture mapping, la rasterizzazione e l’elaborazione della geometria, oltre ai processori convenzionali. Questi componenti specializzati sono progettati per eseguire specifiche attività grafiche e collaborare con i motori generici per il rendering efficiente di scene complesse.

In generale, le GPU utilizzano diverse tecniche per elaborare i dati, tra cui la vettorializzazione, la gerarchia della memoria, il parallelismo e le unità hardware specializzate. Con la loro eccezionale architettura, le GPU sono in grado di gestire in modo efficace un’ampia gamma di attività di calcolo, per questo sono essenziali per applicazioni quali l’elaborazione scientifica, l’intelligenza artificiale, il gaming e i contenuti multimediali.

Misurare le prestazioni di una GPU

Misurare le prestazioni di una GPU

Le prestazioni delle GPU vengono misurate in base alla loro capacità di gestire il rendering visivo, i carichi di lavoro di elaborazione e le attività di machine learning. Le prestazioni delle GPU vengono misurate con i metodi seguenti:

  • Prestazioni di rendering grafico:
    • FPS: la GPU può eseguire il rendering di un certo numero di frame o immagini al secondo in un videogioco o in un programma grafico. La grafica è più fluida e reattiva con un valore FPS più elevato.
    • Tool di benchmark: 3DMark, Unigine Heaven e GFXBench effettuano il benchmark delle GPU eseguendo test standardizzati e restituendo punteggi che possono essere esaminati tra computer e configurazioni.
  • Prestazioni di elaborazione:
    • Floating Point Operations Per Second (FLOPS): FLOPS è una misura relativa alla quantità di operazioni aritmetiche a virgola mobile che una GPU può eseguire al secondo. Indica a grandi linee le prestazioni di elaborazione.
    • CUDA core o stream processor: la capacità della GPU in termini di elaborazione parallela è indicata dal numero di CUDA core (per le GPU NVIDIA) o di stream processor (per le GPU AMD). I core aumentano le prestazioni di elaborazione.
    • Benchmark di elaborazione: includono i benchmark GPGPU (come CUDA-Z) e i test di prestazioni di elaborazione (come Linpack) valutano le prestazioni di una GPU, in particolari attività di elaborazione come l’elaborazione dei dati e le simulazioni scientifiche.
  • Prestazioni della memoria:
    • Larghezza di banda della memoria: la larghezza di banda della memoria misura con quale rapidità i dati possono essere trasferiti tra la GPU e la sua memoria. L’accesso ai dati e le prestazioni migliorano con una larghezza di banda della memoria più elevata.
    • Capacità e tipo di memoria: la capacità della GPU di elaborare set di dati e texture di grandi dimensioni dipende dalla capacità e dal tipo di memoria (GDDR6, HBM2).
  • Prestazioni di machine learning:
    • Nelle attività di machine learning, le prestazioni della GPU sono valutate in base alla velocità di addestramento dei modelli e di elaborazione delle previsioni.
    • Benchmarking suite: TensorFlow, PyTorch e MLPerf offrono benchmarking suite di machine learning per le GPU.
  • Efficienza energetica:
    • Prestazioni per watt: questa misura confronta le prestazioni delle GPU con il consumo energetico. I data center e i dispositivi mobili hanno bisogno di efficienza energetica, sono quindi auspicabili prestazioni per watt più elevate.

Valutando questi parametri ed eseguendo test e benchmark rilevanti, gli utenti possono stimare correttamente le prestazioni della GPU per gaming, produzione di contenuti, elaborazione scientifica e machine learning.

Quali settori utilizzano le GPU

Quali settori utilizzano le GPU

I diversi settori utilizzano le GPU per vari scopi. Alcuni esempi.

  • Gaming: per la grafica e il gameplay
  • AI e machine learning: per addestramento e inferenza più rapidi
  • Data science e analisi: per elaborazione e analisi complesse più rapide
  • Finanza: per il trading ad alta frequenza, la gestione dei rischi e la modellazione finanziaria
  • Sanità: per l’imaging medico, la genomica, la ricerca farmacologica e la medicina personalizzata
  • Automotive: per lo sviluppo dei veicoli a guida autonoma e i sistemi avanzati di assistenza alla guida
  • Intrattenimento e media: per l’editing dei video, gli effetti speciali, l’animazione e la creazione di contenuti VR
  • Ricerca e università: per simulazioni, modelli climatici e calcoli scientifici
  • Cybersicurezza: per il rilevamento delle intrusioni, l’analisi delle minacce e la crittografia
  • Produzione e ingegneria: per il design dei prodotti, la simulazione la prototipazione

Nel complesso, le GPU accelerano i calcoli, consentono l’elaborazione parallela e promuovono l’innovazione in diversi settori.

Sfruttare l’elaborazione delle GPU con HPE

Sfruttare l’elaborazione delle GPU con HPE

HPE utilizza le GPU per l’high performance computing su diverse piattaforme:

  • HPE Cray XD670: questo supercomputer eccelle in simulazioni scientifiche complesse, AI e attività a uso intensivo di dati con CPU e GPU potenti. Le GPU forniscono l’elaborazione parallela, consentendo ai ricercatori e agli scienziati di risolvere i problemi di genomica, modellazione climatica e di altro tipo in modo più rapido e preciso.
  • Serie ProLiant: i server HPE ProLiant utilizzano le GPU per accelerare la virtualizzazione, il deep learning e l’high performance computing. I server ottimizzati per le GPU forniscono la potenza di elaborazione necessaria per le applicazioni esigenti di finanza, sanità e produzione.
  • Supercomputing per l’AI generativa: HPE utilizza CPU e GPU per sviluppare l’intelligenza artificiale e il machine learning. HPE consente alle aziende di addestrare e distribuire i modelli AI in modo più rapido con le GPU nelle piattaforme di supercomputing come i server ProLiant e Cray XD670 favorendo nuove informazioni e innovazioni nei diversi settori.

Le soluzioni di elaborazione predisposte per la GPU di HPE aumentano la capacità di elaborazione, supportando le imprese nella risoluzione dei problemi difficili e promuovendo la trasformazione digitale con velocità ed efficienza impareggiabili.

HPE Cray XD670

Accelera le prestazioni dell'intelligenza artificiale per l'addestramento dei Large Language Model, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'addestramento multimodale.

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