Introduzione ai processi informatici
Data centers, luoghi fisici che ospitano hardware per il calcolo, dispositivi di archiviazione dei dati e attrezzature di rete, svolgono un ruolo cruciale nell'assicurare la continua disponibilità delle applicazioni per gli utenti. Nel campo dell'intelligenza artificiale (AI), l'unità di elaborazione grafica (GPU) si è affermata come un attore chiave.
Le GPU, con le loro migliaia di unità logiche aritmetiche progettate per l'elaborazione parallela, hanno trovato applicazioni oltre la grafica. Si sono dimostrate particolarmente utili nell'AI, in particolare nell'addestramento dei modelli utilizzando i dati. Ciò è dovuto alla loro capacità di eseguire operazioni matematiche complesse in modo efficiente.
Nel mese di ottobre 2023, il governo indiano ha avviato una discussione sull'istituzione di 25.000 GPU nel paese. Questo passo ha rappresentato un passo verso il rafforzamento delle capacità di AI dell'India. La missione IndiaAI, un'iniziativa finalizzata all'istituzione della capacità di calcolo attraverso il modello di partenariato pubblico-privato, ha ricevuto un importante sostegno nel marzo 2024, quando il gabinetto ha approvato un stanziamento di Rs. 10.372 crore, con l'obiettivo di istituire una capacità di calcolo di almeno 10.000 GPU.
L'architettura unificata per dispositivi di calcolo (CUDA) costruita da NVIDIA è una piattaforma di calcolo che consente l'elaborazione parallela nelle GPU. Tuttavia, per i compiti di inferenza, gli ASIC (come i TPU di Google) e gli FPGA (come gli Agilex di Intel) sono più efficienti delle GPU.
Le società indiane, come Vervesemi, un'azienda fabless di semiconduttori sostenuta dal governo, stanno sviluppando circuiti integrati alimentati da AI. Anche se la produzione su larga scala è prevista per la fine del 2026 o l'inizio del 2027, si prevede che i primi chip semiconduttori commerciali dell'India, che utilizzano i nodi tecnologici da 28nm a 90nm, saranno messi in produzione entro la fine del 2025. Questo segna l'ingresso dell'India nella produzione di semiconduttori, anche se attualmente manca di una capacità specializzata estesa per la produzione di chip AI come i TPU o la produzione di FPGA.
Il livello hardware dello stack di calcolo fornisce la capacità grezza che i modelli AI utilizzano per elaborare i dati e generare insight. Al contrario, il livello software funge da interfaccia che consente all'utente di sviluppare applicazioni utilizzando la capacità grezza fornita dall'hardware.
È importante notare che non esiste una definizione ampiamente accettata di calcolo. Nella sua forma hardware, il calcolo si riferisce ai chip che eseguono i calcoli, elaborano i dati e eseguono le istruzioni. L'architettura del trasformatore che sta alla base dei modelli AI generativi ha la
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