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Con tutto il clamore sull’intelligenza artificiale, le aziende hanno davvero bisogno delle GPU o potrebbero funzionare anche altri processori?
È stato definito la “Corsa agli armamenti dell’IA” da più di un commentatore del settore. Si tratta della frenesia della competizione per introdurre modelli di intelligenza artificiale generativa (AI) sempre più grandi e capaci, in grado di generare testi, immagini o video a partire dai suggerimenti degli utenti su qualsiasi argomento.
Tutti i principali fornitori di software hanno introdotto la propria versione di IA generativa, sebbene per lo più del tipo Large Language Model (LLM). Il più famoso rimane tuttavia il prodotto pioniere in questo spazio, Chat-GPT di OpenAI, lanciato per la prima volta nel 2022.
Anche i fornitori di hardware, in particolare i produttori di chip, sono stati attivi. Fondamentalmente, perché questi algoritmi hanno bisogno di molti microchip per elaborare le montagne di dati necessari per il loro addestramento.
I grandi produttori di chip come NVIDIA stanno promuovendo i chip GPU come i migliori per ottenere il massimo dalle applicazioni di IA, il che ha influenzato drasticamente il prezzo e la disponibilità delle GPU. Ciò è indubbiamente aggravato da ordini sostanziali effettuati da grandi attori influenti, che spesso hanno la precedenza.
Con la frenesia della competizione globale tra attori come Google, Microsoft, Amazon, Baidu e Alibaba, la domanda di GPU è aumentata drasticamente. I piccoli attori (relativamente parlando), o le aziende interessate a testare i sistemi, possono trovare impossibile assicurarsi le GPU di cui hanno bisogno.
Avere accesso a una partnership con un distributore indipendente professionale può diventare una risorsa indispensabile, permettendovi di identificare le scorte disponibili di GPU valide ovunque nel mondo e alle migliori condizioni.
Mentre gli investitori continuano a promuovere l’entusiasmo, non è chiaro a tutte le industrie come giustificare un business case. Implementare l’IA richiede investimenti significativi in software, hardware, formazione dei dipendenti e tempo. Il percorso per generare un chiaro ritorno su tale investimento e un significativo vantaggio competitivo è spesso piuttosto nebuloso.
Inoltre, come sottolinea l’esperto del settore e autore David Linthicum in questo articolo su InfoWorld, contrariamente al coro prevalente, le CPU possono spesso essere più che sufficienti per la stragrande maggioranza dei casi d’uso aziendali di IA.
Considerando che le CPU attualmente non sono il tema del mese nel ciclo dell’hype, potrebbe avere più senso fare scorta di CPU per i vostri specifici test o casi d’uso aziendali di IA.
Per tipi di applicazioni di IA più specializzate, le aziende potrebbero anche considerare i field-programmable gate arrays (FPGAs) o le associative processing units (APUs).
In conclusione, come per tutti i grandi investimenti, le aziende dovrebbero completare un’attenta e dettagliata analisi dei requisiti sul loro caso d’uso aziendale previsto per l’IA, incluso a livello di elaborazione, e non solo seguire il clamore generato e riecheggiato in rete.
Una volta identificate le vostre effettive esigenze di elaborazione, che si tratti di GPU, CPU, FPGA o APU, contattateci con la vostra richiesta e vi troveremo le migliori condizioni disponibili — come possono testimoniare i nostri clienti.
Prendersi il tempo per fare questa analisi vi farà risparmiare tempo e denaro e migliorerà il vostro ROI!
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