{"id":127678,"date":"2025-02-22T13:59:00","date_gmt":"2025-02-22T21:59:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=127678"},"modified":"2025-02-15T16:04:27","modified_gmt":"2025-02-16T00:04:27","slug":"cpu-e-gpu-a-confronto-per-il-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/it\/purely-technical\/cpu-e-gpu-a-confronto-per-il-machine-learning\/","title":{"rendered":"CPU e GPU a confronto per il machine learning"},"content":{"rendered":"\n
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Mentre le CPU sono in grado di elaborare molte attivit\u00e0 generali in modo rapido e sequenziale, le GPU utilizzano il calcolo parallelo per suddividere problemi enormemente complessi in pi\u00f9 calcoli simultanei di minori dimensioni. Ci\u00f2 le rende ideali per gestire i processi di calcolo distribuiti su larga scala che sono necessari per il machine learning.<\/p>\n\n\n\n

In questo articolo confronteremo le differenze tra una CPU e una GPU, nonch\u00e9 le applicazioni per ciascuna di esse nell’ambito del machine learning, delle reti neurali e del deep learning<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Che cos’\u00e8 una CPU?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Un’unit\u00e0 di elaborazione centrale, o CPU, \u00e8 un processore che elabora le istruzioni di base di un computer, come le funzioni aritmetiche e logiche, e le operazioni di I\/O. In genere si tratta di un piccolo ma potente chip integrato nella scheda madre del computer.<\/p>\n\n\n\n

La CPU \u00e8 considerata il cervello del computer perch\u00e9 interpreta ed esegue la maggior parte delle sue istruzioni hardware e software.<\/p>\n\n\n\n

I componenti standard di una CPU comprendono uno o pi\u00f9 core, la cache, l’unit\u00e0 di gestione della memoria (MMU), nonch\u00e9 il clock e l’unit\u00e0 di controllo della CPU. Tutti questi componenti lavorano insieme per consentire al computer di eseguire pi\u00f9 applicazioni contemporaneamente.<\/p>\n\n\n\n

Il core \u00e8 l’architettura centrale della CPU, dove vengono eseguiti tutti i calcoli e la logica.<\/p>\n\n\n\n

In passato le CPU erano a singolo core, ma oggi sono multicore, cio\u00e8 dotate di due o pi\u00f9 processori per migliorare le performance. Una CPU elabora le attivit\u00e0 in modo sequenziale e le suddivide tra i vari core per abilitare il multitasking.<\/p>\n\n\n\n

Che cos’\u00e8 una GPU?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Una GPU, o unit\u00e0 di elaborazione grafica, \u00e8 un processore per computer che utilizza calcoli accelerati per eseguire il rendering intensivo di immagini e grafica ad alta risoluzione. Sebbene siano state originariamente progettate per il rendering di immagini, video e animazioni 2D e 3D su un computer, oggi le GPU sono utilizzate in applicazioni che vanno ben oltre l’elaborazione grafica, tra cui gli analytics dei Big Data e il machine learning. Questo tipo di calcolo viene spesso definito “GPGPU” o “General Purpose GPU”.<\/p>\n\n\n\n

Le GPU funzionano in modo simile alle CPU e contengono componenti simili (ad esempio, core, memoria e cos\u00ec via). Possono essere integrate nella CPU o essere separate dalla CPU e dotate di una propria RAM.<\/p>\n\n\n\n

Le GPU utilizzano il calcolo parallelo<\/a>, dividendo le attivit\u00e0 in attivit\u00e0 secondarie pi\u00f9 piccole che vengono distribuite tra numerosi processori nella GPU. In questo modo si ottiene un’elaborazione pi\u00f9 rapida delle attivit\u00e0 di calcolo specializzate.<\/p>\n\n\n\n

CPU e GPU a confronto: qual \u00e8 la differenza?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La differenza fondamentale tra GPU e CPU risiede nel fatto che le CPU sono ideali per eseguire rapidamente operazioni sequenziali, mentre le GPU utilizzano l’elaborazione parallela per eseguire le attivit\u00e0 simultaneamente con velocit\u00e0 ed efficienza maggiori.<\/p>\n\n\n\n

Le CPU sono processori di uso generale in grado di gestire quasi tutti i tipi di calcolo. Sono in grado di allocare una potenza elevata per eseguire il multitasking tra diversi set di istruzioni lineari allo scopo di velocizzare l’esecuzione di tali istruzioni.<\/p>\n\n\n\n

Sebbene le CPU siano in grado di eseguire operazioni sequenziali su calcoli complessi in modo rapido ed efficiente, sono meno efficienti nell’elaborazione parallela di un’ampia gamma di attivit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Le GPU sono eccellenti nel gestire calcoli specializzati e possono avere migliaia di core in grado di eseguire operazioni parallele su pi\u00f9 data point. Grazie all’esecuzione in batch delle istruzioni e all’invio di enormi quantit\u00e0 di dati a volumi elevati, possono velocizzare i workload oltre le funzionalit\u00e0 di una CPU.<\/p>\n\n\n\n

In questo modo, le GPU accelerano notevolmente attivit\u00e0 specializzate come il machine learning, gli analytics dei dati e altre applicazioni di intelligenza artificiale (AI).<\/p>\n\n\n\n

Come funziona una GPU?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mentre le CPU dispongono in genere di un numero inferiore di core che funzionano ad alta velocit\u00e0, le GPU hanno molti core di elaborazione che operano a bassa velocit\u00e0. Quando riceve l’assegnazione di un’attivit\u00e0, una GPU la divide in migliaia di attivit\u00e0 secondarie pi\u00f9 piccole e le elabora in modo simultaneo, anzich\u00e9 seriale.<\/p>\n\n\n\n

Nel rendering grafico, le GPU gestiscono calcoli matematici e geometrici complessi per creare effetti visivi e immagini realistiche. Le istruzioni devono essere eseguite simultaneamente per disegnare e ridisegnare immagini centinaia di volte al secondo allo scopo di offrire un’esperienza visiva fluida.<\/p>\n\n\n\n

Le GPU eseguono anche l’elaborazione dei pixel, un processo complesso che richiede un’enorme quantit\u00e0 di potenza di elaborazione per eseguire il rendering di pi\u00f9 livelli e creare le complesse texture necessarie per una grafica realistica.<\/p>\n\n\n\n

Grazie a questo elevato livello di potenza di elaborazione, le GPU sono indicate per il machine learning, l’intelligenza artificiale e altre attivit\u00e0 che richiedono centinaia o migliaia di calcoli complessi. I team possono aumentare la capacit\u00e0 di calcolo con cluster di calcolo a performance elevate<\/a> aggiungendo pi\u00f9 GPU per nodo in grado di dividere le attivit\u00e0 in migliaia di attivit\u00e0 secondarie pi\u00f9 piccole e di elaborarle tutte contemporaneamente.<\/p>\n\n\n\n

CPU e GPU a confronto per il machine learning<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Il machine learning \u00e8 una forma di intelligenza artificiale che utilizza algoritmi e dati storici per identificare modelli e prevedere risultati con un intervento umano minimo o nullo. Il machine learning richiede l’immissione di grandi dataset continui per migliorare la precisione dell’algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

Sebbene le CPU non siano considerate altrettanto efficienti per i processi di machine learning data-intensive, sono comunque convenienti nelle situazioni in cui la GPU non \u00e8 indicata.<\/p>\n\n\n\n

Tali casi d’uso includono algoritmi di machine learning, come i dati delle serie temporali, che non richiedono il calcolo parallelo, e i sistemi di raccomandazione per la formazione che necessitano di un’elevata quantit\u00e0 di memoria per l’integrazione dei livelli. Alcuni algoritmi sono inoltre ottimizzati per l’uso delle CPU rispetto alle GPU<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Maggiore \u00e8 la quantit\u00e0 di dati, migliore e pi\u00f9 veloce \u00e8 l’apprendimento di un algoritmo di machine learning. La tecnologia delle GPU si \u00e8 evoluta al di l\u00e0 dell’elaborazione grafica a performance elevate<\/a> per essere applicata ai casi d’uso che richiedono l’elaborazione di dati ad alta velocit\u00e0 e calcoli paralleli. Di conseguenza, le GPU forniscono l’elaborazione parallela necessaria per supportare i processi complessi in pi\u00f9 passaggi del machine learning.<\/p>\n\n\n\n

CPU e GPU a confronto per le reti neurali<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le reti neurali apprendono da enormi quantit\u00e0 di dati nel tentativo di simulare il comportamento del cervello umano. Durante la fase di addestramento, una rete neurale analizza i dati in ingresso e li confronta con dati standard, in modo da poter formulare previsioni.<\/p>\n\n\n\n

Poich\u00e9 le reti neurali utilizzano principalmente enormi dataset, il tempo di addestramento pu\u00f2 aumentare man mano che il volume dei dataset cresce. Sebbene sia possibile addestrare reti neurali su scala ridotta utilizzando le CPU, queste ultime diventano meno efficienti nell’elaborazione di elevati volumi di dati, causando un aumento del tempo di addestramento man mano che vengono aggiunti altri livelli e parametri.<\/p>\n\n\n\n

Le reti neurali costituiscono la base del deep learning (una rete neurale con tre o pi\u00f9 livelli) e sono progettate per essere eseguite in parallelo, con ogni attivit\u00e0 eseguita in modo indipendente dall’altra. Questo rende le GPU pi\u00f9 adatte all’elaborazione degli enormi dataset e dei complessi dati matematici usati per l’addestramento delle reti neurali.<\/p>\n\n\n\n

CPU e GPU a confronto per il deep learning<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Un modello di deep learning \u00e8 una rete neurale con tre o pi\u00f9 livelli. I modelli di deep learning hanno architetture altamente flessibili che consentono loro di apprendere direttamente da dati raw. L’addestramento delle reti di deep learning con elevati dataset pu\u00f2 aumentare la loro precisione predittiva.<\/p>\n\n\n\n

Le CPU sono meno efficienti delle GPU per il deep learning perch\u00e9 elaborano le attivit\u00e0 sequenzialmente, una alla volta. Man mano che si utilizzano pi\u00f9 data point per l’input e la previsione, diventa pi\u00f9 difficile per una CPU gestire tutte le attivit\u00e0 associate.<\/p>\n\n\n\n

Il deep learning richiede velocit\u00e0 e performance elevate, e i modelli apprendono pi\u00f9 rapidamente quando tutte le operazioni vengono elaborate contemporaneamente. Grazie alle migliaia di core di cui dispongono, le GPU sono ottimizzate per l’addestramento di modelli di deep learning e possono elaborare pi\u00f9 attivit\u00e0 parallele fino a tre volte pi\u00f9 velocemente di una CPU.<\/p>\n\n\n\n