Chip dedicati all’IA: perché sono importanti

Chip, negli ultimi sessant’anni hanno assunto un ruolo sempre più importante e difficilmente lo perderanno nel prossimo futuro. Le cose, però, sono cambiate nel corso del tempo per molteplici fattori.

L’inizio della storia

La storia dei microchip parte da lontano, le aziende che oggi sono colossi dell’informatica nascono nella seconda metà degli anni sessanta. Intel viene fondata da Robert Noyce e Gordon Moore nel 1968. Nel 1971 viene presentato il primo processore di casa Intel: il 4004. Costava 200 dollari e poteva compiere 60.000 operazioni al secondo, costituito da circa 2300 transistor, la frequenza era di circa 730 Khz. 

Nel 1976 viene presentato l’8085, un processore che pochi anni dopo il capostipite già era costituito da 6500 transistor, quasi tre volte il primo, e raggiungeva una frequenza di 3 – 5 mhz. 

Nel frattempo il mondo dell’elettronica si stava evolvendo e altri competitor, come AMD e Motorola, avevano fatto ingresso nel mercato. Intanto nascevano console per videogiochi che avrebbero fatto la storia, come l’ATARI 2600. 

Potenze computazionali sempre più alte

Da processori come il 4004 che si trovavano principalmente nelle calcolatrici, negli anni novanta arriva la vera rivoluzione per il mercato dei desktop e quello nascente dei portatili. 

Il Pentium P5, presentato nel 1993, rappresenta una pietra miliare dell’informatica. Si tratta di un processore x86 che, grazie alla nuova architettura a 32bit poteva eseguire grandi quantità di operazioni di tipo diverso. Si tratta di un processore decisamente più vicino a quelli che siamo abituati ad utilizzare oggi.

La legge di Moore

Uno dei fondatori di Intel, Gordon Moore, è anche il padre della famosissima legge omonima. Egli sosteneva che nel tempo il numero dei transistor sarebbe raddoppiato costantemente, con una parallela diminuzione dei costi. Questo avrebbe portato ad un aumento costante della velocità dei processori.

Per anni la legge di Moore ha rappresentato la bussola per l’intera industria dei microchip. Oggi però le cose sono un po’ cambiate, perché il limite fisico dei componenti utilizzati è quasi stato raggiunto e, anche per questo, sono state studiate soluzioni come quella che vedremo tra poco.

La rivoluzione dei multi-core

Dai processori che avevano un solo nucleo principale, il cosiddetto core, alla metà degli anni duemila si arriva ai processori con più core. Questo apre una serie di possibilità nuove, e soprattutto permette di incrementare la potenza in un mondo nel quale i limiti fisici dei componenti si fanno sempre più evidenti. 

Rispetto ad un processore a singolo core, i multicore permettono di gestire più operazioni in parallelo, aumentando quindi la velocità e la fluidità del sistema. Oppure possono gestire parti della stessa operazione per ottenere vantaggi prima impossibili. La vera rivoluzione è che aggiungendo un core si ottengono vantaggi prestazionali senza dover aumentare la frequenza della CPU, permettendo quindi di risparmiare energia.

Tra le CPU multicore più importanti annoveriamo sicuramente le linee Intel i3, i5, i7 e i9. Destinate ad utenti diversi con scopi diversi. Altri concorrenti come AMD hanno risposto con processori come i Ryzen che hanno permesso di avere prodotti all’avanguardia dando alternativa ai consumatori. 

Oggi c’è abbastanza potenza

L’evoluzione ha permesso di avere talmente tanta potenza che oggi è possibile pensare a chip interamente dedicati all’Intelligenza Artificiale.

Intel all’Innovation 2023 ha presentato la Neural Processing Unit. Ovvero una parte dedicata all’elaborazione di calcoli legati all’IA nelle CPU che si troveranno a breve sul mercato. Questo segna l’inizio di una nuova era, sempre più basata sulle capacità di questo strumento in continua evoluzione. Avere un’integrazione di questo tipo apre a scenari di utilizzo del computer sempre più diversi e stupefacenti. Windows 12 parrebbe portare l’integrazione con l’IA ad un livello fino ad ora mai visto. E l’utilizzo di questi processori ne migliorerà sicuramente le prestazioni. 

L’IA potrà essere applicata anche a campi produttivi, come ad esempio nella previsione della produzione e non solo. Si tratta di un settore appena agli inizi, con grandissime potenzialità.