Le reti neurali artificiali, ispirate alla struttura e al funzionamento del cervello umano, sono composte da neuroni artificiali organizzati in strati (input, hidden e output). Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono particolarmente efficaci nel riconoscimento di pattern visivi grazie alla loro capacità di preservare le relazioni spaziali nei dati. Le reti neurali ricorrenti (RNN), inclusi i modelli LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit), sono invece ottimali per l’elaborazione di sequenze temporali e dati sequenziali.
Possibilità e Applicazioni
Nel mercato del computer industriale, le reti neurali offrono numerose opportunità avanzate:
- Manutenzione Predittiva: Implementando modelli di machine learning basati su reti neurali, è possibile analizzare dati storici e in tempo reale per prevedere guasti e malfunzionamenti delle macchine. Algoritmi di deep learning possono identificare pattern complessi nei dati di sensori, migliorando l’affidabilità e riducendo i tempi di inattività.
- Ottimizzazione dei Processi: Le reti neurali possono essere utilizzate per l’analisi di grandi volumi di dati di produzione, identificando inefficienze e suggerendo miglioramenti. Ad esempio, le CNN possono essere impiegate per il controllo qualità visivo, mentre le RNN possono ottimizzare i processi di produzione basati su dati temporali.
- Automazione Avanzata: L’integrazione di reti neurali nei sistemi di automazione consente lo sviluppo di macchine intelligenti capaci di adattarsi a condizioni variabili e di prendere decisioni autonome in tempo reale. Questo include l’uso di reinforcement learning per l’ottimizzazione dinamica dei processi e l’adattamento continuo.
Prospettive Future
I continui progressi nell’hardware, come le unità di elaborazione grafica (GPU) e i tensor processing units (TPU), insieme alla disponibilità di grandi quantità di dati, stanno rendendo le reti neurali sempre più potenti e accessibili. Questo apre la strada a nuove applicazioni e innovazioni nel settore industriale, rendendo l’AI una componente essenziale per il futuro. Inoltre, l’adozione di tecniche di federated learning e edge computing permette di elaborare i dati direttamente sul campo, migliorando la reattività e la sicurezza dei sistemi.
Nvidia leader nel settore
NVIDIA è leader nel mondo delle reti neurali grazie alla sua offerta di un ecosistema hardware e software:
L’ecosistema NVIDIA è uno dei più avanzati e completi nel campo dell’intelligenza artificiale, grazie a una combinazione di hardware potente, software ottimizzato e un’ampia gamma di strumenti e servizi. Ecco alcuni aspetti chiave:
Hardware Avanzato
NVIDIA è nota per le sue GPU che sono fondamentali per l’addestramento e l’inferenza delle reti neurali. Le GPU come la serie A100 e le più recenti H100 offrono prestazioni eccezionali non solo per la quantità di tensor core e cuda core ma montano anche fino a 188GB di memoria.
Software e Librerie
NVIDIA ha sviluppato un ecosistema software robusto, tanto da definirsi più una software house che un’azienda produttrice di hardware.
- CUDA: Una piattaforma di calcolo parallelo e un modello di programmazione che consente agli sviluppatori di utilizzare la potenza delle GPU per accelerare le applicazioni di calcolo intensivo.
- cuDNN: Una libreria GPU-accelerata per deep learning che fornisce primitive altamente ottimizzate per reti neurali profonde.
- TensorRT: Una piattaforma di inferenza ad alte prestazioni che ottimizza i modelli di deep learning per la produzione.
Framework e Strumenti
NVIDIA supporta una vasta gamma di framework di deep learning come TensorFlow, PyTorch e MXNet, fornendo ottimizzazioni specifiche per GPU che migliorano le prestazioni e riducono i tempi di addestramento. Inoltre, strumenti come NVIDIA NGC (NVIDIA GPU Cloud) offrono container preconfigurati per AI, deep learning e HPC (High-Performance Computing), facilitando l’implementazione e la scalabilità delle applicazioni.
Perché usare GPU professionali (RTX /Quadro) anziché le commerciali (Geforce)?
Le GPU commerciali, come le NVIDIA GeForce RTX, offrono prestazioni ma sono pensate per il gaming infatti hanno capacità limitate a confronto e non sono ottimizzate per a livello di consumo energetico, possono avere picchi altissimi di assorbimento.
Le 3 principali differenze sono:
Capacità di Calcolo FP64
- GPU GeForce RTX: Ad esempio, le GeForce RTX 3090 hanno un rapporto di calcolo FP64 di 1/32 rispetto al calcolo FP32, il che significa che le operazioni FP64 sono molto più lente.
- GPU Quadro RTX: Le Quadro RTX offrono prestazioni FP64 molto superiori, con un rapporto di calcolo FP64 di 1/2 o 1/3 rispetto al calcolo FP32, a seconda del modello.
Affidabilità e Precisione
- Memoria ECC: Le GPU Quadro supportano la memoria ECC (Error-Correcting Code), che è essenziale per garantire l’integrità dei dati in applicazioni critiche. Le GPU GeForce non offrono questa funzionalità, rendendole meno adatte per ambienti dove la precisione dei dati è cruciale.
- Dissipazione: Le GPU Quadro sono otimizzate per l’uso multi gpu andando ad usare soluzioni di dissipazione che permettono di rimanere nell’ingobro di 2 slot.
- Supporto Multi-GPU: Le GPU Quadro supportano configurazioni multi-GPU avanzate, permettendo di utilizzare più schede grafiche in parallelo per aumentare le prestazioni in applicazioni di rendering e simulazione. Le GPU GeForce hanno supporto limitato per queste configurazioni.
- Consumo energetico: Le GPU NVIDIA RTX Quadro sono progettate per rispettare specifici limiti di potenza, garantendo un funzionamento affidabile e stabile in ambienti professionali. Questi limiti sono spesso imposti per assicurare che le schede grafiche operino entro parametri sicuri e per evitare surriscaldamenti o danni hardware, inoltre garantiscono power management affidabile. Le gpu Geforce invece possono arrivare anche al doppio del loro TDP in quanto pensate per picchi di breve durata, rendendo anche power management del sistema un componente molto più difficile da calcolare.
Advanced technologies può fornire diverse piattaforme dai pc fanless, alle soluzioni workstation per arrivare ai Server con supporto fino a 10 GPU.
Nel mondo dell’industria moderna, l’affidabilità e la robustezza sono fondamentali, soprattutto quando si tratta di edge computing in ambienti difficili. Advantech e Neousys offrono soluzioni fanless all’avanguardia, progettate per supportare le GPU NVIDIA, garantendo prestazioni eccezionali anche nelle condizioni più estreme.
Robustezza senza compromessi
Le soluzioni fanless dei nostri partner sono progettate per resistere a vibrazioni e polvere, rendendole ideali per applicazioni in ambienti industriali severi. Grazie alla loro progettazione senza ventole, queste unità riducono al minimo i rischi di guasti meccanici e manutenzione, assicurando un funzionamento continuo e affidabile.
Prestazioni potenti con GPU NVIDIA
Gpu di diversi formati e potenze per coprire le vostre esigenze.
Standard pci-express card, per le esigenze dove la prestazione è la prerogativa principale
MXM Module, dove si ha necessità di soluzioni embedded e completamente fanless.
Jetson Module
La piattaforma nVidia Jetson permette alte prestazioni ma con un risparmio energetico notevole, necessita di un jetpack, un os di base linux dedicato e ottimizzato per le piattaforme nVidia.
