Esplorando i confini dell’AI: le sfide tecniche di velocità di calcolo e capacità di memoria nel progresso dell’intelligenza artificiale.
L’ambizione di emulare l’intelligenza umana attraverso sistemi informatici ha radici profonde nella storia della tecnologia, e ogni giorno si fanno passi da gigante nel campo dell’Intelligenza Artificiale (AI). Tuttavia, nonostante i progressi, ci sono limiti intrinseci e sfide tecniche che ancora frenano il suo sviluppo pieno. In questo contesto, due parametri fondamentali vengono alla ribalta: la velocità di calcolo e la capacità di memoria.
Prendendo spunto dalla recente innovazione della Nvidia Blackwell, un processore all’avanguardia, possiamo compiere un’analisi approfondita di come velocità e memoria costituiscano il fulcro della prestazione delle macchine moderne. Le architetture precedenti sono state fondamentali per i grandi balzi in avanti in termini di capacità di elaborazione: da processori misurati in Hertz e GigaHertz fino ai più recenti multi-core e spazi di archiviazione che raggiungono dimensioni inimaginabili fino a pochi anni fa.
Nella tradizionale gerarchia della memoria informatica, abbiamo assistito a un percorso in cui la memoria su disco, la RAM e la cache del processore offrivano una capacità crescente ma con dicotomie di velocità e costo. Tuttavia, nell’era dell’AI intensiva e dei suoi modelli predittivi, emerge la necessità di redefinire questo paradigma per ottimizzare processi e risultati.
Con modelli di AI che richiedono, già nel 2024, fino a 40-80GB di memoria ad altissime prestazioni, è imprescindibile che le soluzioni proposte siano in grado di movimentare volumi di dati colossali in tempi ristretti. Questo implica l’adattamento delle architetture delle GPU, che ormai necessitano di una memoria più vasta e più vicina all’unità di calcolo.
Questo scenario pone luce su un limite teorico, delineato precocemente da Claude Shannon con la sua definizione di entropia nell’informazione, un concetto estremamente attuale nonostante il passare degli anni e che designa l’autotrasformazione indesiderata dei messaggi, o più comunemente, errore di trasmissione. La sfida è quindi ridurre la distanza fisica tra memoria e unità di calcolo per minimizzare l’entropia e ottimizzare il trasferimento delle informazioni. In questo contesto, non sorprende che l’industria stia investendo massicciamente in soluzioni GPU più efficienti e capienti.
Uno degli ambiti maggiormente influenzati da questi sviluppi è sicuramente quello dei dispositivi mobili, come gli smartphone, che non possono beneficiare delle stesse soluzioni adottate per i server a causa delle limitazioni fisiche e di consumo energetico. In questo campo, l’ottimizzazione dei modelli di AI per renderli meno onerosi in termini di memoria e trasferimento dati è una frontiera ancora aperta, con Google e Microsoft attivamente impegnate nella ricerca.
Tuttavia, anche queste soluzioni più leggere portano con sé problemi legati alla precisione e alla qualità dell’output. I modelli di AI semplificati potrebbero non essere in grado di fornire la stessa “intelligenza” dei loro equivalenti più ingombranti e più affamati di risorse. Il limite, dunque, resta quello di natura fisica e termodinamica, come sottolineato dalle riflessioni di Shannon e Von Neumann.
Le architetture server attuali, come la già citata NVidia Blackwell, e lo sviluppo di tecnologie Small Language Model (SLM), rappresentano degli approcci diversi al problema. Se da un lato le nuove generazioni di GPU implementano soluzioni incredibili in termini di alimentazione e elaborazione dei dati, dall’altro gli SLM cercano di ottimizzare le prestazioni per task specifici.
Nonostante tutto, la frontiera della superconduttività e della comunicazione quantistica potrebbe rappresentare la chiave per superare gli attuali limiti di velocità e memoria nell’AI. Sta a noi considerare questi aspetti quando ci avviciniamo alla scelta di dispositivi tecnologici di nuova generazione e comprendere che, per molti aspetti, l’AI che vivremo quotidianamente verrà probabilmente gestita da soluzioni cloud.
A concludere, l’AI rappresenta un terreno in continuo divenire, in cui le sfide tecniche di velocità di calcolo e capacità di memoria rimangono punti di snodo cruciali per il suo sviluppo futuro. Resta chiaro che senza importanti progressi in queste aree, anche le intelligenze artificiali più avanzate si troveranno ad affrontare enormi ostacoli.