La IA é frutto di una serie di iterazioni tra hardware e software, lavorano insieme per rendere possibile lo sviluppo, la distribuzione e la gestione di soluzioni IA scalabili e performanti in vari settori, dall’industria alla sanità.

Architetture Hardware

L’hardware specializzato è cruciale per gestire il carico computazionale richiesto dall’IA.

• Unità di Elaborazione Grafica (GPU): Le GPU, come quelle prodotte da NVIDIA o AMD, sono ottimizzate per il calcolo parallelo e sono fondamentali per l’addestramento e l’inferenza di modelli IA.
• Unità di Elaborazione Tensoriale (TPU): Le TPU, sviluppate da Google, sono acceleratori hardware specializzati per il deep learning, progettati per lavorare con TensorFlow.
• ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): Circuiti integrati progettati specificamente per applicazioni IA, come l’elaborazione di reti neurali.
• FPGA (Field Programmable Gate Array): Componenti hardware programmabili usati in contesti IA che richiedono personalizzazioni elevate e bassa latenza.
• CPU ad alte prestazioni: Processori multi-core utilizzati per attività meno intense, come il preprocessing dei dati.

Architetture Software

Il software consente di costruire, addestrare e gestire i modelli IA.

• Framework per l’Apprendimento Automatico e il Deep Learning:
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • scikit-learn
  • Keras
• Piattaforme di Calcolo Distribuito:
  • Apache Spark (per il machine learning distribuito e la gestione dei dati su larga scala)
  • Ray (per l’addestramento distribuito di modelli IA)
• Middleware per l’Inferenza: Software che ottimizza l’esecuzione dei modelli su dispositivi con risorse limitate, come TensorRT o OpenVINO.

Architetture Cloud

Il cloud computing gioca un ruolo chiave nella scalabilità e nell’accesso alle risorse per l’IA.

• Servizi Cloud per l’IA:
  • AWS (Amazon SageMaker, EC2 GPU)
  • Google Cloud AI Platform
  • Microsoft Azure AI
  • IBM Watson AI
• Cloud Ibrido e Edge Computing: Permettono di eseguire inferenze IA vicino alla fonte dei dati, riducendo la latenza.

Architetture per la Gestione dei Dati

I dati sono il «carburante» dell’IA, e le architetture per la loro gestione sono fondamentali.

• Data Lakes e Data Warehouses: Per l’archiviazione e la gestione di dati su larga scala, utilizzando soluzioni come Amazon S3, Google BigQuery o Apache Hadoop.
• ETL e Pipelines di Dati: Framework come Apache Kafka, Apache NiFi o Airflow per l’estrazione, trasformazione e caricamento dei dati.
• Data Governance e Sicurezza: Strumenti per garantire la qualità dei dati e rispettare le normative, come GDPR.

Architetture di Reti Neurali

La progettazione delle reti neurali è una componente essenziale.

• Architetture Standard:
  • Reti Neurali Convoluzionali (CNN): Per elaborazione di immagini.
  • Reti Ricorrenti (RNN) e LSTM: Per dati sequenziali e serie temporali.
  • Transformer (es. BERT, GPT): Per il linguaggio naturale.
• Architetture Ibride: Combinazioni di più reti per gestire input complessi.

Architetture Edge e IoT

Per applicazioni IA che richiedono l’elaborazione locale, come veicoli autonomi o dispositivi IoT.

• Dispositivi Edge: Hardware ottimizzato per IA, come NVIDIA Jetson o Google Coral.
• Piattaforme IoT: Sistemi per l’integrazione e la comunicazione tra dispositivi, come AWS IoT o Azure IoT Hub.

La entrada Quali sono le architetture abilitanti per AI? apareció primero en Synergo!.