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In generale, la CPU non svolge un ruolo importante nell’esecuzione di modelli generativi, a meno che non venga utilizzata al posto della GPU, il che non è consigliabile! Tuttavia, quando il flusso di lavoro non si limita all’esecuzione di modelli generativi, la CPU potrebbe avere un impatto notevole. Ad esempio, se parte del flusso di lavoro prevede la raccolta, la manipolazione o la pre-elaborazione dei dati, la CPU può essere un componente critico della pipeline di lavoro. Inoltre, la scelta della piattaforma CPU influisce su aspetti quali le dimensioni complessive del sistema, la capacità e l’ampiezza di banda della memoria, il numero di corsie PCI-Express e la connettività I/O.

Nella scienza dei dati, lo spostamento e la trasformazione di grandi insiemi di dati comporta un notevole impegno. La CPU, con la sua capacità di accedere a grandi quantità di memoria, può dominare i flussi di lavoro, a differenza del calcolo su GPU in ML/DL. Il parallelismo multi-core dipenderà dal compito, ma il parallelismo nell’elaborazione dei dati è spesso molto buono.

Qual è la CPU migliore per creare immagini e video tramite l’AI?

Il nostro team ha testato i modelli di IA generativa su un’ampia gamma di CPU recenti, tra cui gli Intel Core Ultra, oltre ai loro Xeon W-3495X, nonché i Ryzen di AMD e Threadripper PRO sempre di AMD – e la scelta del processore non ha avuto alcun impatto sulla velocità di generazione delle immagini. Tutte queste CPU sono più che in grado di supportare una scheda video moderna, che è il luogo in cui si svolge la maggior parte del lavoro. Se si desidera eseguire più modelli contemporaneamente, una CPU con più corsie PCI-Express, come Threadripper o Xeon, sarà in grado di gestire meglio il numero di schede grafiche richiesto.

Un maggior numero di core della CPU rende più veloci i flussi di lavoro dell’IA generativa??

Risposta veloce: no. Il lavoro pesante della maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale viene svolto dalla scheda grafica (GPU) piuttosto che dalla CPU.

L’AI generativa funziona meglio con le CPU Intel o AMD?

Per la maggior parte delle applicazioni di IA generativa di livello consumer, la marca della CPU non ha importanza. Tuttavia, le ottimizzazioni software delle applicazioni di nicchia possono renderle più adatte a Intel o AMD. La maggior parte degli utenti saprà se i propri programmi dispongono di tali ottimizzazioni.

Le GPU sono la spina dorsale della stragrande maggioranza dei carichi di lavoro di IA generativa, indipendentemente dal tipo di output: immagini, video, voce o testo. La maggior parte dei progetti si basa su CUDA (NVIDIA), ma molti progetti supportano anche ROCm (AMD).

Quale tipo di GPU (scheda video) è la migliore per l’AI Generativa?

I fattori più importanti nella scelta di una GPU per l’intelligenza artificiale sono:

• Memoria totale (VRAM)
• Larghezza di banda della memoria
• Larghezza dell’interfaccia (bit) x velocità di clock (MHz)
• Calcoli in virgola mobile (FP16 è il più importante)
• NVIDIA – Numero di Tensor Core e generazione di Tensor Core (ultima: quinta)
• AMD – Numero di Compute Unit

Quali schede video sono consigliate per l’AI Generativa?

Le nostre migliori raccomandazioni al momento sono la GeForce RTX 5080 di NVIDIA con 16 GB di memoria e la RTX 5090 con 32 GB. Se i vostri progetti hanno bisogno di più memoria, il passaggio alla RTX 6000 Ada con 48 GB o alla RTX PRO 6000 Blackwell con ben 96 GB, ma comporta un costo elevato.

Di quanta VRAM (memoria video) ha bisogno l’AI Generativa?

Dipende dai modelli in uso.

Le GPU multiple migliorano le prestazioni dell’AI Generativa?

Risposta breve: no. Risposta lunga: è possibile utilizzare più GPU per accelerare la generazione di immagini in batch o consentire a più utenti di accedere alle proprie risorse GPU da un server centralizzato. Quattro GPU consentono di ottenere 4 immagini nel tempo necessario a una sola GPU per generare un’immagine, a condizione che nessun altro elemento del sistema causi un collo di bottiglia. Quattro GPU non genereranno un’immagine quattro volte più velocemente di una sola GPU.

L’AI Generativa funziona meglio con le GPU NVIDIA o AMD?

In questo momento, le schede grafiche NVIDIA hanno un vantaggio generale su AMD. NVIDIA supporta meglio CUDA e le sue schede offrono una maggiore potenza di calcolo.

L’AI Generativa ha bisogno di una scheda video “professionale”?

No, a meno che non si lavori su modelli e output sufficientemente grandi da richiedere più VRAM di quella offerta dalle schede video consumer (GeForce / Radeon).

Nvlink è necessario quando si utilizzano GPU multiple per l’AI Generativa?

No, e in effetti sono pochissime le schede grafiche NVIDIA moderne che supportano NVLink.

La memoria di sistema non è un fattore importante per le prestazioni, ma in genere si consiglia di utilizzare almeno il doppio della quantità totale di VRAM del sistema come quantità sicura. Se si utilizza il sistema anche per altre applicazioni, tenere in considerazione anche i loro requisiti!