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In linea di massima, il processore (CPU) non gioca un ruolo da protagonista nell’esecuzione diretta dei modelli di Intelligenza Artificiale Generativa, a meno che non si tenti goffamente di utilizzare la CPU al posto della GPU (una pratica che sconsigliamo con assoluta fermezza!). Tuttavia, quando il tuo flusso di lavoro prevede fasi che vanno oltre la semplice esecuzione del modello generativo, la scelta della CPU riacquista un peso critico. Se, ad esempio, la tua routine lavorativa implica la raccolta, la manipolazione o la pre-elaborazione (pre-processing) di enormi set di dati per il fine-tuning, il processore tornerà a essere il cuore pulsante della tua pipeline. Inoltre, non bisogna mai dimenticare l’aspetto architetturale: la scelta della piattaforma CPU detta legge sull’intero sistema, determinando le dimensioni fisiche della macchina, la capacità massima e la larghezza di banda della memoria RAM, l’essenziale numero di linee PCI-Express disponibili per le schede video e la connettività di I/O.

Nella scienza dei dati (Data Science), si spende una quantità enorme di tempo ed energia nello spostamento e nella trasformazione di grandi dataset. In questi scenari preliminari, la CPU, grazie alla sua architettura capace di accedere a porzioni mastodontiche di memoria di sistema, domina letteralmente il flusso di lavoro (al contrario di quanto accade nel puro calcolo di Machine/Deep Learning, regno indiscusso delle GPU). L’efficacia del parallelismo dipenderà dal task specifico, ma di solito la pre-elaborazione dei dati scala in modo eccellente sfruttando configurazioni multi-core.

Qual è la migliore CPU per creare immagini e video generati dall’AI?

Il nostro team di laboratorio ha testato i principali modelli di AI generativa su un’ampia gamma di processori recenti, dai modelli consumer di punta (come i più moderni Intel Core e le controparti AMD Ryzen serie 9000) fino alle mostruose piattaforme da workstation come i nuovi Intel Xeon 600 e AMD Threadripper PRO serie 9000.

Il risultato dei test è netto: la scelta del processore non ha avuto alcun impatto misurabile sulla velocità di generazione pura delle immagini o dei video. Qualsiasi CPU moderna è più che in grado di supportare e gestire adeguatamente una scheda video di ultima generazione, che è il luogo dove si svolge fisicamente il 99% del carico di lavoro generativo. Il discorso cambia in modo drastico solo se il tuo obiettivo è eseguire più modelli o istanze contemporaneamente: in quel caso, avrai assoluto bisogno di una CPU dotata di un numero massiccio di linee PCI-Express (come i Threadripper PRO o gli Xeon) per poter collegare due, tre o quattro schede grafiche senza strozzarle in spaventosi colli di bottiglia.

Avere più core nella CPU rende il flusso di lavoro dell’AI Generativa più veloce?

In una sola parola: no. Il “sollevamento pesi” nella stragrande maggioranza delle applicazioni basate su Intelligenza Artificiale viene svolto brutalmente dalla scheda video (GPU), ignorando quasi del tutto i core extra del processore centrale.

L’AI Generativa funziona meglio con processori Intel o AMD?

Per la maggior parte delle applicazioni di AI Generativa ad uso generale o consumer, il marchio e il logo stampati sul processore sono irrilevanti. Tuttavia, alcune ottimizzazioni a livello di codice in determinati software di nicchia molto specifici potrebbero renderli più performanti sull’ecosistema Intel o su quello AMD. Generalmente, gli sviluppatori e i ricercatori che operano in queste nicchie estreme sono già perfettamente a conoscenza di tali peculiarità di compilazione.

Le GPU sono la vera spina dorsale della stragrande maggioranza dei carichi di lavoro legati all’AI Generativa, indipendentemente dal tipo di output che devi produrre: immagini, video, voce o testo (LLM). La quasi totalità dei progetti di ricerca e dei software sul mercato ruota attorno all’ecosistema CUDA (NVIDIA), sebbene una buona quantità di progetti open-source stia iniziando a supportare anche ROCm (AMD).

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

I fattori critici e insindacabili da valutare quando si sceglie una GPU per l’Intelligenza Artificiale sono:

• Memoria Totale (VRAM): Il fattore in assoluto più importante. Senza VRAM sufficiente, il modello semplicemente non si avvia (errore di Out of Memory).
• Larghezza di banda della memoria: (Calcolata come l’ampiezza dell’interfaccia in bit moltiplicata per la velocità di clock). Determina la velocità con cui la GPU “legge” il modello.
• Potenza di calcolo in virgola mobile (i formati FP16 e BF16 sono i più rilevanti per l’AI):
• Per NVIDIA: Numero di Tensor Core e relativa generazione (l’ultima generazione, la Blackwell, vanta un’efficienza mostruosa nei calcoli tensoriali).
• Per AMD: Numero di Compute Unit.

Quali schede video sono consigliate per l’AI Generativa?

Le nostre raccomandazioni principali in questo momento puntano sulle nuovissime NVIDIA GeForce RTX™ 5080 (16GB di memoria) e sulla titanica RTX™ 5090 (32GB di memoria). Se la natura dei tuoi progetti (come il fine-tuning di LLM molto vasti) necessita di una quantità di memoria ancora superiore, l’unica strada percorribile è fare il salto verso soluzioni Enterprise: la RTX™ 6000 Ada (48GB) o l’ammiraglia RTX PRO™ 6000 Blackwell con ben 96GB di VRAM. Questa transizione, tuttavia, comporta un incremento dei costi estremamente significativo.

Quanta VRAM (memoria video) richiede l’AI Generativa?

Questa variabile dipende in modo assoluto e categorico dalle dimensioni dei modelli (il “numero di parametri”) che intendi utilizzare o addestrare. Maggiore è la risoluzione delle immagini da generare o più complesso è il modello linguistico da interrogare, maggiore sarà la “fame” di VRAM.

Avere più GPU migliorerà le prestazioni dell’AI Generativa?

Risposta breve: no. Risposta lunga: utilizzare molteplici GPU all’interno dello stesso sistema non farà girare il singolo modello più velocemente. Più GPU possono essere utilizzate per accelerare la generazione in serie (batch processing) o per consentire a molteplici utenti di accedere a risorse indipendenti tramite un server centrale. Se possiedi quattro GPU, potrai generare 4 immagini diverse nello stesso identico tempo in cui una singola GPU ne genera una. Ma attenzione: quattro GPU in parallelo non genereranno mai una singola immagine a una velocità quattro volte superiore!

L’AI Generativa gira meglio su architettura NVIDIA o AMD?

Allo stato attuale della tecnologia, le schede grafiche NVIDIA godono di un vantaggio assoluto. L’infrastruttura software NVIDIA CUDA è universalmente supportata da tutti i framework di AI ed è considerata lo standard del settore, offrendo maggiore potenza di calcolo specifica, zero problemi di compatibilità e un’integrazione immediata.

L’AI Generativa ha bisogno di una scheda video “professionale” (PRO/Quadro)?

Non necessariamente. A meno che tu non stia lavorando su modelli colossali che richiedono tassativamente quantità di VRAM inarrivabili per le massime schede video consumer (che oggi arrivano ai formidabili 32GB della RTX 5090), le versioni GeForce andranno più che bene e offriranno prestazioni eccezionali a un costo nettamente inferiore.

Ho bisogno del ponte NVLink se uso più GPU per l’AI Generativa?

No. Di fatto, pochissime schede grafiche moderne di NVIDIA supportano ancora l’interfaccia NVLink, essendo diventata ridondante e superflua per l’approccio computazionale della moderna Intelligenza Artificiale Generativa.

Quanta RAM richiede l’AI Generativa?

La memoria di sistema (RAM) non è il fattore che determina la velocità in questo specifico ambito (che spetta alla VRAM della scheda video). Tuttavia, c’è una regola d’oro ingegneristica che applichiamo sempre: raccomandiamo l’installazione di una quantità di RAM di sistema pari ad almeno il doppio della VRAM totale installata. È una misura di sicurezza strutturale vitale per evitare colli di bottiglia nel trasferimento dei dati. E ricorda: se utilizzerai la workstation anche per software tradizionali (montaggio video in 8K, animazione 3D), dovrai calibrare la RAM anche sulle loro specifiche esigenze!