Processori: cosa sono CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC e FPGA?

I dispositivi digitali come computer, smartphone, tablet, televisori, fotocamere, console per videogiochi, giocattoli e simili contengono un'ampia varietà di componenti. Sotto il termine generico “chip” si possono aprire altre diverse sottocategorie. Uno di questi sono i processori. Un processore è lì per eseguire calcoli o elaborare i dati in un certo modo e produrre i risultati. I processori in varie forme vengono utilizzati come circuiti integrati, singolarmente o come parte di un sistema a chip singolo (SoC). Di seguito scoprirai quali compiti speciali hanno CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC e FPGA.

Processori per compiti diversi o singoli: cosa sono CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC e FPGA? Qui troverai informazioni sui compiti e sull'applicazione dei chip e dei sistemi. Scoprirai anche cos'è un SoC.
Processori per compiti diversi o singoli: cosa sono CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC e FPGA? Qui troverai informazioni sui compiti e sull'applicazione dei chip e dei sistemi. Scoprirai anche cos'è un SoC.

Processore principale: cos'è una CPU?

La CPU (Centrata Psfornare Unit) è il processore centrale o l'unità di elaborazione centrale di un sistema informatico. È il componente principale di molti computer, server e altri dispositivi di uso quotidiano responsabile dell'esecuzione di comandi e dell'elaborazione dei dati. La CPU interpreta i dati ed esegue i comandi forniti dalle applicazioni software e dal sistema operativo.

Le funzioni più importanti di una CPU includono:

  • Esecuzione del comando: La CPU esegue istruzioni scritte in linguaggio macchina, ciascuna istruzione rappresenta un'azione specifica.
  • elaborazione dati : La CPU può eseguire operazioni aritmetiche e logiche su valori e dati. Ciò include operazioni di addizione, sottrazione, moltiplicazione, divisione e confronto.
  • timone: La CPU controlla il flusso di dati all'interno del sistema informatico. Stabilisce il ritmo per l'esecuzione dei comandi e sincronizza la sequenza delle operazioni.

Le moderne CPU sono costituite da più core, il che consente loro di elaborare più attività in parallelo (architettura multicore). Le prestazioni della CPU di un computer un tempo venivano spesso misurate in megahertz (MHz) mentre ora sono più comunemente misurate in gigahertz (GHz), che rappresenta il numero di cicli al secondo. Altri fattori prestazionali da considerare quando si sceglie una CPU includono l'architettura (x86, RISC-V o ARM), la dimensione della cache e il numero di thread.

Processore speciale: cos'è un ASIC?

ASIC sta per “AapplicazioneSpecifici Integrated Circuit” (circuito integrato specifico per l'applicazione). Questo processore è specificamente progettato e utilizzato per un'applicazione o un'attività specifica. A differenza dei processori generali come CPU (Central Processing Unit) o ​​GPU (Graphics Processing Unit), adatti per un'ampia gamma di applicazioni, gli ASIC sono progettati per eseguire una funzione specifica in modo estremamente efficiente. Sono fatti solo per i loro calcoli o algoritmi. Gli ASIC sono installati, ad esempio, nei caricabatterie USB e negli switch di rete. 

Alcune caratteristiche degli ASIC sono:

  • Specificità: Gli ASIC sono personalizzati per un'attività o un'applicazione specifica. Ciò consente un'elevata efficienza e prestazioni legate a questa specifica funzione, ma lo rende meno flessibile rispetto ai processori generali.
  • Efficienza: Poiché gli ASIC sono adattati a un'attività specifica, spesso possono eseguire tale attività in modo molto più efficiente e rapido rispetto ai processori generici. Ciò è particolarmente importante nelle aree in cui la velocità e l’efficienza energetica sono fondamentali.
  • Applicazioni: Gli ASIC vengono utilizzati in varie aree tra cui telecomunicazioni, apparecchiature di rete, mining di criptovalute (ad esempio miner ASIC per Bitcoin), sistemi embedded e molte altre applicazioni specializzate.
  • Costi di sviluppo: Lo sviluppo di ASIC può essere costoso e richiedere molto tempo perché devono essere personalizzati per una particolare applicazione. Ciò rende gli ASIC particolarmente utili per le applicazioni in cui vengono prodotti volumi elevati e i costi possono essere ammortizzati attraverso vendite di massa.

Gli ASIC non sono flessibili come le CPU o le GPU, ma quando si tratta di attività specializzate e ad alta intensità di calcolo, possono offrire prestazioni superiori. Se desideri una struttura del processore speciale ma desideri utilizzarla individualmente per diverse applicazioni, allora dovresti scegliere un FPGA.

Speciale ma flessibile: cos'è un FPGA?

FPGA sta per “Fcampo-Pprogrammabile Gmangiato Array” (disposizione del gate programmabile sul campo). Questo processore, a differenza degli ASIC, è programmabile. Ciò significa che un FPGA può essere configurato dall'utente dopo la produzione. Ad esempio, questi tipi di processori si trovano nelle moderne soluzioni di gioco retrò destinate a imitare varie console. L'FPGA può trasportare la struttura del vecchio hardware, ma non si limita a simulare un dispositivo specifico, ma può, ad esempio, fungere da SNES, Sega Genesis, Sega Saturn o simili, a seconda del gioco utilizzato. In parole povere, gli FPGA si collocano tra CPU e ASIC nella forma e nella funzione. 

Alcune caratteristiche degli FPGA sono:

  • programmabilità: Gli FPGA sono flessibili e possono essere programmati secondo necessità. Ciò consente di personalizzare la funzionalità del circuito dopo la produzione. Ciò è particolarmente utile quando i requisiti cambiano o quando vengono sviluppati prototipi.
  • Cancelli e connessioni: Gli FPGA sono costituiti da una matrice di blocchi logici programmabili (porte) e risorse di instradamento. Questi blocchi possono essere collegati insieme in diversi modi per creare circuiti digitali complessi.
  • Applicazioni: Gli FPGA vengono utilizzati in una varietà di applicazioni tra cui elaborazione di segnali, comunicazioni wireless, elaborazione di immagini, settore automobilistico, reti e molte altre. Sono particolarmente utili nelle aree in cui sono importanti la personalizzazione, le prestazioni e l'elaborazione parallela.
  • i tempi di sviluppo: Rispetto agli ASIC, gli FPGA hanno tempi di sviluppo più brevi perché sono programmabili dopo la produzione e non richiedono una personalizzazione speciale per un'applicazione specifica.

Anche se gli FPGA potrebbero non essere efficienti quanto gli ASIC per un'applicazione specifica, offrono il vantaggio della programmabilità e della flessibilità, rendendoli una scelta adatta per vari scenari di sviluppo e prototipazione. Gli sviluppatori possono creare e personalizzare la propria logica digitale per implementare funzioni specifiche senza dover riprogettare i circuiti fisici.

L'unità grafica: cos'è una GPU?

Una GPU (Grafici Psfornare Unit) è un tipo specializzato di processore responsabile principalmente dell'elaborazione di grafica e dati di immagine in un computer. A differenza della CPU, che serve a scopi generali, la GPU è progettata per elaborare grandi quantità di dati in parallelo. Originariamente, le GPU sotto forma di "schede grafiche" erano progettate principalmente per la visualizzazione di grafica 3D nei videogiochi e nelle applicazioni di grafica per computer, ma nel tempo si sono evolute in potenti acceleratori per un'ampia gamma di attività ad alta intensità di calcolo.

Le caratteristiche e le funzioni principali di una GPU includono:

  • Elaborazione parallela: A differenza dell'elaborazione sequenziale dei dati da parte di una CPU, una GPU può eseguire molte operazioni contemporaneamente (in parallelo). Ciò è particolarmente vantaggioso per attività che richiedono l'elaborazione simultanea di grandi quantità di dati, come l'editing di immagini e video o calcoli scientifici.
  • Shader: Le GPU utilizzano programmi speciali chiamati shader per creare effetti grafici complessi. Questi shader possono essere personalizzati per vari scopi, tra cui la simulazione di luci e ombre, il rendering di texture e altri effetti visivi e animazioni.
  • CUDA e OpenCL: Molte GPU moderne supportano framework come CUDA (Compute Unified Device Architecture) di NVIDIA o OpenCL (Open Computing Language), che consentono agli sviluppatori di utilizzare la potenza di calcolo della GPU per scopi generali. Ciò consente l’accelerazione di applicazioni che vanno oltre la pura elaborazione grafica, come simulazioni scientifiche, apprendimento automatico e mining di criptovalute.

Nel complesso, le GPU offrono una potente soluzione per applicazioni ad alta intensità di calcolo che possono trarre vantaggio dall'elaborazione di grandi quantità di dati in parallelo. Nel video seguente potete vedere una rappresentazione semplificata del modello dell'elaborazione delle immagini da parte di una CPU (lenta e in singoli passaggi) e una GPU (veloce e con creazione complessiva dell'immagine). La rappresentazione semplificata dovrebbe rendere comprensibile il confronto:

Applicazione dell'intelligenza artificiale: cos'è una NPU?

La sigla NPU sta per “Neuro Psfornare Unit” (Unità di elaborazione neurale). Una NPU è un componente hardware specializzato progettato per accelerare le attività relative all'intelligenza artificiale (AI) e all'apprendimento automatico, in particolare quelle che coinvolgono le reti neurali.

Ecco alcune caratteristiche importanti delle NPU:

  • Reti neurali: Le NPU sono progettate per soddisfare le esigenze specializzate delle reti neurali utilizzate in molte applicazioni di intelligenza artificiale come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e altre attività complesse di riconoscimento di modelli.
  • Elaborazione parallela: Le reti neurali richiedono calcoli intensivi, in particolare operazioni su matrici e algebra lineare. Le NPU sono progettate per elaborare in modo efficiente questi calcoli in parallelo, con conseguente esecuzione accelerata dei modelli di intelligenza artificiale.
  • Accelerazione delle inferenze: Le NPU sono spesso specializzate per velocizzare le operazioni di inferenza (applicando un modello addestrato a nuovi dati). Un esempio di ciò potrebbe essere il “Neural Engine” nei modelli SoC Apple, come il chip A nell’iPhone o il chip M nel Mac.
  • Efficienza energetica: Poiché l'intelligenza artificiale viene utilizzata in varie applicazioni come smartphone, dispositivi IoT e altri sistemi embedded, l'efficienza energetica delle NPU è spesso una caratteristica importante per ridurre al minimo il consumo energetico. Ma possono essere utilizzati in modo efficiente anche nei computer desktop collegati alla rete elettrica per ridurre il consumo energetico delle applicazioni AI.

Le NPU sono un esempio di hardware specializzato progettato per soddisfare la crescente necessità di potenza di calcolo per le applicazioni di intelligenza artificiale. Possono essere utilizzati in vari dispositivi, dai server cloud ai dispositivi edge ai prodotti di consumo, per ottimizzare l'esecuzione degli algoritmi AI. Un esempio è il “Neural Engine” di Apple.

Apprendimento automatico: cos'è una TPU?

TPU sta per “TEnsor Psfornare Upignolo." Si tratta di un hardware sviluppato appositamente da Google per l'apprendimento automatico e i calcoli basati su tensori. TPU è progettato per eseguire attività TensorFlow, un framework di apprendimento automatico open source ampiamente utilizzato, in modo particolarmente efficiente.

Alcune caratteristiche dei TPU sono:

  • Basato su tensore: I TPU sono specificatamente ottimizzati per l'elaborazione dei tensori. I tensori sono strutture dati multidimensionali utilizzate in molte applicazioni di machine learning, in particolare nelle reti neurali.
  • Efficienza: Le TPU sono progettate per eseguire calcoli di machine learning in modo più efficiente rispetto alle CPU o GPU tradizionali. Questo perché possono eseguire determinate operazioni comuni negli algoritmi di apprendimento automatico in modo particolarmente rapido ed efficiente.
  • TPU di Google Cloud: Google offre Cloud TPU che consentono agli sviluppatori di sfruttare la potenza di calcolo delle TPU tramite Google Cloud Platform. Ciò consente di eseguire sofisticati modelli di machine learning nel cloud, risparmiando sui costi per l’hardware specializzato applicato localmente.
  • Applicazioni: I TPU vengono utilizzati in varie applicazioni di apprendimento automatico, tra cui il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio, la traduzione e altre attività che richiedono calcoli intensivi della rete neurale.

È importante notare che le TPU sono specificamente ottimizzate per calcoli basati su tensori e sono particolarmente efficaci nelle applicazioni di machine learning. Pertanto, rispetto alle CPU e alle GPU generali, i TPU possono fornire prestazioni ed efficienza energetica più elevate in questi casi d'uso specifici.

Elaborazione dati: cos'è una DPU?

Come DPU (Data Psfornare Unit) si riferisce generalmente a un componente o un'unità di un sistema informatico responsabile dell'elaborazione di (determinati) dati. Possono essere diversi tipi di processori o hardware specializzato progettato per elaborare i dati in un modo specifico. Ecco alcune possibili interpretazioni:

  • Unità generale di elaborazione dati: Il termine DPU può essere semplicemente un nome generale per un'unità di calcolo responsabile dell'elaborazione dei dati in un computer o in un altro sistema elettronico. Ciò potrebbe includere una CPU (unità di elaborazione centrale) o altro tipo di processore che esegue istruzioni ed elabora i dati secondo le istruzioni delle applicazioni software.
  • Unità specializzata nell'elaborazione dei dati: In alcuni casi, DPU può indicare un'unità hardware specializzata ottimizzata per tipi specifici di attività di elaborazione dati. Potrebbe trattarsi ad esempio di un'unità progettata per l'elaborazione di dati grafici, l'elaborazione di segnali o l'apprendimento automatico. DPU può quindi essere utilizzato come termine generico per GPU, NPU, TPU e simili.
  • Unità di elaborazione dati in rete: Nelle reti, DPU può indicare un'unità specificamente ottimizzata per l'elaborazione dei dati nel contesto delle comunicazioni di rete. Ciò potrebbe includere funzioni come l'instradamento di pacchetti di dati, l'esecuzione di controlli di sicurezza o l'elaborazione di analisi di rete. Nelle reti per la sicurezza IT può essere utilizzata anche una “Deep Packet Inspection Processing Unit” che ispeziona i pacchetti di dati ed è anche abbreviata in “DPU”.

L'esatto contesto in cui viene utilizzato il termine determina quale tipo di trattamento dei dati e quale tipo di unità di elaborazione si intende. Tuttavia, in genere DPU si riferisce a un componente hardware specializzato nell'elaborazione dei dati in una forma fissa.

Computer quantistico: cos'è un QPU?

L’abbreviazione QPU sta per “Qantum Psfornare Unit” (unità di elaborazione quantistica). A differenza dei computer classici, che si basano su bit che possono assumere lo stato 0 o 1, i computer quantistici utilizzano qubit che possono trovarsi in una sovrapposizione di stati. Ciò consente ai computer quantistici di risolvere problemi specifici, come alcune applicazioni crittografiche o problemi di ottimizzazione complessi, potenzialmente più velocemente dei computer tradizionali.

Alcuni punti importanti sulla QPU:

  • Sovrapposizione quantistica: I qubit possono rappresentare più stati contemporaneamente a causa dello stato di sovrapposizione quantistica. Ciò apre la possibilità di eseguire determinati calcoli in parallelo.
  • Entanglement: I qubit possono essere intrecciati tra loro in modo che lo stato di un qubit sia collegato allo stato di un altro qubit. Ciò consente una forte correlazione tra i qubit, che può essere utile in alcune applicazioni.
  • Crittografia quantistica: I computer quantistici potrebbero essere in grado di violare i sistemi di crittografia quantistica, ma potrebbero anche essere utilizzati per consentire comunicazioni quantistiche sicure.
  • Espansione anziché sostituzione dell'hardware esistente: I computer quantistici sono destinati ad aprire nuove aree dell'informatica. Oltre alla crittografia e alla decrittografia dei dati, sono possibili anche simulazioni complesse. Tuttavia, i computer quantistici non sono destinati a sostituire l’attuale tecnologia informatica come una “super versione” della stessa. Quindi chiunque sperasse in un vero e proprio "salto di qualità" per la propria configurazione di gioco purtroppo rimarrà deluso.

È importante notare che i computer quantistici sono ancora in fase di sviluppo e ci sono molte sfide tecniche che devono essere superate prima di poter essere utilizzati per applicazioni generali. Il termine QPU si riferisce alla speciale unità di elaborazione di un computer quantistico responsabile dell'esecuzione dei calcoli di meccanica quantistica. Aziende e istituti di ricerca di tutto il mondo stanno lavorando intensamente allo sviluppo di computer quantistici e QPU per migliorare le prestazioni e l’affidabilità di questa tecnologia.

Più unità in una: cos'è un SoC?

Un SoC sta per “Ssistema-on / a-Chip” (sistema su chip). Si tratta di un circuito integrato che combina diversi componenti e funzioni di un sistema informatico completo su un unico chip, ovvero più circuiti integrati su un'unica piastra di silicio. Questi componenti possono includere processori, memoria, interfacce, moduli di comunicazione e altri che in genere si trovano collegati individualmente a una scheda madre (scheda madre o scheda logica) di un computer tradizionale.

Alcune caratteristiche importanti di un SoC sono:

  • integrazione: Il SoC integra vari componenti su un unico chip, risparmiando spazio, accelerando lo scambio di dati e migliorando l'efficienza energetica.
  • Efficienza energetica: Integrando i componenti su un chip, è possibile ridurre al minimo le perdite di energia dovute alla comunicazione tra diversi chip.
  • compattezza: I SoC sono spesso disponibili in fattori di forma compatti e piccoli, che li rendono ideali per l'uso in dispositivi mobili, dispositivi Internet of Things (IoT), laptop, mini-computer e altri ambienti con vincoli di spazio.
  • Applicazioni: I SoC sono utilizzati in una varietà di dispositivi, inclusi smartphone, tablet, sistemi embedded, dispositivi IoT, smart TV, ecc. Grazie alla loro efficienza energetica (e agli sforzi di Apple dal 2020), vengono sempre più utilizzati anche nei computer.
  • versatilità: Poiché i SoC possono integrare varie funzioni, sono estremamente versatili e possono essere personalizzati per un'ampia gamma di applicazioni. Puoi garantire l'implementazione di moderni sistemi operativi e app sviluppate per loro.

Esempi di SoC si trovano da Apple, da Mac, iPad e iPhone ad Apple Watch e Apple TV fino a Studio Display e Vision Pro. Un chip M dell'Apple Mac comprende, oltre all'unità grafica (CPU), tra le altre cose: Puoi anche trovare un'unità grafica (GPU), il motore neurale (NPU), il motore multimediale (unità specializzata nella codifica e decodifica video) e simili. Qui viene utilizzata un'ampia varietà di processori per poter completare un'ampia varietà di attività nel modo più rapido ed efficiente possibile.

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