Dai videogiochi al Deep Learning

Quando le GPU (Graphics Processing Units) furono introdotte inizialmente, il loro scopo principale era legato esclusivamente alla grafica, in particolare all'elaborazione di immagini e video. Tuttavia, nel corso degli anni, queste unità hanno intrapreso un viaggio straordinario, trasformandosi da strumenti dedicati esclusivamente ai videogiochi a potenti motori di calcolo per il deep learning e il calcolo scientifico. Vediamo come tutto ha avuto inizio e come questa evoluzione si è sviluppata passo dopo passo.

Origini delle GPU: dai primi passi ai mondi virtuali

Negli anni '80 e '90, il mondo dell'informatica stava assistendo a una rivoluzione visiva. I primi chip grafici erano progettati per accelerare semplici operazioni grafiche 2D, come il rendering di finestre e testi su schermo. Con il tempo, però, gli sviluppatori e i produttori hardware capirono che l'accelerazione grafica poteva fare molto di più: la grafica 3D era alle porte, e con essa nuove possibilità.

L'introduzione dei giochi 3D come Quake (1996) e Tomb Raider (1996) segnò un punto di svolta. Questi giochi non si accontentavano più di semplici rappresentazioni 2D; volevano mondi complessi, realistici, con ambienti tridimensionali in cui i giocatori potessero immergersi completamente. Questa richiesta spinse i produttori di hardware, come NVIDIA e ATI (oggi AMD), a sviluppare soluzioni sempre più sofisticate. Le GPU dovevano gestire operazioni come le trasformazioni geometriche e lo shading per rendere gli ambienti di gioco credibili. Ogni dettaglio, dalle ombre dinamiche alle texture realistiche, doveva contribuire all'esperienza immersiva del giocatore.

Il successo di giochi come Half-Life (1998) e Unreal Tournament (1999) dimostrò quanto fosse cruciale l'accelerazione grafica per garantire fluidità e realismo. Questo portò all'introduzione delle prime tecnologie di trasformazione e illuminazione hardware, segnando l'inizio di una nuova era per le GPU.

Fine anni '90: la nascita della GPU moderna

Nel 1999, NVIDIA lanciò la GeForce 256, definita come la prima GPU nel senso moderno del termine. Con la GeForce 256, le GPU non erano più solo acceleratori grafici; ora erano capaci di gestire trasformazioni e illuminazione in hardware, migliorando notevolmente la qualità visiva e le prestazioni dei videogiochi. Titoli come The Sims (2000) e Max Payne (2001) sfruttarono appieno queste capacità, offrendo esperienze di gioco più fluide e dettagliate che mai.

Il mercato dei videogiochi continuò a spingere per prestazioni sempre migliori, portando all'introduzione degli shader programmabili nei primi anni 2000. Con la GeForce 3 (2001), NVIDIA permise agli sviluppatori di personalizzare il comportamento della GPU, dando vita a effetti visivi innovativi e aprendo la strada a nuovi utilizzi per questi chip.

L'evoluzione verso il calcolo generale: dal gioco al GPGPU

Con l'introduzione degli shader programmabili, gli sviluppatori si resero conto che le GPU potevano fare molto più che semplicemente migliorare la grafica dei videogiochi. Questi chip erano estremamente bravi a eseguire molte operazioni contemporaneamente, un'abilità perfetta per altri tipi di calcoli complessi. Così nacque l'idea di GPGPU (General-Purpose GPU), ovvero l'utilizzo delle GPU per calcoli generici non legati esclusivamente alla grafica.

Nel 2006, NVIDIA rivoluzionò ulteriormente il mercato con il lancio di CUDA. CUDA trasformò le GPU in strumenti di calcolo parallelo per applicazioni scientifiche, ingegneristiche e matematiche. Per la prima volta, gli sviluppatori potevano programmare direttamente la GPU utilizzando linguaggi come C e C++, senza dover simulare tutto tramite operazioni grafiche. Questo rese le GPU accessibili a una nuova categoria di sviluppatori, che le utilizzarono per accelerare operazioni che richiedevano enormi quantità di calcoli.

Il deep learning: la svolta degli anni 2010

Arriviamo agli anni 2010, un decennio che vide l'esplosione del deep learning. Le reti neurali, e in particolare le reti neurali convoluzionali, richiedono grandi quantità di calcoli paralleli, perfetti per le GPU. Nel 2012, il famoso paper AlexNet dimostrò che l'uso delle GPU NVIDIA aveva permesso di ottenere miglioramenti significativi nelle prestazioni delle reti neurali per il riconoscimento delle immagini. Fu una svolta epocale: le GPU, nate per i videogiochi, divennero improvvisamente l'elemento chiave per il progresso dell'intelligenza artificiale.

NVIDIA divenne il leader indiscusso in questo nuovo ambito, con GPU come la Tesla K80 e la Titan X. Ma perché le GPU erano così adatte al deep learning? La risposta sta nella loro architettura: le operazioni di algebra lineare, come le moltiplicazioni di matrici e le convoluzioni, sono alla base del deep learning e richiedono un elevato grado di parallelismo. Le GPU, progettate per gestire migliaia di operazioni simultanee per il rendering dei pixel nei videogiochi, erano perfette anche per questi carichi di lavoro.

Altri protagonisti della scena GPU

Mentre NVIDIA dominava la scena, altri produttori cercarono di ritagliarsi un ruolo importante. AMD sviluppò la serie Radeon e introdusse ROCm (Radeon Open Compute), un'alternativa open-source a CUDA. Anche se ROCm non raggiunse la stessa maturità di CUDA, rappresentò un'opzione valida per chi cercava alternative. Intel, invece, iniziò a entrare nel mercato delle GPU con la serie Intel Arc e soluzioni per data center, mentre Apple integrò GPU personalizzate nei suoi chip M1 e M2, sebbene il loro utilizzo per il deep learning resti limitato rispetto alle soluzioni di NVIDIA e AMD.

Perché NVIDIA è dominante?

Il dominio di NVIDIA si basa su una combinazione di fattori chiave. Con CUDA e cuDNN, NVIDIA costruì un ecosistema software potente e ben supportato dai principali framework di deep learning come TensorFlow e PyTorch. Inoltre, l'azienda ha sviluppato hardware specificamente progettato per l'AI, come la serie Tesla, A100 e le nuove H100, offrendo prestazioni senza paragoni per il training e l'inferenza delle reti neurali.

Oggi: le GPU in ogni ambito del calcolo

Oggi, le GPU non sono più solo strumenti per videogiochi o intelligenza artificiale. Sono utilizzate per il calcolo scientifico, per la simulazione di fenomeni fisici, nella bioinformatica, nella finanza computazionale, e persino per il mining di criptovalute. Supercomputer come Summit e Fugaku sfruttano le GPU per risolvere problemi estremamente complessi, dimostrando quanto siano diventate versatili e cruciali nel mondo del calcolo ad alte prestazioni.

Conclusione

Dalla grafica 2D dei primi anni '80 ai mondi immersivi dei videogiochi anni '90, fino all'esplosione del deep learning e del calcolo scientifico, le GPU hanno vissuto una trasformazione straordinaria. Quello che era iniziato come uno strumento per rendere più belle le immagini sui nostri schermi si è evoluto in un motore di innovazione che sta plasmando il futuro della scienza e della tecnologia. Le GPU non sono più solo schede grafiche: sono piattaforme di calcolo universali, capaci di rivoluzionare interi settori, dall'intrattenimento all'intelligenza artificiale. 

Curiosamente, questa evoluzione delle GPU ha seguito il percorso generazionale di molti utenti: persone che negli anni '90 e 2000 utilizzavano le GPU per la grafica dei videogiochi si sono ritrovate, un decennio dopo, a utilizzarle per applicazioni di deep learning. È interessante infine notare, come ulteriore grado di parallelismo, il fatto che oggi proprio il deep learning stia dando vita a scenari che, in passato, erano considerati fantascienza e che erano proprio rappresentati attraverso l'uso delle GPU nei videogiochi. È un po' come se stessimo vivendo quelle visioni futuristiche che allora sembravano solo storie di fantasia ... un po' come uscire da Matrix, non trovate?