Scopri come le GPU NVIDIA e CUDA hanno reso possibile il calcolo accelerato e come l'infrastruttura AI odierna—chip, rete e software—alimenta la tecnologia moderna.
Il calcolo accelerato è un'idea semplice: invece di chiedere a una CPU general‑purpose di fare ogni singolo compito, si scaricano le parti pesanti e ripetitive su un processore specializzato (spesso una GPU) che può eseguirle molto più velocemente ed efficientemente.
Una CPU è ottima per gestire una grande varietà di piccoli lavori—eseguire il sistema operativo, coordinare le app, prendere decisioni. Una GPU è costruita per eseguire molte operazioni simili contemporaneamente. Quando un carico di lavoro può essere suddiviso in migliaia (o milioni) di operazioni parallele—come moltiplicare grandi matrici o applicare la stessa operazione a enormi batch di dati—la GPU agisce come un “acceleratore” che aumenta enormemente il throughput.
I videogiochi hanno reso famose le GPU, ma la stessa matematica parallela appare ovunque nel computing moderno:
Per questo il calcolo accelerato è passato dai PC consumer ai data center. Non si tratta solo di “chip più veloci”—si tratta di rendere praticabili carichi di lavoro che prima erano impraticabili in termini di costo, tempo ed energia.
Quando si parla dello “stack di calcolo accelerato di NVIDIA”, di solito si intende l'insieme di tre livelli che lavorano in sinergia:
A fine guida avrai un modello mentale chiaro su GPU vs CPU, perché l'AI si adatta così bene alle GPU, cosa fa realmente CUDA e cos'altro (oltre alla GPU stessa) serve per costruire sistemi AI reali e scalabili.
Pensa a una CPU come a una squadra ristretta di esperti altamente qualificati. Non sono molti, ma ognuno è bravo a prendere decisioni, cambiare compito rapidamente e gestire logiche complicate di tipo “se questo, allora quello”.
Una GPU, invece, è come avere centinaia o migliaia di assistenti capaci. Ogni assistente è più semplice rispetto all'esperto, ma insieme possono sbriciolare grandi quantità di lavoro simile contemporaneamente.
Le CPU eccellono nel controllo e nella coordinazione: eseguire il sistema operativo, gestire file, rispondere a richieste di rete ed eseguire percorsi di codice con molti branch. Sono costruite per logiche sequenziali—passo 1, poi passo 2, poi passo 3—specialmente quando ogni passo dipende dal precedente.
Le GPU brillano quando la stessa operazione deve essere applicata a molte porzioni di dati in parallelo. Invece di un core che fa ripetutamente un compito, molti core lo fanno simultaneamente.
Carichi di lavoro tipici adatti alle GPU includono:
Nella maggior parte dei sistemi reali, le GPU non sostituiscono le CPU—le integrano.
La CPU tipicamente esegue l'applicazione, prepara i dati e orchestra il lavoro. La GPU gestisce il calcolo parallelo pesante. Per questo i server AI moderni includono ancora CPU potenti: senza buona coordinazione, tutti quegli “assistenti” rischiano di restare in attesa invece di lavorare.
Le GPU sono nate come processori specializzati per disegnare pixel e scene 3D. Alla fine degli anni ’90 e nei primi 2000, NVIDIA e altri hanno continuato ad aggiungere unità parallele per gestire shading e geometria più rapidamente. I ricercatori hanno notato che molti problemi non grafici si riducono a ripetere la stessa operazione su molti punti dati—proprio quello per cui le pipeline grafiche erano progettate.
Una breve timeline pratica:
I carichi grafici si basano molto sull'algebra lineare: vettori, matrici, prodotti scalari, convoluzioni e molte operazioni di moltiplicazione-addizione. Anche il calcolo scientifico usa gli stessi mattoni (es. simulazioni, elaborazione di segnali), e il machine learning moderno li riutilizza—soprattutto moltiplicazioni di matrici e convoluzioni.
La chiave è il parallelismo: molti task ML applicano operazioni identiche su grandi batch di dati (pixel, token, feature). Le GPU sono progettate per eseguire migliaia di thread simili in modo efficiente, quindi possono erogare molto più lavoro aritmetico al secondo rispetto a una CPU per questi pattern.
L'impatto di NVIDIA non è stato solo chip più veloci; è stato rendere le GPU usabili per gli sviluppatori quotidiani. CUDA ha reso la programmazione GPU più accessibile, e un set crescente di librerie (per algebra lineare, reti neurali e processamento dati) ha ridotto la necessità di scrivere kernel personalizzati.
Man mano che più team hanno rilasciato prodotti accelerati su GPU, l'ecosistema si è auto‑rinforzato: più tutorial, migliori strumenti, ingegneri più esperti e supporto framework più maturo—rendendo più facile per il prossimo team adottare le GPU con successo.
Una GPU potente è utile solo se gli sviluppatori possono dirle in modo affidabile cosa fare. CUDA (Compute Unified Device Architecture) è la piattaforma di programmazione di NVIDIA che rende la GPU un vero target di calcolo, non solo un'aggiunta grafica.
CUDA svolge due compiti principali:
Senza questo livello, ogni team dovrebbe reinventare programmazione GPU a basso livello, ottimizzazione delle prestazioni e gestione della memoria per ogni nuova generazione di chip.
In CUDA si scrive un kernel, che è semplicemente una funzione pensata per essere eseguita molte volte contemporaneamente. Invece di chiamarla una volta come su CPU, la lanci su migliaia (o milioni) di leggeri thread. Ogni thread gestisce una piccola porzione del lavoro—come un pixel, una riga di una matrice o un blocco di computazione di una rete neurale.
L'idea chiave: se il tuo problema può essere spezzettato in tanti compiti indipendenti e simili, CUDA può schedulare quelle attività efficacemente sulle molte unità della GPU.
La maggior parte delle persone non scrive CUDA grezzo per l'AI. Di solito è sotto gli strumenti che già usano:
Per questo il “supporto CUDA” è spesso una voce di controllo nella pianificazione dell'infrastruttura AI: determina quali building block ottimizzati il tuo stack può usare.
CUDA è strettamente legato alle GPU NVIDIA. Questa integrazione stretta è una delle ragioni per cui è veloce e matura—ma significa anche che spostare lo stesso codice su hardware non‑NVIDIA può richiedere cambiamenti, backend alternativi o framework diversi.
I modelli AI sembrano complicati, ma gran parte del lavoro pesante si riduce a ripetere la stessa matematica su scala enorme.
Un tensore è solo un array multi-dimensionale di numeri: un vettore (1D), una matrice (2D) o blocchi più alti (3D/4D+). Nelle reti neurali, i tensori rappresentano input, pesi, attivazioni intermedie e output.
L'operazione core è moltiplicare e sommare questi tensori—soprattutto la moltiplicazione di matrici (e convoluzioni correlate). Training e inference eseguono questo pattern milioni o miliardi di volte. Per questo le prestazioni AI si misurano spesso in quanto velocemente un sistema esegue operazioni dense di moltiplicazione-addizione.
Le GPU sono state costruite per eseguire molte operazioni simili in parallelo. Invece di poche unità molto veloci (tipico design CPU), le GPU hanno molte unità più piccole che possono processare grandi griglie di operazioni contemporaneamente—perfette per la matematica ripetitiva sui tensori.
Le GPU moderne includono anche unità specializzate per questo caso d'uso. Concettualmente, questi acceleratori focalizzati sui tensori eseguono i pattern di moltiplicazione-addizione comuni nell'AI più efficientemente delle unità general‑purpose, offrendo maggiore throughput per watt.
Training ottimizza i pesi del modello. È di solito limitato dal computo totale e dal movimento ripetuto dei grandi tensori in memoria.
Inference serve predizioni. Spesso è limitata da obiettivi di latenza, throughput e dalla velocità con cui riesci a fornire dati alla GPU senza sprecarne i cicli.
I team AI si preoccupano di:
Un moderno “server GPU” (spesso chiamato GPU box) assomiglia a un server normale dall'esterno, ma l'interno è progettato per alimentare uno o più acceleratori ad alta potenza nel modo più efficiente possibile.
Ogni GPU ha la sua memoria ad alta velocità chiamata VRAM. Molti job AI non falliscono perché la GPU è “troppo lenta”—falliscono perché modello, attivazioni e batch non entrano nella VRAM.
Per questo si parla spesso di “GPU da 80GB” o “quanti token ci stanno”. Se finisci la VRAM, potresti dover ridurre i batch, usare precisione inferiore, shardare il modello o usare più GPU.
Mettere più GPU nello stesso box aiuta, ma lo scaling dipende da quanto le GPU devono comunicare. Alcuni workload scalano quasi linearmente; altri incontrano limiti a causa di overhead di sincronizzazione, duplicazione della VRAM o colli nel caricamento dati.
GPU di fascia alta possono assorbire centinaia di watt ciascuna. Un server con 8 GPU può comportarsi più come uno scaldabagno che come un server rack normale. Questo significa:
Un GPU box non è solo “un server con una GPU”—è un sistema progettato per mantenere gli acceleratori alimentati, raffreddati e comunicanti a piena velocità.
Una GPU è veloce quanto il sistema che la circonda. Quando passi da “un server potente” a “molte GPU che lavorano insieme”, il fattore limitante spesso smette di essere il computo grezzo e diventa la velocità con cui puoi muovere dati, condividere risultati e tenere ogni GPU occupata.
I lavori su singola GPU quasi sempre leggono dati dallo storage locale e girano. L'addestramento multi‑GPU (e molte configurazioni di inference) scambiano costantemente dati: gradienti, attivazioni, parametri del modello e risultati intermedi. Se questo scambio è lento, le GPU aspettano—e il tempo GPU inattivo è il più costoso.
Due sintomi comuni di un collo di bottiglia di rete sono:
All'interno di un server, le GPU possono essere collegate con connessioni molto veloci e a bassa latenza così da coordinarsi senza passare per percorsi più lenti. Tra server, i data center usano fabric di rete ad alta banda pensate per performance prevedibili sotto carico.
Concettualmente, pensa a due livelli:
Per questo il “numero di GPU” non basta—serve sapere anche come quelle GPU comunicano.
Le GPU non addestrano su “file”, addestrano su flussi di batch. Se il caricamento dei dati è lento, il calcolo si ferma. Pipeline efficienti combinano tipicamente:
Una pipeline ben costruita può far sembrare le stesse GPU molto più veloci.
In ambienti reali, molti team condividono lo stesso cluster. Lo scheduling decide quali job ottengono GPU, per quanto tempo e con quali risorse (CPU, memoria, rete). Un buon scheduling riduce la “fame di GPU” (job in attesa) e lo “spreco di GPU” (allocate ma inattive). Abilita anche politiche come code prioritarie, preemption e right‑sizing—critiche quando le ore GPU sono voce di budget, non un extra.
L'hardware è solo metà della storia. Il vero vantaggio di NVIDIA è lo stack software che trasforma una GPU da chip veloce a piattaforma usabile su cui i team possono costruire, distribuire e mantenere.
La maggior parte dei team non scrive codice GPU grezzo. Assemblano applicazioni da mattoncini: librerie e SDK ottimizzati che gestiscono operazioni costose comuni. Pensali come pezzi LEGO pre‑costruiti per l'accelerazione—algebra lineare, convoluzioni, elaborazione video, movimento dati—così puoi concentrarti sulla logica di prodotto anziché reinventare i kernel a basso livello.
I framework ML popolari (per training e inference) si integrano con lo stack NVIDIA in modo che quando esegui un modello su GPU, il framework instradi le operazioni chiave verso queste librerie accelerate sotto il cofano. Dal punto di vista dell'utente può sembrare un semplice switch di dispositivo (“usa GPU”), ma dietro lo switch c'è una catena di componenti: il framework, il runtime CUDA e le librerie di prestazioni che lavorano insieme.
Al minimo, devi gestire:
Qui molti progetti inciampano. Driver, versioni CUDA e release dei framework hanno vincoli di compatibilità e mismatch possono causare rallentamenti o deploy falliti. Molti team standardizzano su combinazioni “conosciute buone”, fissano versioni nelle immagini container e fanno rollout graduali (dev → staging → produzione). Tratta lo stack software GPU come una dipendenza di prodotto, non come un'installazione una tantum.
Una volta che un modello gira su una singola GPU, la domanda successiva è come accelerarlo (o come farci stare un modello più grande). Ci sono due strade principali: scale up (più/best GPU in una macchina) e scale out (molte macchine che lavorano insieme).
Con una GPU tutto è locale: modello, dati e memoria della GPU. Con più GPU inizi a coordinare il lavoro tra dispositivi.
Lo scaling up tipicamente significa passare a un server con 2–8 GPU connesse da link ad alta velocità. Questo può essere un grande salto perché le GPU possono condividere risultati rapidamente e accedere alla stessa CPU host e allo storage.
Lo scaling out significa aggiungere più server e collegarli con rete veloce. È così che gli addestramenti raggiungono decine o migliaia di GPU—ma la coordinazione diventa una preoccupazione primaria.
Data parallel: ogni GPU mantiene una copia completa del modello, ma ogni GPU allena su una fetta diversa dei dati. Dopo ogni passo, le GPU si “mettono d'accordo” sui pesi aggiornati scambiando gradienti. È il punto di partenza più comune perché è facile da ragionare.
Model parallel: il modello è spezzato tra più GPU perché è troppo grande (o troppo lento) per stare su una sola. Le GPU devono parlare durante i passaggi forward e backward, non solo alla fine di uno step. Questo permette modelli più grandi, ma aumenta la comunicazione.
Molti sistemi reali combinano entrambi: model parallel dentro un server, data parallel tra server.
Più GPU significano più “tempo passato a parlare”. Se il workload è piccolo, o la rete è lenta, le GPU possono stare ferme in attesa degli aggiornamenti. Vedrai ritorni decrescenti quando:
Potresti aver bisogno di multi‑GPU o cluster quando:
A quel punto lo “stack” passa da essere solo GPU a includere anche interconnect veloci, networking e scheduling—perché scalare è tanto coordinazione quanto computo grezzo.
Il calcolo accelerato non è un trucco di laboratorio riservato alla ricerca. È una delle ragioni per cui molti prodotti quotidiani risultano istantanei, fluidi e sempre più intelligenti—perché alcuni carichi di lavoro girano molto meglio quando migliaia di piccole operazioni avvengono in parallelo.
La maggior parte delle persone nota il lato serving: assistenti chat, generatori di immagini, traduzioni in tempo reale e funzioni “smart” nelle app. Dietro le quinte, le GPU alimentano due fasi:
In produzione questo si traduce in risposte più veloci, maggiore throughput (più utenti per server) e la possibilità di eseguire modelli più grandi o più capaci entro un budget di data center.
Piattaforme di streaming e app video sfruttano l'accelerazione per encoding, decoding, upscaling, rimozione dello sfondo ed effetti. Strumenti creativi la usano per playback della timeline, color grading, rendering 3D e funzioni AI (riduzione rumore, generative fill, style transfer). Il risultato pratico è meno attesa e più feedback in tempo reale durante l'editing.
Il calcolo accelerato è molto usato nelle simulazioni dove si ripete la stessa matematica su grandi griglie o molti elementi: modelli meteorologici, fluidodinamica computazionale, dinamica molecolare e validazione progettuale. Cicli di simulazione più brevi significano R&D più veloce, più iterazioni di design e risultati di qualità superiore.
Raccomandazioni, ranking di ricerca, ottimizzazione pubblicitaria e rilevamento frodi spesso devono processare grandi flussi di eventi rapidamente. Le GPU possono accelerare parti del processing delle feature e l'esecuzione dei modelli in modo che le decisioni avvengano mentre l'utente è ancora sulla pagina.
Non tutto deve andare su GPU. Se il tuo workload è piccolo, ricco di branch o dominato da logica sequenziale, una CPU può essere più semplice ed economica. Il calcolo accelerato brilla quando puoi eseguire molta matematica simile contemporaneamente—o quando latenza e throughput influenzano direttamente l'esperienza prodotto.
Nota pratica: mentre più team costruiscono funzionalità AI, il collo di bottiglia spesso non è più “possiamo scrivere CUDA?” ma “riusciamo a spedire l'app e iterare in sicurezza?” Piattaforme come Koder.ai sono utili: puoi prototipare e spedire applicazioni web/back-end/mobile tramite un workflow chat-driven, poi integrare servizi di inferenza supportati da GPU dietro le quinte quando serve accelerazione—senza rifare tutta la pipeline di delivery.
Comprare “una GPU” per l'AI significa in realtà comprare una piccola piattaforma: compute, memoria, networking, storage, alimentazione, raffreddamento e supporto software. Un po' di struttura all'inizio ti evita sorprese quando i modelli crescono o l'uso aumenta.
Inizia con ciò che eseguirai più spesso—training, fine‑tuning o inference—e le dimensioni di modello previste nei prossimi 12–18 mesi.
Una GPU potente può comunque sottoperformare in un box non adeguato. Costi nascosti comuni:
Una strategia ibrida è comune: capacità base on‑prem, burst su cloud per training intensivi.
Chiedi a venditori o al tuo team platform:
Tratta le risposte come parte del prodotto: la migliore GPU sulla carta non è la migliore piattaforma se non puoi alimentarla, raffreddarla o mantenerla fornita di dati.
Il calcolo accelerato ha vantaggi reali, ma non è prestazioni gratuite. Le scelte su GPU, software e operazioni possono creare vincoli a lungo termine—specialmente una volta che un team standardizza su uno stack.
CUDA e l'ecosistema di librerie NVIDIA possono rendere i team produttivi rapidamente, ma la stessa comodità può ridurre la portabilità. Codice che dipende da kernel specifici CUDA, pattern di gestione memoria o librerie proprietarie può richiedere lavoro significativo per essere portato su altri acceleratori.
Un approccio pratico è separare la “logica di business” dalla “logica dell'acceleratore”: mantieni il codice del modello, il preprocessing dei dati e l'orchestrazione il più portabile possibile, e isola i kernel GPU custom dietro interfacce pulite. Se la portabilità è importante, convalida i workload critici su almeno un percorso alternativo presto (anche se più lento) per capire il vero costo di switch.
La disponibilità di GPU può essere volatile e i prezzi si muovono con la domanda. Il costo totale è più che hardware: energia, raffreddamento, spazio rack e tempo del personale possono dominare.
L'energia è un vincolo primario. Addestrare più in fretta è ottimo, ma se raddoppi il consumo senza migliorare il time‑to‑result, potresti pagare di più per meno valore. Monitora metriche come costo per run di training, token per joule e utilizzo—non solo “ore GPU”.
Quando più team condividono GPU, l'igiene di base conta: confini di tenancy solidi, accessi auditati, driver patchati e gestione attenta di pesi e dataset. Preferisci primitive di isolamento supportate dalla piattaforma (container/VM, credenziali per job, segmentazione di rete) e tratta i nodi GPU come asset ad alto valore—perché lo sono.
Aspettati progressi in tre aree: maggiore efficienza (performance per watt), networking più veloce tra GPU e nodi, e livelli software più maturi che riducono l'attrito operativo (profiling, scheduling, riproducibilità e condivisione multi‑tenant più sicura).
Se stai adottando il calcolo accelerato, parti con uno o due workload rappresentativi, misura il costo end‑to‑end e la latenza, e documenta le assunzioni di portabilità. Poi costruisci un piccolo “golden path” (immagini standard, driver, monitoring e controlli di accesso) prima di scalare a più team.
Per la pianificazione correlata, vedi /blog/choosing-gpus-and-platforms e /blog/scaling-up-and-scaling-out.
Il calcolo accelerato significa eseguire la «matematica pesante e ripetitiva» su un processore specializzato (spesso una GPU) invece di far fare tutto a una CPU general-purpose.
Nella pratica, la CPU orchestra l'applicazione e il flusso di dati, mentre la GPU esegue un gran numero di operazioni simili in parallelo (per esempio moltiplicazioni di matrici).
Le CPU sono ottimizzate per il controllo: molti branching, cambio di task e gestione del sistema operativo.
Le GPU sono ottimizzate per la capacità di throughput: applicare la stessa operazione su grandi quantità di dati contemporaneamente. Molti carichi di lavoro di AI, video e simulazione si adattano a questo pattern data-parallel, quindi le GPU possono essere molto più veloci per quelle parti del lavoro.
No—nella maggior parte dei sistemi reali si usano entrambi.
Se CPU, storage o rete non tengono il passo, la GPU resterà inattiva e non otterrai l'accelerazione attesa.
Si intendono tre livelli che lavorano insieme:
CUDA è la piattaforma software di NVIDIA che permette agli sviluppatori di eseguire calcolo general‑purpose sulle GPU NVIDIA.
Include il modello di programmazione (kernels/threads), la toolchain di compilazione, il runtime e i driver—più un ampio ecosistema di librerie in modo da non dover quasi mai scrivere CUDA grezzo per operazioni comuni.
Un kernel è una funzione che lanci per farla eseguire molte volte in parallelo.
Invece di chiamarla una volta come su CPU, la lanci su migliaia o milioni di thread leggeri; ogni thread gestisce una piccola porzione di lavoro (un elemento, un pixel, una riga, ecc.). La GPU pianifica questi thread sulle sue molte unità di calcolo per massimizzare il throughput.
Perché la maggior parte del lavoro costoso si riduce alla matematica sui tensori—soprattutto pattern di moltiplicazione-addizione densi come la moltiplicazione di matrici e le convoluzioni.
Le GPU sono progettate per eseguire enormi quantità di operazioni aritmetiche simili in parallelo, e le GPU moderne includono anche unità specializzate per questi pattern tensoriali per aumentare il throughput per watt.
Training è solitamente limitato dalla capacità di calcolo totale e dal movimento ripetuto di grandi tensori nella memoria (più la comunicazione se distribuito).
Inference è spesso limitata da obiettivi di latenza, throughput e movimento dei dati—mantenere la GPU occupata continuo rispettando i tempi di risposta. Le ottimizzazioni (batching, quantizzazione, pipeline migliori) possono differire molto fra i due casi.
Perché la VRAM determina cosa può risiedere sulla GPU contemporaneamente: pesi del modello, attivazioni e dati del batch.
Se finisci la VRAM, di solito devi:
Molti progetti incontrano limiti di memoria prima di raggiungere limiti di calcolo puro.
Valuta oltre le specifiche di picco e considera la piattaforma completa:
La checklist nella sezione del post è un buon punto di partenza; confronta anche i compromessi discussi in /blog/choosing-gpus-and-platforms e /blog/scaling-up-and-scaling-out.
