{"id":23691,"date":"2025-01-21T03:09:20","date_gmt":"2025-01-21T02:09:20","guid":{"rendered":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2025\/01\/21\/efficienza-computazionale-meglio-usare-le-cpu-o-le-gpu\/"},"modified":"2025-01-21T03:09:20","modified_gmt":"2025-01-21T02:09:20","slug":"efficienza-computazionale-meglio-usare-le-cpu-o-le-gpu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2025\/01\/21\/efficienza-computazionale-meglio-usare-le-cpu-o-le-gpu\/","title":{"rendered":"Efficienza Computazionale: meglio usare le CPU o le GPU?\u00a0"},"content":{"rendered":"
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L\u2019evoluzione dell\u2019hardware sta rivoluzionando il mondo della simulazione numerica. In particolare, le unit\u00e0 di elaborazione grafica (GPU) stanno emergendo come una soluzione potente ed efficiente per ridurre i tempi di calcolo nelle applicazioni di fluidodinamica computazionale (CFD) e analisi strutturale. In questo articolo vediamo quali sono i benefici nell\u2019adozione delle GPU rispetto alle CPU, i limiti attuali e le prospettive future per gli ingegneri strutturali e fluidodinamici.<\/strong><\/p>\n

di Carlo A. Pasquinucci<\/em><\/p>\n

Negli ultimi decenni, l\u2019analisi numerica ha subito una rapida trasformazione grazie a progressi nei metodi computazionali e nella capacit\u00e0 hardware. Tuttavia, la crescente complessit\u00e0 e dimensione modelli potenza di calcolo superiore.
Tradizionalmente, le equazioni che modellano il problema venivano risolte con l\u2019utilizzo di processori centrali (CPU), ma ultimamente si \u00e8 cominciato a farle risolvere dalle schede grafiche (GPU), inizialmente sviluppate per il rendering grafico, in quanto, in alcuni casi, si possono rilevare significativamente pi\u00f9 efficienti, riducendo drasticamente i tempi di calcolo.<\/p>\n

Requisiti hardware per le simulazioni<\/h2>\n

Le simulazioni fluidodinamiche o strutturali richiedono risorse computazionali significative per essere eseguite correttamente, con due principali limitazioni legate alla memoria RAM<\/strong> e al numero di processori<\/strong> disponibili. Tra queste, la RAM \u00e8 spesso il fattore pi\u00f9 critico: sono generalmente necessari 2-4 GB di RAM per ogni milione di celle della mesh. Questo valore, indicativo, pu\u00f2 aumentare sensibilmente in presenza di fisiche pi\u00f9 complesse, geometrie articolate o accoppiamenti multi-fisici.<\/p>\n

Ad esempio, una simulazione standard con 10 milioni di celle richiede almeno 32-64 GB di RAM<\/strong> per essere eseguita senza errori. In caso di memoria insufficiente, il software<\/a> non riesce a completare il calcolo e restituisce messaggi di errore, bloccando il processo. Inoltre, simulazioni con domini di calcolo pi\u00f9 ampi o condizioni al contorno pi\u00f9 dettagliate possono spingere i requisiti di memoria ben oltre questa stima. Per fortuna, il costo della RAM negli ultimi anni \u00e8 diminuito notevolmente ed \u00e8 quasi sempre possibile inserire nuovi banchi RAM nelle workstation, migliorando quindi facilmente le prestazioni. Tuttavia, il miglioramento delle prestazioni dipende anche dalla configurazione del sistema, ad esempio dalla compatibilit\u00e0 della scheda madre con i nuovi moduli di memoria o dalla presenza di limiti fisici di espansione.<\/p>\n

Per quanto riguarda il numero di processori, si consiglia generalmente di disporre di almeno due processori per milione di celle<\/strong>, per ottimizzare i tempi di calcolo. Tuttavia, questa relazione influisce principalmente sulla velocit\u00e0 di esecuzione e non sulla fattibilit\u00e0 della simulazione stessa. Con un numero insufficiente di processori, il calcolo potrebbe semplicemente richiedere pi\u00f9 tempo senza pregiudicare l\u2019esecuzione del risultato.<\/p>\n

Anche la GPU ha una sua RAM dedicata, normalmente molto pi\u00f9 efficiente. Per simulazioni di 10 milioni di celle, se risolte con i normali processori, servirebbero 32-64 GB di RAM, mentre nel caso in cui venissero risolte dalle GPU, sarebbero necessari solo 16-24 GB di RAM ad essa dedicata. Tuttavia, il problema nasce quando si vuole aumentare le capacit\u00e0 di questa RAM, in quanto va sostituita direttamente tutta la scheda video, con costi notevolmente pi\u00f9 alti.<\/p>\n

Principi di funzionamento delle CPU e GPU<\/h2>\n
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Figura 1 Differenza di architettura fra una CPU e una GPU. La CPU \u00e8 composto da un grande processore, mentre la GPU da tanti, ma meno performanti. Questa differenza di architettura si tramuta in una maggiore capacit\u00e0 di calcolo parallelo per la GPU<\/figcaption><\/figure>\n

I processori tradizionali o CPU sono progettate per eseguire calcoli sequenziali in maniera sequenziale. Una CPU tipica ha pochi core (4-16)<\/strong> altamente ottimizzati per gestire un\u2019ampia gamma di istruzioni. Tuttavia, questo design limita le prestazioni nei problemi che richiedono elaborazione parallela su larga scala.<\/p>\n

Al contrario, le GPU sono dotate di migliaia di core pi\u00f9 semplici<\/strong> che lavorano in parallelo. Questo le rende particolarmente adatte per operazioni ripetitive e indipendenti, come quelle coinvolte nelle simulazioni CFD e FEM.
Ad esempio, una GPU di fascia alta, dispone di oltre 7000 core CUDA superando di gran lunga le CPU pi\u00f9 avanzate.<\/p>\n

Si pu\u00f2 capire facilmente che per conti di grandi dimensioni (e quindi che richiedono una parallelizzazione pi\u00f9 spinta e veloce) le GPU offrono dei grandissimi vantaggi in termini di velocit\u00e0 di calcolo. Spesso, per\u00f2, simulazioni pi\u00f9 grandi richiedono anche grandi quantitativi di memoria, cosa non sempre facilmente accessibile per le GPU.<\/p>\n

Normalmente, per\u00f2, si \u00e8 dimostrato che in condizioni ottimali \u00e8 possibile ridurre il tempo di esecuzione di una simulazione fluidodinamica anche di 10 volte<\/strong>.<\/p>\n

Queste differenze di architettura, per\u00f2, portano a un notevole problema. Per poter essere eseguito in maniera ottimale dalle GPU, il software deve essere scritto in maniera differente.<\/p>\n

In parole semplici, i software scritti per CPU e quelli progettati per GPU si differenziano principalmente nel modo in cui gestiscono le operazioni parallele e la loro architettura hardware. Un software scritto per CPU pu\u00f2 teoricamente funzionare su una GPU, ma richiede significative modifiche, poich\u00e9 il codice CPU non \u00e8 progettato per sfruttare appieno la capacit\u00e0 parallela della GPU. Per far funzionare un software su una GPU, \u00e8 necessario riscrivere parti del codice per adattarlo a un\u2019architettura parallela. Inoltre, bisogna considerare che le GPU gestiscono la memoria in modo diverso rispetto alle CPU, quindi la sua gestione deve essere adattata di conseguenza per evitare colli di bottiglia nelle prestazioni.<\/p>\n

Per questo, prima di decidere di eseguire un software sulla GPU \u00e8 necessario sapere se esso \u00e8 stato scritto per questo motivo. Ad esempio, uno dei principali software di simulazione fluidodinamica, OpenFOAM<\/a>, non \u00e8 stato ancora scritto in questa ottica. Per fortuna, alcune aziende stanno sviluppando dei plug-in specifici per migliorare questa situazione, anche se rimane purtroppo significativamente critica.<\/p>\n

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Caratteristica<\/strong><\/td>\nCPU<\/strong><\/td>\nGPU<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Numero di core<\/strong><\/td>\nDa 4 a 64 (per CPU moderne)<\/td>\nDa centinaia a migliaia<\/td>\n<\/tr>\n
Tipo di core<\/strong><\/td>\nPochi core potenti<\/td>\nMolti core meno potenti<\/td>\n<\/tr>\n
Architettura<\/strong><\/td>\nOttimizzata per sequenzialit\u00e0<\/td>\nOttimizzata per parallelismo<\/td>\n<\/tr>\n
Prestazioni per operazioni sequenziali<\/strong><\/td>\nSuperiori<\/td>\nInferiori<\/td>\n<\/tr>\n
Prestazioni per operazioni parallele<\/strong><\/td>\nInferiori<\/td>\nSuperiori<\/td>\n<\/tr>\n
Costo per unit\u00e0 (core)<\/strong><\/td>\nPi\u00f9 elevato<\/td>\nPi\u00f9 basso<\/td>\n<\/tr>\n
Consumo energetico<\/strong><\/td>\nRelativamente basso per core<\/td>\nPi\u00f9 alto, ma meglio distribuito<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n

Comparazione fra CPU e GPU<\/h2>\n

Normalmente, nel corso della sua carriera, un calcolista, pur non essendo un informatico pure, ha sviluppato una serie di conoscenze circa i processori, la loro velocit\u00e0 di calcolo, la loro qualit\u00e0. Purtroppo, egli spesso non ha queste conoscenze circa le schede video, in quanto sta cominciando ad approcciarsi a questo mondo soltanto da pochi anni. Non \u00e8 facile quindi capire come comparare la qualit\u00e0 di un processore rispetto a quello di una scheda video. In maniera super semplificata, si pu\u00f2 pensare che un core CPU equivalga a 50-100 core CUDA.<\/p>\n

Inoltre, c\u2019\u00e8 da considerare che le GPU hanno normalmente un prezzo significativamente maggiore e per quelle di fascia medio-alta, non \u00e8 raro avere dei problemi di approvvigionamento, in quanto vengono massivamente utilizzate per software di AI. Normalmente, poi, hanno un consumo energetico maggiore, compensato per\u00f2 dal minor tempo di utilizzo.<\/p>\n

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Figura 2 Tempi di simulazione GPU vs CPU(barre che confrontano i tempi richiesti per modelli CFD di diverse complessit\u00e0).<\/figcaption><\/figure>\n

Campi di applicazione<\/h3>\n

Come abbiamo visto, le schede video hanno delle prestazioni migliori perch\u00e9 riescono a gestire in maniera ottimale il calcolo parallelo. Per questo motivo, sono da preferire per calcoli con mesh mediamente grandi. Normalmente, si pu\u00f2 considerare il calcolo su GPU con mesh superiori ai 20-30 milioni di celle, dove il tempo di calcolo risparmiato pu\u00f2 essere anche significativo e compensare l\u2019investimento economico maggiore.<\/p>\n

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Dimensione della Mesh<\/strong> (milioni di celle)<\/strong><\/td>\nRaccomandazione<\/strong><\/td>\nMotivo<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
< 1M<\/strong><\/td>\nCPU<\/td>\nOverhead GPU non giustificato.<\/td>\n<\/tr>\n
1M \u2013 5M<\/strong><\/td>\nCPU (cluster o multi-core)<\/td>\nEfficienza ancora maggiore sulle CPU.<\/td>\n<\/tr>\n
> 5M<\/strong><\/td>\nGPU (se supportata dal software)<\/td>\nParallelismo GPU inizia a prevalere.<\/td>\n<\/tr>\n
> 20M<\/strong><\/td>\nGPU preferibile<\/td>\nPrestazioni nettamente superiori.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n

Visti i diversi campi di applicazione, si pu\u00f2 anche pensare che per una piccola azienda<\/strong> che ha un primo approccio alla simulazione non convenga investire direttamente sul calcolo basato sulla GPU, ma sia ancora conveniente il metodo di calcolo tradizionale, con il grande vantaggio di poter poi migliorare le proprie risorse di calcolo investendo in RAM tradizionale.<\/p>\n

Al contrario, per una grande azienda<\/strong> conviene sicuramente investire con l\u2019acquisto di GPU di fascia piuttosto alta. L\u2019acquisizione di schede video di fascia bassa non \u00e8 invece conveniente in nessun caso, anche perch\u00e9 le loro prestazioni non possono essere migliorate, al contrario dei processori.<\/p>\n

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Figura 3 Confronto fra tempi di calcolo per simulazioni che utilizzano CPU e GPU. Come si vede, il numero di celle dopo il quale la GPU comincia a performare meglio si trova intorno ai 35 milioni di elementi. Per quanto riguarda la CPU, il numero di cores \u00e8 stato aumentato con l\u2019aumentare delle dimensioni della mesh, cercando di mantenere un rapporto di 2 processori per 1 milione di celle.<\/figcaption><\/figure>\n

GPU e intelligenza artificiale<\/h2>\n

Tutti questi ragionamenti ovviamente valgono per simulazioni basate sulla risoluzione delle equazioni differenziali. Negli ultimi anni, invece, stanno nascendo software di analisi che trovano la soluzione attraverso algoritmi basati su machine learning e intelligenza artificiale. Questi software sono stati progettati per funzionare esclusivamente con GPU, rendendo obbligatoria l\u2019adozione di questo metodo.<\/p>\n

Questa nuova generazione di software sfrutta l\u2019efficienza computazionale delle GPU per eseguire calcoli complessi in tempi significativamente ridotti, aprendo la strada a simulazioni pi\u00f9 rapide e accessibili anche su hardware meno costoso rispetto ai sistemi tradizionali. Tuttavia, la loro applicazione \u00e8 ancora limitata a specifici ambiti e richiede dataset di addestramento accurati per garantire risultati affidabili, ossia richiede che siano disponibili in azienda gi\u00e0 diverse simulazioni simili a quella che deve essere effettuata.<\/p>\n

Conclusioni<\/h2>\n

Le GPU stanno trasformando il panorama dell\u2019ingegneria computazionale. La loro capacit\u00e0 di ridurre i tempi di calcolo e di rendere economicamente fattibili simulazioni dettagliate rappresenta una risorsa indispensabile per gli ingegneri strutturali e fluidodinamici. Bisogner\u00e0 per\u00f2 stare attenti, perch\u00e9 l\u2019introduzione del calcolo fluidodinamico basato su GPU potr\u00e0 creare un divario significativo tra grandi e piccole aziende. Le GPU di fascia alta, necessarie per gestire simulazioni complesse, rappresentano un investimento iniziale elevato, accessibile pi\u00f9 facilmente alle grandi imprese con maggiori risorse finanziarie. Queste aziende possono beneficiare di tempi di calcolo ridotti e maggiore efficienza, accelerando il ciclo di progettazione e migliorando la competitivit\u00e0. <\/p>\n

Al contrario, le piccole imprese potrebbero trovarsi penalizzate dall\u2019impossibilit\u00e0 di sostenere tali costi, rimanendo legate a metodi tradizionali pi\u00f9 lenti e meno performanti, con un conseguente rallentamento nell\u2019innovazione. Questo potr\u00e0 essere sicuramente un problema per le piccole aziende di consulenza, che per fortuna rimarranno competitive sulle piccole simulazioni. Questo divario, ovviamente, verr\u00e0 sempre pi\u00f9 ridotto pi\u00f9 diventeranno economicamente accessibili le migliori schede video.<\/p>\n<\/div>\n

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Autore: Roberta Falco<\/p>\n

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