Come si evolverà il supercalcolo, secondo Jack Dongarra

Il supercalcolo ad alte prestazioni, un tempo dominio esclusivo della ricerca scientifica, è oggi una risorsa strategica per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale sempre più complessi. Questa convergenza tra IA e HPC sta ridefinendo non solo queste tecnologie, ma anche i modi in cui la conoscenza viene prodotta, e assume un ruolo strategico nel panorama globale.
Per discutere dell'evoluzione dell'HPC, a luglio WIRED ha incontrato Jack Dongarra, un informatico statunitense che ha contribuito in modo determinante allo sviluppo del software HPC negli ultimi quattro decenni, tanto da aver ricevuto nel 2021 il prestigioso premio Turing. L'incontro si è svolto in occasione del 74° Nobel Laureate Meeting a Lindau, in Germania , che ha riunito decine di premi Nobel e oltre 600 scienziati emergenti da tutto il mondo.
Questa intervista è stata modificata per motivi di lunghezza e chiarezza.
WIRED: Quale sarà il ruolo dell'intelligenza artificiale e dell'informatica quantistica nello sviluppo scientifico e tecnologico nei prossimi anni?
Jack Dongarra: Direi che l'IA sta già svolgendo un ruolo importante nel modo in cui si fa scienza: la stiamo utilizzando in molti modi per contribuire alla scoperta scientifica. Viene utilizzata in termini di calcolo e ci aiuta ad approssimare il comportamento delle cose. Quindi considero l'IA come un modo per ottenere un'approssimazione, e poi magari perfezionarla con le tecniche tradizionali.
Oggi disponiamo di tecniche tradizionali di modellazione e simulazione, che vengono eseguite su computer. Se si ha un problema molto complesso, ci si rivolge a un supercomputer per capire come calcolare la soluzione. L'intelligenza artificiale renderà tutto questo più veloce, migliore ed efficiente.
L'intelligenza artificiale avrà un impatto che va oltre la scienza: sarà più importante di quanto lo fosse Internet quando è arrivata. Sarà così pervasiva in ciò che facciamo. Sarà utilizzata in così tanti modi che oggi non abbiamo ancora scoperto. Avrà uno scopo più ampio di quanto abbia avuto Internet negli ultimi 15, 20 anni.
L'informatica quantistica è interessante. È davvero un campo di ricerca meraviglioso, ma la mia sensazione è che abbiamo ancora molta strada da fare. Oggi abbiamo esempi di computer quantistici – l'hardware arriva sempre prima del software – ma sono esempi molto primitivi. Con un computer digitale, pensiamo di eseguire un calcolo e ottenere una risposta. Il computer quantistico invece ci fornirà una distribuzione di probabilità di dove si trova la risposta, e si creerà un certo numero di, chiameremo questo processo un'esecuzione sul computer quantistico, e ci fornirà un certo numero di potenziali soluzioni al problema, ma non ci darà la risposta. Quindi sarà diverso.
Con l'informatica quantistica siamo in preda a un momento di entusiasmo?
Purtroppo, credo che sia stata sopravvalutata: c'è troppa pubblicità associata alla tecnologia quantistica. Il risultato è che, in genere, la gente si entusiasma, ma poi non mantiene nessuna delle promesse fatte, e allora l'entusiasmo crolla.
Lo abbiamo già visto: l'intelligenza artificiale ha attraversato quel ciclo e si è ripresa. E oggi l'intelligenza artificiale è una realtà. Le persone la usano, è produttiva e servirà a tutti noi in modo sostanziale. Credo che la tecnologia quantistica debba attraversare quell'inverno, in cui le persone saranno scoraggiate, la ignoreranno, e poi ci saranno persone brillanti che capiranno come usarla e come renderla più competitiva con le tecnologie tradizionali.
Ci sono molti problemi da risolvere. I computer quantistici sono molto facili da disturbare. Avranno molti "difetti": si romperanno a causa della natura fragile del loro calcolo. Finché non riusciremo a rendere le cose più resistenti a questi guasti, non faranno esattamente il lavoro che speriamo possano fare. Non credo che avremo mai un portatile che sia un portatile quantistico. Potrei sbagliarmi, ma di certo non credo che accadrà nel corso della mia vita.
Anche i computer quantistici necessitano di algoritmi quantistici, e oggi disponiamo di pochissimi algoritmi che possano essere eseguiti efficacemente su un computer quantistico. Quindi il calcolo quantistico è ancora agli albori, e con esso anche l'infrastruttura che utilizzerà il computer quantistico. Quindi, gli algoritmi quantistici, il software quantistico, le tecniche che abbiamo a disposizione, sono tutti molto primitivi.
Quando possiamo aspettarci, se mai avverrà, la transizione dai sistemi tradizionali a quelli quantistici?
Oggi abbiamo molti centri di supercalcolo in tutto il mondo, dotati di computer molto potenti. Sono computer digitali. A volte il computer digitale viene potenziato con qualcosa per migliorarne le prestazioni: un acceleratore. Oggi questi acceleratori sono le GPU, unità di elaborazione grafica. La GPU fa qualcosa molto bene, e la fa bene, è stata progettata per farlo. In passato, questo era importante per la grafica; oggi lo stiamo ristrutturando in modo da poter utilizzare una GPU per soddisfare alcune delle nostre esigenze di calcolo.
In futuro, penso che amplieremo la CPU e la GPU con altri dispositivi. Forse la tecnologia quantistica potrebbe essere un altro dispositivo che aggiungeremmo. Forse sarebbe neuromorfica, ovvero un'elaborazione che in un certo senso imita il funzionamento del nostro cervello. E poi abbiamo i computer ottici. Quindi, pensate alla luce che irradia e all'interferenza di quella luce, e l'interferenza è fondamentalmente il calcolo che volete che faccia. Pensate a un computer ottico che riceve due fasci di luce, e nella luce sono codificati dei numeri, e quando interagiscono in questo dispositivo di elaborazione, produce un output, che è la moltiplicazione di quei numeri. E questo avviene alla velocità della luce. Quindi è incredibilmente veloce. Quindi questo è un dispositivo che forse potrebbe essere inserito in questo dispositivo di elaborazione con CPU, GPU, tecnologia quantistica e neuromorfica. Sono tutte cose che forse potrebbero essere combinate.
In che modo l'attuale competizione geopolitica tra Cina, Stati Uniti e altri paesi sta influenzando lo sviluppo e la condivisione della tecnologia?
Gli Stati Uniti stanno limitando in una certa misura l'esportazione di computer in Cina. Ad esempio, alcuni componenti Nvidia non possono più essere venduti lì. Ma vengono venduti in aree limitrofe alla Cina, e quando vado a trovare i miei colleghi cinesi e guardo cosa hanno nei loro computer, vedo che hanno un sacco di componenti Nvidia. Quindi c'è una via non ufficiale.
Allo stesso tempo, la Cina ha smesso di acquistare tecnologia occidentale per investire in quella interna, stanziando maggiori finanziamenti per la ricerca necessaria al suo sviluppo. Forse questa restrizione imposta si è ritorta contro la Cina, spingendola ad accelerare lo sviluppo di componenti che può controllare molto più di quanto potrebbe altrimenti.
Anche i cinesi hanno deciso che le informazioni sui loro supercomputer non debbano essere pubblicizzate. Sappiamo qualcosa su di loro: che aspetto hanno, qual è il loro potenziale e cosa hanno fatto, ma non esiste un parametro di riferimento che ci permetta di confrontare in modo controllato questi computer con le macchine che abbiamo noi. Hanno macchine molto potenti, probabilmente pari alla potenza delle macchine più importanti che abbiamo negli Stati Uniti.
Si basano su una tecnologia inventata o progettata in Cina. Hanno progettato i propri chip. Sono in concorrenza con i chip che abbiamo nei computer occidentali. E la domanda che la gente si pone è: dove sono stati fabbricati i chip? La maggior parte dei chip utilizzati in Occidente sono fabbricati dalla Taiwan Semiconductor Manufacturing Company. La Cina ha una tecnologia che è indietro di una o due generazioni rispetto a quella di TSMC, ma recupererà il terreno perduto.
Immagino che alcuni chip cinesi siano fabbricati anche a Taiwan. Quando chiedo ai miei amici cinesi "Dove sono stati fabbricati i vostri chip?", mi rispondono in Cina. E se insisto e chiedo "Beh, sono stati fabbricati a Taiwan?", la risposta alla fine è che Taiwan fa parte della Cina.
Jack Dongarra sulle rive del Lago di Costanza al 74° incontro dei Premi Nobel.
Fotografia: Gianluca Dotti/WiredCome cambierà il ruolo di programmatori e sviluppatori con l'evoluzione dell'intelligenza artificiale? Potremo scrivere software utilizzando solo il linguaggio naturale?
Credo che l'intelligenza artificiale abbia un ruolo molto importante nel contribuire a semplificare alcune delle fasi di sviluppo dei programmi che richiedono più tempo. Ottiene tutte le informazioni disponibili sui programmi di tutti gli altri, le sintetizza e poi le porta avanti. Sono rimasto molto colpito quando ho chiesto ad alcuni di questi sistemi di scrivere un software per svolgere un determinato compito; l'intelligenza artificiale fa un ottimo lavoro. E poi posso perfezionare il tutto con un altro prompt, dicendo "Ottimizza questo per questo tipo di computer", e lo fa egregiamente. In futuro, credo che useremo sempre di più il linguaggio per descrivere una storia all'intelligenza artificiale, e poi le faremo scrivere un programma per svolgere quella funzione.
Ora, naturalmente, ci sono dei limiti, e dobbiamo stare attenti alle allucinazioni o a qualcosa che ci dia risultati errati. Ma forse possiamo integrare dei controlli per verificare le soluzioni prodotte dall'IA e usarli per misurare la potenziale accuratezza di quella soluzione. Dovremmo essere consapevoli dei potenziali problemi, ma credo che dobbiamo fare progressi su questo fronte.
Questo articolo è stato originariamente pubblicato su WIRED Italia ed è stato tradotto dall'italiano.
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