Benvenuti in questo canale dedicato alla proiezione ortogonale,
al magico mondo delle tolleranze e ai fantastici render 3D.
Sono Daniele Borghi,
disegnatore tecnico CAD 3D e podcaster.
Preparatevi a salire a bordo perché qui non siamo solo appassionati di disegno tecnico,
ma anche di tecnologia.
Questo è il Tiralinee,
il podcast che vi porterà in un viaggio affascinante attraverso il mondo del CAD,
condividendo esperienze,
consigli e tante notizie.
Siete pronti?
Allacciate le cinture!
La nostra destinazione è la creatività e la passione per il disegno tecnico.
Bentornati amici Tiralinee e benvenuti all'episodio numero 86.
Siamo ormai alla fine di questo 2024 ed è tempo di tirare le somme anche per il podcast.
E infatti nella mia mailbox è arrivato il wrapper di Spotify for Podcaster,
quel riepilogo annuale super colorato che racconta come sono andate le cose in termini di ascolti.
Se mi rimane un po' di tempo vedo di parlarne alla fine dell'episodio quindi rimanete sintonizzati fino alla fine.
Ma veniamo ai temi di oggi.
Partiamo come scegliere una GPU NVIDIA per SOLIDWORKS.
Vi guiderò a capire quali aspetti considerare per trovare la scheda grafica più adatta alle vostre esigenti.
Come ormai sapete ci muoviamo spesso sul filo tra l'intelligenza artificiale e il ruolo cruciale dell'hardware nella progettazione.
L'intelligenza artificiale o l'IA è diventata il motore principale che guida l'evoluzione dell'hardware.
Dalle GPU NVIDIA ai processori di AMD fino alle workstation di HP.
Nel nostro episodio precedente numero 85 quindi da ascoltare abbiamo accennato
sugli Apple Vision Pro e al concetto di Spatial Computing che sta lentamente
ma inesorabilmente entrando nel mondo del design e della progettazione.
Mettetevi comodi perché oggi c'è tanto da scoprire.
Conosciamo benissimo NVIDIA,
sappiamo cosa produce ma sappiamo anche che produce GPU certificate per SOLIDWORKS ma non tutte le sue GPU sono giuste per usarle con SOLIDWORKS.
Sia la linea Professional che quella Gaming contengono GPU potenti che ogni
anno escono con versioni più nuove e naturalmente sempre più potenti ma
questo non le rende però intercambiabili per quanto riguarda SOLIDWORKS.
Quindi come si fa a sapere se la scheda grafica è certificata?
Allora il modo più semplice per distinguere la differenza è la convenzione di denominazione.
Le GPU da gioco fanno parte della serie GeForce RTX 40 e hanno un nome nel formato RTX 40XX come J Force RTX 4090 o J Force RTX 4070Ti Super.
La linea GPU per workstation professionali di NVIDIA fa parte
della generazione RTX ADA e ha un nome come questo qua RTX
XX0 cioè come NVIDIA RTX 6000 ADA o NVIDIA RTX 4000SFF ADA.
In pratica per dare un ragguaglio visto che molto probabilmente conoscono più
le schede da gaming che quelle professionali per workstation diciamo che la J
Force RTX 4090 quella più famosa e la più potente per quanto
riguarda il gaming e equivale alla NVIDIA RTX 6000 ADA.
Ora qual è la soluzione migliore per SOLIDWORKS?
Nonostante io ami le buone configurazioni da gioco tanto quanto
chiunque altro di voi che mi sta ascoltando ma in definitiva
le GPU professionali sono più adatte a SOLIDWORKS.
Solo la linea di GPU professionali è certificata per SOLIDWORKS.
Infatti il modo migliore per sapere quale GPU è certificata per SOLIDWORKS
SOLIDWORKS è controllare nella pagina di SOLIDWORKS appunto dove vengono
elencate marche e modello e si sta poi considerando di essere sicuri che
sia elencato alla propria GPU o quella a cui si
vuole acquistare per fare un passo successivo.
Quindi bisogna guardare l'elenco della loro pagina.
Da quella pagina poi tra l'altro si possono anche scaricare direttamente
i driver certificati da SOLIDWORKS naturalmente da SOLIDWORKS i quali
poi non coincidono esattamente con l'ultima versione dei driver NVIDIA.
Ma perché c'è questa anche questa differenza?
Le GPU Workstation sono prodotte da NVIDIA per garantire le migliori prestazioni qualità.
Ciò include anche la funzionalità come la memoria ECC Error Correcting Code per una migliore affidabilità e spesso hanno capacità di memoria maggiori.
Sono inoltre ottimizzate e certificati specificatamente per applicazioni professionali che coinvolgono il CAD,
il rendering 3D e la visualizzazione scientifica.
Un'altra distinzione importante sono i driver grafici stessi.
Le GPU professionali sono dotate di driver certificati che assicurano stabilità e compatibilità con il software SOLIDWORKS,
riducendo quindi il rischio di crash ed errori.
Chiunque abbia mai sperimentato un crash sa quanto sia
fondamentale evitarli per mantenere la produttività negli ambienti
professionali e soprattutto anche una certa novena di bestemmie.
Prevenire questi problemi prima che accadono può aiutare a mantenere le cose nei tempi previsti e prevenire ore e ore di mal di testa.
E come facciamo a scegliere una GPU migliore per SOLIDWORKS?
Il modo migliore per selezionare la GPU è controllare il driver consigliato
e sapere se è compatibile con SOLIDWORKS e sempre ritorniamo alla
pagina della certificazione delle schede GPU per SOLIDWORKS.
Ora,
sapendo dove si può controllare se la GPU è certificata,
ma non si è sicuri di quanto sia potente questa scheda che state scegliendo,
di cui avete bisogno o siete interessati,
perché le specifiche,
ma molte,
sono varie.
Parleremo poi successivamente dei consigli per l'hardware per SOLIDWORKS 2024-2025,
perché comunque se state cercando di sfrecciare per il paese,
ad esempio,
con il minore carburante possibile,
scegliere l'auto giusta per il lavoro fa una grande differenza.
Anche se non è sempre così ovvio,
naturalmente anche il vostro hardware viene pensato così,
viene trattato così.
Quindi,
se state costruendo parti in lamiera o eseguendo simulazioni su grandi assiemi,
assicurarsi di avere la giusta scheda grafica NVIDIA per ottimizzare la vostra esperienza SOLIDWORKS è un gran bel passo avanti.
L'intelligenza artificiale sta rapidamente trasformando il panorama dell'ingegneria,
influenzando applicazioni che spaziano dalla progettazione alla produzione.
Per le aziende,
investire in intelligenza artificiale è diventato essenziale per mantenere la competitività e la produttività,
poiché l'intelligenza artificiale richiede una notevole potenza di calcolo,
è fondamentale adottare hardware veramente avanzato.
Fortunatamente le workstation tradizionali per CAD,
BIM e CAE stanno evolvendo per rispondere a queste nuove esigenze computazionali.
I software di progettazione CAD e simulazione CAE stanno già beneficiando di funzionalità di intelligenza artificiale.
Nel CAD,
strumenti di machine learning aiutano i progettisti suggerendo funzionalità e ottimizzando processi iterativi.
Nel CAE,
modelli di IA accelerano simulazioni e attività ripetitive,
come la preparazione dei dati.
Anche chatbot basati su modelli di linguaggio,
gli LLM,
tipo ChatGPT per intenderci,
si stanno diffondendo,
fungendo anche da assistenti tecnici o copiloti per scrivere codice G-code o creare schemi.
Però molte aziende non hanno le risorse per sviluppare modelli di machine learning complessi,
che richiedono naturalmente hardware sofisticato e formazione continua.
Per risolvere questo problema si ricorre spesso a modelli preaddestrati
come LLAMA 3 di Meta o Falcon della Technology Innovation Institute
che possono essere personalizzati per specifiche esigenze aziendali.
Le GPU sono fondamentali per l'intelligenza artificiale.
Grazie ai core dedicati per l'elaborazione della IA e alla potenza necessaria per la modellazione 3D e rendering,
le workstation moderne come Lenovo Thinkstation P7 offrono la possibilità di integrare più GPU per aumentare la capacità computazionale.
Rispetto alle soluzioni cloud,
l'hardware desktop garantisce configurazioni personalizzabili con tecnologie all'avanguardia e velocità di calcolo elevate.
Le workstation non operano isolate ma come parte di un ecosistema ibrido che combina hardware locale,
server aziendali e infrastrutture cloud.
Lenovo propone soluzioni come ThinkSystem e ThinkStation ottimizzate
per piattaforme IA certificate NVIDIA che supportano lo sviluppo
e l'implementazione di applicazioni IA aziendali personalizzate.
Nonostante l'impatto dell'IA sull'ingegneria sia ancora in evoluzione,
è evidente che questa tecnologia sarà sempre più centrale.
Investire ora in hardware compatibili con l'intelligenza artificiale
è cruciale per il successo futuro e le workstation attuali
offrono opzioni versatili per ogni esigenza aziendale.
L'IA,
come afferma Mike Leach,
è un viaggio e non una destinazione.
AMD ha presentato i nuovi processori Ryzen AI300 Series al Computex 2024.
Sono stati sviluppati sulla architettura XDNA2,
vantando quella che definisce come la NPU,
la Neural Processing Unit,
più potente al mondo per laptop.
Per i desktop AMD ha anche svelato la nuova serie Ryzen 9000,
basata sull'architettura Zen 5,
confermando la sua spinta verso l'innovazione tecnologica dei chip.
AMD ha registrato un aumento del 17,8% dei ricavi trimestrali,
raggiungendo quindi i 26 miliardi di dollari,
di cui 15 miliardi in profitti.
Questo incremento è attribuito alla crescente domanda
di soluzioni per l'addestramento e l'inferenza della
intelligenza artificiale generativa sulla piattaforma OPER.
Il CEO Jensen Hang ha evidenziato che il prossimo passo dell'azienda sarà il passaggio alla nuova piattaforma Blackwell.
Asus ha annunciato il laptop ExpertBook P5,
il modello di punta della nuova serie Expert P,
pensata per il mondo del business e dotata di funzionalità AI.
Il dispositivo sarà equipaggiato con processori Intel Core Ultra e uno schermo da 14 polli con risoluzione da 2,5K.
Ulteriori poi dettagli tecnici saranno disponibili con il lancio previsto per il terzo trimestre dell'anno 2025.
Dell ha evidenziato una crescita del 6% rispetto all'anno precedente,
raggiungendo quindi 22,2 miliardi di ricavi nel primo trimestre fiscale del 2025.
Il seifo Yvonne McGill ha attribuito all'espansione e all'influenza positiva delle soluzioni IA,
indicando un futuro promettente per l'azienda.
Lenovo e Cisco hanno avviato una partnership strategica mirata ad
accelerare la trasformazione digitale con l'obiettivo di fornire soluzioni
integrate di infrastruttura e networking che migliorano la capacità
dell'intelligenza artificiale dei clienti dalla periferia al cloud.
Infine,
HP ha riportato un leggero calo del 0,8% nei ricavi trimestrali,
attestando intorno a 12,8 miliardi.
Tuttavia,
il presidente e CEO Enric Lores ha affermato che l'azienda è ben posizionata per una crescita redditizia,
grazie a nuove soluzioni concepite per l'era dell'intelligenza artificiale e del lavoro ibrido.
Il concetto di spatial computing rappresenta un'estensione delle interazioni informatiche nella terza dimensione,
integrando tecnologie come la realtà virtuale,
la realtà aumentata,
la realtà mista e la realtà estesa,
e il metaverso,
infine.
Questo approccio consente agli utenti di controllare software e ambienti virtuali attraverso movimenti fisici,
gesti delle mani o controller vari,
utilizzando dispositivi come visori VR o smart glasses o smartphone.
Nel settore dell'ingegneria,
delle costruzioni,
queste tecnologie permettono di visualizzare progetti in scala e di esplorarli immersivamente,
facilitando poi aggiornamenti in tempo reale e presentazioni virtuali ai clienti.
I prototipi virtuali consentono una collaborazione più efficace e un miglior processo decisionale.
Nel comparto automobilistico,
XR e spatial computing supportano le revisioni dei progetti e l'uso di modelli digitali e gemelli digitali o digital copy.
Ciò favorisce la collaborazione sia in presenza da remoto,
con la possibilità poi di manipolare elementi di design e condividere facilmente i modelli con i team di vendita e marketing.
Anche la simulazione virtuale delle fabbriche e dei processi aiuta poi a ottimizzare la produzione e a migliorare la formazione degli operatori.
Per applicazioni industriali,
i visori VR devono essere di livello workstation.
Modelli come il Think Reality VRX di Lenovo combinano la potenza della grafica avanzata con la mobilità.
Le GPU,
come le Nvidia RTX A3000 o superiori,
sono consigliate per prestazioni elevate,
ma tutte le versioni dalla RTX A1000 in su sono definite VR-ready.
La potenza della GPU è essenziale,
ma non è l'unico fattore.
Gli utenti aziendali devono considerare un equilibrio tra prestazioni,
costo,
comfort fisico e risoluzione grafica per scegliere la soluzione più adatta.
Mike Leach,
manager per le workstation di Lenovo,
sottolinea che spatial computing è un complemento alle competenze ingegneristiche e non un sostituto.
Questa tecnologia diventa uno strumento prezioso per collaborazioni e miglioramenti nel processo di progettazione,
proiettando gli ingegneri verso un futuro di lavoro più efficiente e interconnesso.
Dato che siamo sull'argomento dell'intelligenza artificiale,
mi è sembrato il caso di introdurre un ulteriore argomento che non ho presentato all'inizio,
sui PC dedicati per intelligenza artificiale,
ma basati su architettura RTX di Nvidia,
che sbloccano gli agenti AI,
che tanto adesso ormai sono di moda in internet,
che risolvono problemi complessi in modo autonomo con l'intelligenza artificiale generativa.
Introduciamo Anything LLM,
che è stato accelerato con Nvidia RTX,
che questo nuovo language learning model lancia questa community hub per la condivisione dei prompt,
dei comandi slash e delle competenze degli agenti AI.
L'intelligenza artificiale sta,
come abbiamo sempre detto,
ridefinendo il nostro modo di interagire con la tecnologia,
e Nvidia con le sue GPU RTX è al centro di questa trasformazione,
lo sappiamo benissimo.
Oggi,
grazie a strumenti come Anything LLM,
il potenziale della IA è più accessibile che mai,
rendendo possibile integrare modelli linguistici avanzati direttamente nei nostri computer.
Questo significa che possiamo affrontare compiti complessi,
personalizzare il workflow e migliorare la produttività,
tutto senza dover dipendere da servizi cloud.
Una delle grandi rivoluzioni portate dalle GPU Nvidia RTX è l'integrazione dei Tensor Core.
Sono componenti hardware che svolgono operazioni matematiche estremamente complesse.
Questi Core sono il segreto dietro l'impressionante velocità di elaborazione dei modelli di Dope Learning.
Con Tensor Core,
le operazioni di addestramento e inferenza diventano incredibilmente rapide,
aprendo le porte a un nuovo livello di potenza e versatilità.
Immaginate di poter addestrare un modello di Machine Learning direttamente sul vostro PC di casa,
mantenendo i vostri dati al sicuro e protetti,
senza che debbano mai lasciare il vostro dispositivo.
Anything LLM,
in particolare,
rappresenta un'innovazione straordinaria per chi vuole sperimentare con l'intelligenza artificiale senza la complessità tipica degli ambienti cloud.
Questa applicazione open source consente di integrare modelli linguistici avanzati direttamente sul desktop,
sfruttando la capacità delle GPU RTX per velocizzare ogni processo.
Con l'elaborazione locale,
gli utenti non solo mantengono il controllo dei propri dati,
ma possono anche accedere alle risorse IA ovunque,
anche in assenza di una connessione internet.
Ma non è solo questione di efficienza.
Le GPU RTX portano anche un'attenzione unica alla qualità visiva,
rivoluzionando settori come il gaming e l'editing creativo.
Il ray tracing,
una tecnologia che simula il comportamento reale della luce,
offre poi un'esperienza visiva incredibile,
mentre le alte prestazioni in rendering e risoluzioni sono una manna
per i creativi che lavorano con video o modelli 3D e come avere
una marcia in più indipendentemente dall'uso che si fa del PC.
Tornando all'intelligenza artificiale,
uno degli aspetti più intriganti è come Anything LLM si collega alla crescente community di sviluppatori e appassionati.
Attraverso il community hub,
gli utenti possono condividere e scoprire nuove funzionalità,
script e flussi di lavoro,
rendendo l'intera esperienza collaborativa e dinamica.
Questo hub sta alimentando una vera e propria rivoluzione nella creazione di agenti IA personalizzati,
capaci di risolvere problemi specifici dal controllo della domotica alla gestione della propria mail,
ad esempio.
Guardando al futuro,
Nvidia promette ancora più innovazioni con le sue prossime generazioni di GPU RTX arricchite da architetture avanzate come Ada Lovelace.
La strada è tracciata,
maggiore potenza,
prestazioni più rapide e una sempre più profonda integrazione tra l'hardware e software,
rendendo l'IA locale una realtà quotidiana,
alla portata di tutti.
Non è più una questione di cosa può fare l'intelligenza artificiale,
ma di cosa possiamo fare noi con l'intelligenza artificiale grazie alla tecnologia RTX di Nvidia.
Ti è piaciuto quello che hai sentito nell'episodio di questa settimana?
Bene,
la risposta è semplice.
Significherebbe moltissimo per noi se potessi andare su Apple Podcast o Spotify e lasciarci una recensione e un feedback a 5 stelle.
Diffondere la voce è davvero il modo migliore per far crescere il nostro podcast e ottenere risultati ancora più grandi.
Grazie.
Siamo arrivati alla fine di questo episodio e come promesso vi parlo del rapid di fine anno di Spotify for Creators.
Così possiamo dare anche uno sguardo ai numeri che fa questo podcast.
Allora,
il tiraline è online da giugno 2021 e con questo episodio abbiamo raggiunto quota 86.
Per quanto riguarda le statistiche,
i dati sono un po' frammentati,
principalmente perché il podcast è passato da un servizio di hosting all'altro in questi ultimi 3-4 anni,
perdendo così tutte le statistiche dei precedenti hosting.
Vabbè,
fa niente.
Per rimediare ho consultato le due principali piattaforme di distribuzione,
Apple Podcast e Spotify.
Quindi,
sommando tutto,
il tiraline ha attirato più o meno 50 ascoltatori unici.
Su Spotify,
l'episodio più ascoltato nel 2024 è il numero 54,
visioni di obsolescenza digitale.
Mentre su Apple Podcast vince invece il numero 70,
dal titolo 70 gradi generativi.
E qui mi fermo.
Perché?
Perché da un lato faccio veramente fatica a interpretare i dati,
le statistiche dei podcast.
E dall'altro non saprei nemmeno dirvi se ci sono degli indicatori che il podcast va bene oppure va male.
Non so interpretarli purtroppo.
Quello però che conta davvero è che voi ci siete.
Quindi il fatto che mi ascoltate dà significato a questo progetto e lo rende vivo.
Visto che siamo anche alla fine del quarto anno di produzione,
mi sono anche lanciato in una piccola richiesta.
Se vi va di supportarmi,
in descrizione troverete il link per una possibile donazione tramite PayPal o Satispay.
Non ho grandi pretese,
ma ogni piccolo contributo potrebbe aiutarmi a realizzare nuove idee per il podcast.
Grazie davvero per avermi ascoltato.
Ci sentiamo la prossima settimana e,
come sempre,
lunga vita e prosperità a tutti.
Musica