L’intelligenza artificiale sta cambiando la vita di tutti i giorni. Secondo un report di McKinsey, l’adozione dell’AI è più che raddoppiata rispetto al 2017. In particolare, i risultati di questo studio mostrano che i leader delle aziende che sfruttano l’AI hanno un vantaggio competitivo sulla concorrenza.
In quest’ambito, gli ultimi anni sono stati caratterizzati dalla diffusione di Deep Learning, Machine Learning e Artificial Intelligence. Ciò ha comportato una crescente richiesta del GPU Computing, che offre un’elevata efficienza per l’esecuzione di calcoli pesanti.
Per capire cosa si intenda per GPU Computing, però, iniziamo dal chiarire cosa siano le GPU.
L’acronimo GPU sta per “Graphic Processing Unit” (unità di elaborazione grafica) è un circuito elettronico creato per alterare e manipolare in modo accelerato la creazione di immagini o grafica. La GPU è composta da migliaia di unità di elaborazione dati e è in grado di eseguire operazioni e istruzioni grafiche in parallelo.
Grazie al cloud computing, questi calcoli divengono ancora più veloci. Il GPU Computing, infatti, sta trasformando il mondo della scienza dei dati, grazie ai vantaggi che offre.
Il cloud GPU trova applicazione in vari ambiti, quali: Machine Learning e Deep Learning, Infrastrutture per l’Intelligenza Artificiale, elaborazione del linguaggio naturale, accelerazione del calcolo grafico, finanza computazionale, Big Data processing e molto altro.
I vantaggi del GPU Computing
Il GPU Computing consente di eseguire calcoli paralleli, riducendo i tempi di esecuzione delle istruzioni e rendendo più efficiente l’elaborazione dei programmi. Tra i vantaggi offerti dal cloud GPU:
Riduce al minimo i costi
Le GPU fisiche ad alta potenza hanno costi molto elevati, mentre con il GPU cloud viene addebitato solo il numero di ore in cui il servizio è stato utilizzato.
Risparmio di risorse locali
Le GPU fisiche occupano un’importante quantità di spazio sul computer. Le GPU cloud, invece, non consumano risorse locali poiché la potenza di calcolo viene esternalizzata al cloud senza stressare il computer.
Aggiornamento continuo
Le architetture interne delle GPU sono soggette a continui aggiornamenti. Il GPU cloud consente di ottenere un servizio costantemente aggiornato, a carico del provider.
Come iniziare a usare il GPU Computing
La prima cosa da fare per iniziare a usare servizi cloud GPU è scegliere un provider come Seeweb, il primo player italiano ad offrire servizi di GPU computing. Con il Cloud Server GPU offerto da Seeweb, infatti, puoi accelerare il tuo lavoro con l’intelligenza artificiale e completare le tue attività di machine learning riducendo i tempi e l’investimento. In particolare, puoi ottenere una potenza estremamente elevata grazie all’uso di schede grafiche NVIDIA.
Seeweb partecipa alla AI Week di Rimini
La AI Week, la settimana dell’intelligenza artificiale, è l’evento dedicato agli imprenditori italiani che vogliono scoprire l’Intelligenza Artificiale. L’evento si terrà dal 17 al 21 aprile. In particolare, dal 17 al 19 aprile sono previsti una serie di appuntamenti da remoto, mentre il 20 e il 21 aprile si potrà partecipare in presenza presso il Palacongressi di Rimini.
Seeweb è fiera di annunciare la sua partecipazione all’evento come full sponsor. In quest’occasione, oltre alla presenza di una parte del team Seeweb presso le postazioni di networking, venerdì 21 aprile alle 14:30 il nostro Marco Cristofanilli terrà uno speech insieme a Supermicro. Parleremo di come sia possibile implementare progetti di AI dimenticando questioni di gestione, aggiornamento, compliance, costi e efficienza grazie al cloud.
Vi aspettiamo il 21 aprile al Palacongressi di Rimini!
