I big data e i servizi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning sono particolari divoratori di risorse. La quantità di dati ma anche l’esigenza di elaborare grandi volumi di informazioni non strutturate tramite sofisticati modelli matematici richiedono, quindi, tecnologie precise. E’ un fatto che gli specialisti dei dati hanno bisogno del massimo livello di potenza di calcolo e performance.
Le risorse dedicate del bare metal sono ideali per l’IA, ma esistono anche soluzioni che vanno incontro alle moderne esigenze di flessibilità e di scalabilità. Qui, impossibile non pensare al cloud.
Anche per servire progetti di IA, ML, supercalcolo, sono disponibili servizi di Cloud Computing e infrastruttura basate su container in grado di trasformare grandi quantità di dati non strutturati in informazioni ordinate utilizzabili, accelerando l’addestramento dei modelli.
Ruolo delle GPU nei server per intelligenza artificiale
I server per intelligenza artificiale sono caratterizzati dal fatto che, in luogo delle “normali” CPU, sfruttano le così dette GPU (graphic processing units), fondamentali per l’intelligenza artificiale e, in generale, per l’high performance computing. Se le CPU – che possono avere più core – sono indispensabili per attività lineari complesse ad alta velocità in cui si utilizzano uno o molteplici core, i processori grafici sono concepiti per far funzionare in parallelo tantissimi, piccoli componenti, ottimizzati per la gestione di un preciso set di istruzioni.
Fu nel 1999 che il termine “graphic processing unit” cominciò a diffondersi, nel momento in cui Nvidia iniziò a pubblicizzare GeForce 256, ovvero la prima GPU a supportare il transform and lighting a mezzo hardware, ideale per la gestione di task paralleli massivi e per il rendering di spazi tridimensionali. Un tipo di “graphic processing unit” che solo più tardi sarebbe stata utilizzata nei videogiochi 3D.
Se volessimo fare un esempio della differenza di ruolo e prestazioni tra CPU e GPU, basterebbe pensare al fatto che una singola CPU ci metterebbe un minuto a processare una singola immagine, ma non sarebbe in grado di servire milioni di immagini, se non impiegando anni; anche solo poche GPU, invece, possono far fronte a task paralleli massivi impiegando un solo giorno! E l’intelligenza artificiale spesso necessita di processare insieme vastissime moli di Gigabyte.
Server per intelligenza artificiale e consumi energetici
Addestrare modelli di intelligenza artificiale richiede molta potenza di calcolo: l’IA è vorace. Una voracità che si scontra con le esigenze di aziende e PA di avere un impatto sempre minore sull’ambiente. Qui, il cloud computing può aiutare.
Utilizzare server per intelligenza artificiale on premise, acquistando hardware e manutenendolo con le proprie risorse, significa andare incontro a consumi e costi fissi. Il cloud, invece, anche nel mondo IA e ML può incentivare innovazione e modelli più sostenibili, grazie alla possibilità di usare le risorse solo a consumo e di delegare la manutenzione al cloud provider.
Gestire workload di AI con il GPU Cloud consente inoltre anche di efficientare i costi energetici e ambientali. Se i sistemi GPU hanno di per sé un altissimo consumo energetico, i sever cloud per intelligenza artificiale permettono alle aziende di attivare e disattivare le istanze solo per il tempo necessario, abbattendo i consumi. Inoltre, server per intelligenza artificiale e super-calcolo come i Cloud Server GPU di Seeweb riescono a sfruttare un modello ottimizzato dal design sostenibile (green computing).
Caratteristiche dei server per l’IA sostenibili
Il modello di server per IA sostenibile di Seeweb è possibile per via di molteplici fattori:
- gli armadi rack che ospitano i servizi Seeweb per IA e ML sono allocati in Data Center green e certificati ISO14001;
- i server scelti, i SYS-420GP-TNR, sono dei server GPU ottimizzati con processori Xeon di terza generazione in grado di offrire prestazioni ma anche risparmio energetico;
- il design dell”infrastruttura permette di assegnare i workload all’hardware necessario in base alle esigenze.
In sostanza, ciò che permette di aumentare un’efficienza già possibile grazie al design dei Data Center, è un modello ad alta densità ed elevata ottimizzazione.
Se hai bisogno di addestrare modelli di intelligenza artificiale e desideri disporre di server ottimizzati ad hoc per il training e l’inferenza, che abbiano anche un impatto sull’ambiente inferiore rispetto alle altre soluzioni, nei server Seeweb troverai dunque la soluzione.
