L'Universo dei Dati in Crescita: Il Futuro dell'Intelligenza Artificiale e delle Architetture dei Server

Universo dei Dati in Crescita

Oggi, l'intelligenza artificiale è diventata una parte importante della nostra vita e continua a integrarsi sempre di più, aumentando così il suo impatto giorno dopo giorno.

Indubbiamente, la tecnologia dell'intelligenza artificiale facilita il lavoro degli utenti in molti settori e accelera i processi. Tuttavia, queste facilità hanno ovviamente un costo.

Nell'era dei dati, l'importanza dei dati aumenta progressivamente e gli investimenti nelle tecnologie necessarie per elaborare questi dati crescono rapidamente. I set di dati, che costituiscono uno dei pilastri fondamentali della tecnologia dell'intelligenza artificiale, necessitano di hardware potente per funzionare in modo stabile e rapido.

A questo punto, le GPU (unità di elaborazione grafica), che possono essere definite il 'cuore' dell'intelligenza artificiale, svolgono un ruolo cruciale nel soddisfare le esigenze di potenza di calcolo e di prestazioni. Le CPU tradizionali (processori) non riescono a soddisfare queste elevate richieste, spingendo gli investitori a rivolgersi sempre di più a sistemi supportati da GPU. In questo contesto, gli investimenti nelle infrastrutture focalizzate sulle GPU aumentano rapidamente e guadagnano priorità per soddisfare le esigenze delle applicazioni moderne di intelligenza artificiale.

Set di Dati Pronti e Modelli Llama

Uno dei set di dati pronti all'uso, noto agli appassionati di intelligenza artificiale, è la serie di modelli Llama offerta da Meta (Facebook). Questi modelli offrono soluzioni adattate a diverse esigenze con differenti capacità di dati e requisiti hardware. Ecco le versioni principali dei modelli Llama e i loro dettagli:

Llama 3.2

1B

• Quantità di Dati: Contiene 1 miliardo di dati.
• Caratteristiche: Supporto multilingue. Adatto a computer personali e server a bassa scala. Esegue facilmente operazioni semplici.
• Requisiti Hardware:
  • Minimo 2 GB di RAM e 2 GB di GPU richiesti.
  • Può funzionare in modo stabile solo con una CPU, senza GPU.

3B

• Quantità di Dati: Contiene 3 miliardi di dati.
• Caratteristiche: Offre supporto multilingue. Ideale per server di media scala e supporta operazioni più complesse.
• Requisiti Hardware:
  • Minimo 4 GB di RAM e 4 GB di GPU richiesti.
  • Può funzionare senza GPU, ma le prestazioni diminuiscono notevolmente e funziona lentamente.

Llama 3.2-Vision

11B

• Quantità di Dati: Contiene 11 miliardi di dati.
• Caratteristiche: Supporto multilingue e capacità di interpretazione delle immagini. Questo modello è destinato alle esigenze di elaborazione dati visivi di livello base.
• Requisiti Hardware:
  • Minimo 20 GB di RAM e 8 GB di GPU richiesti.
  • Quando viene eseguito solo con una CPU, il tempo di risposta a una domanda può essere di circa 5 minuti.

90B

• Quantità di Dati: Contiene 90 miliardi di dati.
• Caratteristiche: Modello attuale e di livello medio avanzato. Possiede capacità versatili e offre ampi ambiti di applicazione.
• Requisiti Hardware:
  • Minimo 128 GB di RAM e 141 GB di memoria GPU richiesti.

Avenir delle Architetture Server nell'Era dei Dati

Con l'aumento della quantità di dati nei set di dati, anche i requisiti di RAM e GPU aumentano parallelamente. Per soddisfare queste esigenze, NVIDIA ha sviluppato schede grafiche ad alte prestazioni.

Alcune di queste potenti schede grafiche supportano la virtualizzazione. Grazie a questa funzionalità, ad esempio, una scheda grafica da 141 GB può essere suddivisa in segmenti su una piattaforma di virtualizzazione come ESXi e assegnata a più clienti sotto forma di diverse tranche di utilizzo. Questo consente un utilizzo più efficiente delle risorse e offre soluzioni scalabili.

Ogni giorno, le aziende di server aumentano rapidamente i loro investimenti in questo settore. Nell'era dei dati, la domanda di server supportati da potenti GPU cresce, in particolare nei settori dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e dell'analisi di grandi dati. Questo incoraggia le aziende di server ad allontanarsi dalle architetture server tradizionali e a orientarsi verso sistemi basati su GPU e ad alte prestazioni.

Le tecnologie di virtualizzazione e di partizionamento delle GPU offrono alle imprese soluzioni flessibili ed economiche, consentendo allo stesso tempo di rispondere in modo più rapido e scalabile alle richieste dei clienti. Pertanto, gli investimenti delle aziende di server in tali tecnologie forniscono un vantaggio competitivo e accelerano l'innovazione nel settore.

NVIDIA A100 Tensor Core GPU

• Caratteristiche:
  • Basato sull'architettura Ampere.
  • 54 miliardi di transistor.
  • 6.912 core CUDA.
  • Opzioni di memoria HBM2 da 40 GB o 80 GB.

NVIDIA H100 Tensor Core GPU

• Caratteristiche:
  • Tecnologia all'avanguardia con l'architettura Hopper.
  • 80 miliardi di transistor.
  • 7.680 core CUDA.
  • 80 GB di memoria HBM3.

NVIDIA A40 GPU

• Caratteristiche:
  • Architettura Ampere.
  • 4.608 core CUDA.
  • 48 GB di memoria GDDR6.

NVIDIA A30 Tensor Core GPU

• Caratteristiche:
  • Architettura Ampere.
  • 3.840 core CUDA.
  • 24 GB di memoria HBM2.

NVIDIA RTX A6000

• Caratteristiche:
  • Architettura Ampere.
  • 10.752 core CUDA.
  • 48 GB di memoria GDDR6.

Serie NVIDIA Jetson

• Modelli:
  • Jetson AGX Xavier
  • Jetson Xavier NX
  • Jetson Nano

Sistemi NVIDIA DGX

• Modelli:
  • DGX A100
  • DGX Station
• Caratteristiche:
  • Include più GPU NVIDIA A100 o H100.
  • Progettato per il calcolo ad alte prestazioni e l'addestramento dell'intelligenza artificiale.
  • Offre soluzioni integrate di hardware e software.
• Ambiti di Applicazione:
  • Ricerche aziendali sull'intelligenza artificiale.
  • Progetti di apprendimento automatico su larga scala.
  • Scienza dei dati e analitica.

Serie NVIDIA Titan

• Modelli:
  • Titan RTX
  • Titan V
• Caratteristiche:
  • Core CUDA ad alte prestazioni.
  • Grande capacità di memoria.
  • Orientato all'apprendimento profondo e alla ricerca.
• Ambiti di Applicazione:
  • Ricerca e sviluppo.
  • Progetti di intelligenza artificiale e apprendimento profondo.
  • Applicazioni che richiedono calcolo ad alte prestazioni.