(Adnkronos)
Milano, 7/6/2024 L’utilizzo crescente dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning in molti settori sta generando una richiesta sempre più importante di infrastrutture in grado di supportare progetti ad alto impatto sull’impiego di risorse computazionali. Addestrare modelli di AI richiede GPU (Graphic Processing Unit) estremamente potenti, che hanno costi elevatissimi e non sono facilmente reperibili.
L’Intelligenza Artificiale necessita di enormi quantità di dati per l’addestramento, e questa necessità è destinata a crescere. In Italia, oltre il 60% delle grandi imprese ha avviato almeno un progetto di Intelligenza Artificiale, con oltre il 30% del mercato IA italiano che utilizza questa tecnologia per la pianificazione aziendale e la gestione degli investimenti. Cresce anche l’area di interpretazione del linguaggio, o Language IA (28%), di cui fanno parte i famosi chatbot. Questo scenario prevede un aumento dei workload di inferenza con un’applicazione sempre più vasta dell’IA nel mondo industriale e nella ricerca scientifica.
L’IA richiede una notevole potenza di calcolo, ma reperire le risorse necessarie può essere complicato. Spesso, i vendor non riescono a soddisfare pienamente le esigenze di data scientist, sviluppatori e ricercatori. Inoltre, le GPU disponibili non vengono sempre utilizzate al massimo del loro potenziale: i team di sviluppo spesso si trovano con risorse GPU allocate in modo approssimativo, non rispondendo alle esigenze effettive del momento. Senza sistemi capaci di allocare ed eliminare risorse in modo dinamico, le GPU perdono la loro efficacia.
Per rispondere alle crescenti esigenze di allocazione di risorse computazionali per processare task paralleli assivi e addestrare enormi quantità di dati, Seeweb, specializzata in servizi di GPU computing in cloud, in collaborazione con Clastix, innovativa realtà italiana pioniera nelle infrastrutture Cloud di nuova generazione, ha lanciato una soluzione innovativa: Serverless GPU.
L’obiettivo è consentire ai team di sviluppo, impegnati nella costruzione di modelli sempre più sofisticati, di accedere alle risorse necessarie senza sprechi di tempo, ottimizzando gli investimenti e utilizzando le GPU in cloud di Seeweb come fossero locali nel loro ambiente.
“Attraverso il servizio Serverless GPU, rendiamo le risorse computazionali non solo più accessibili, ma anche più efficienti, supportando attivamente la rivoluzione dell’intelligenza artificiale”, afferma Adriano Pezzuto, Founder di Clastix.
“Seeweb è stata pioniera nell’offrire GPU as a Service nel 2021. Ora, con Clastix, abbiamo potenziato ulteriormente le nostre soluzioni, garantendo potenza di calcolo elevatissima, fluida, flessibile e sostenibile”, commenta Marco Cristofanilli di Seeweb.
I vantaggi del GPU as a Service di Seeweb, integrabile con qualsiasi tipo di architettura, sono evidenti: la possibilità di espandere i cluster GPU in modo dinamico, senza oneri di gestione e con la massima efficienza dei costi, utilizzando le schede grafiche come fossero remote nell’ambiente IT.
I server GPU in cloud rappresentano il modo più flessibile per soddisfare le esigenze computazionali del training di modelli. Sfruttando Kubernetes, la tecnologia di GPU computing può accelerare in modo straordinario il deployment di codice AI. Con Serverless GPU è possibile dimenticare la gestione e l’architettura IT che supporta la potenza di elaborazione: non sarà più necessario gestire server o configurare nulla, perché tutto è demandato al provider.
Questa soluzione offre scalabilità illimitata e massima compliance normativa, grazie ai migliori standard di sicurezza e alla conformità con i principi del GDPR. Un’opportunità unica per i team di lavoro di accelerare in modo eccezionale il training di modelli complessi con dataset importanti, migliorando l’accuratezza dei modelli in modo efficiente e rapido.
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Il futuro è adesso, e Seeweb è pronta a guidarti in questo viaggio emozionante.
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