In un panorama industriale che guarda al futuro in un’ottica di empowerment produttivo costante, l’implementazione di tecnologie all’avanguardia diventa la strada maestra per centrare l’obiettivo. In cima alla lista delle finalità orientate allo sviluppo c’è l’ampliamento su larga scala del ricorso all’Intelligenza Artificiale da parte dei piani operativi aziendali.
E come agevolare e ottimizzare i processi che portano all’implementazione di progetti di AI sempre più imponenti? Aumentare efficienza e potenza del background tecnologico dei business è possibile con il GPU Computing e con l’applicazione delle Graphics Processing Units – più comunemente chiamate GPU – in ambiti applicativi quali AI, Machine Learning e Deep Learning. Parliamo della creazione di un notevole valore aggiunto che vede la GPU agire a beneficio dell’elaborazione dei task massivi e dei calcoli importantissimi tipici dei lavori di Intelligenza Artificiale. Un esempio? Pensiamo a tutto quello che oggi sono in grado di fare i dispositivi, che devono imparare dall’osservazione ed estrarre dati auto-apprendendo e classificando contenuti e immagini: tutto ciò e soprattutto tutto-ciò-velocemente non potrebbe esistere senza l’esistenza di soluzioni ad elevatissima capacità di calcolo.
Ruolo della GPU
Nata originariamente come un processore a mero supporto alle operazioni di elaborazione grafica, la GPU è ben presto andata oltre l’utilizzo esclusivo nei processi grafici: gli sviluppi evolutivi l’hanno resa rilevante all’interno delle logiche IT tanto da divenire, in specifici contesti, un asset fondamentale dei sistemi informatici a supporto della CPU, ma non solo. Caratteristiche principali della GPU sono l’elevata quantità di core specializzati nell’accelerazione dei processi di calcolo e la capacità di gestire le istruzioni contemporaneamente, e non sequenzialmente come invece accade con l’azione della sola CPU. Se poi tali tecnologie vengono impiegate attraverso il cloud computing laddove le richieste di apprendimento e di calcolo raggiungono elevati livelli di intensità – come quelle dell’AI – ne risulta uno schema d’azione potenzialmente profittevole per i business. Le istanze cloud GPU, infatti, integrate alle infrastrutture IaaS consentono di sfruttare la potenza dei server e dei data center per accelerare le attività di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning. Insomma, grazie ai server GPU è possibile velocizzare l’elaborazione delle attività di calcolo parallelo, l’addestramento degli algoritmi più sofisticati e, in generale, la gestione di ingenti quantitativi di dati.
Cloud Server GPU di Seeweb
Seeweb, provider italiano attivo da oltre vent’anni, ha compreso il potenziale rivoluzionario dei GPU server e lo ha reso accessibile al settore IT con il nome di Cloud Server GPU. Le istanze Seeweb vantano le migliori caratteristiche tecniche ad oggi rinvenibili sul mercato: da una scheda grafica NVIDIA QUADRO RTX 6000, 24 GB di RAM, oltre 4000 core RT, CUDA e Tensor fino a 500 GB di disco e 1 Gbps di banda. Il servizio è reso ancora più performante in termini di accessibilità dalla preconfigurazione sull’istanza di driver e sistema: per un server GPU già predisposto all’uso dal team di ingegneri Seeweb. AI, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Big Data: tutte attività che possono raggiungere massimi livelli di efficienza e performance grazie all’impiego della tecnologia GPU Computing.