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Intelligenza artificiale e architettura data center: la visione di Equinix

L’intelligenza artificiale (AI) è una delle tecnologie più innovative e rivoluzionarie del nostro tempo, ma anche una delle più esigenti in termini di risorse. In particolare, l’IA generativa, che è una branca dell’IA che crea nuovi contenuti a partire da dati esistenti, richiede una grande quantità di dati, potenza di calcolo, energia e connettività per funzionare correttamente. Questo implica delle sfide e delle implicazioni per l’infrastruttura IT che deve supportare questi carichi di lavoro. Possiamo quindi chiederci: l’intelligenza artificiale comporta delle modifiche in termini di strutture dei data center?

 Ce ne parla Doron Hendel, Global Business Development e Kaladhar Voruganti, Senior Business Technologist di Equinix.

Intelligenza artificiale e data center: il punto della situazione

L’IA generativa si basa su reti neurali molto complesse, che contengono miliardi o trilioni di parametri, per generare contenuti come testi, immagini, video, musica e altro. Queste reti neurali devono essere addestrate con enormi set di dati provenienti da diverse fonti, pubbliche o private, che devono essere gestiti in modo sicuro e conforme alle normative. 

Inoltre, l’IA generativa richiede sistemi di elaborazione ad alte prestazioni, dotati di processori, memoria e hardware specializzato, come le GPU o i chip personalizzati. Questi sistemi consumano molta energia e necessitano di tecniche di raffreddamento avanzate per evitare il surriscaldamento.

Secondo un sondaggio di Equinix, il 42% dei responsabili IT non è sicuro che la propria infrastruttura data center sia in grado di far fronte al crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale. Per questo motivo, è necessario ripensare l’architettura dei data center che ospitano i carichi di lavoro dell’IA generativa.

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Alcune delle implicazioni principali sono:

  • La collocazione dell’infrastruttura: l’IA generativa richiede una bassa latenza e una elevata larghezza di banda per trasferire i dati tra i sistemi di elaborazione e le fonti di dati. Questo significa che l’infrastruttura deve essere collocata il più vicino possibile ai dati o ai consumatori dei contenuti generati.
  • La costruzione degli edifici: l’IA generativa richiede rack di server più densi e pesanti, che devono essere supportati da strutture solide e resistenti. Inoltre, gli edifici devono essere progettati per ottimizzare il flusso d’aria e il raffreddamento dei sistemi.
  • Le opzioni di connettività: l’IA generativa richiede una rete fisica potente e affidabile, che possa garantire una connessione veloce e sicura tra i sistemi di elaborazione e le fonti di dati. Inoltre, la rete deve essere flessibile e scalabile per adattarsi alle esigenze dei carichi di lavoro.
  • Le fonti di energia: l’IA generativa richiede una grande quantità di energia per alimentare i sistemi di elaborazione e il raffreddamento. Questo implica un impatto ambientale significativo e la necessità di fonti di energia rinnovabili o alternative.
  • La sicurezza dei dati: l’IA generativa richiede una governance dei dati efficace per proteggere la privacy e la proprietà dei dati utilizzati per la formazione e la creazione dei modelli. Questo implica l’utilizzo di strumenti e protocolli adeguati per la cifratura, l’autenticazione e l’autorizzazione dei dati.

L’infrastruttura IT per l’IA generativa: sfide e implicazioni

Secondo Hendel alcune delle aree chiave da considerare sono:

  • La collocazione fisica: l’IA generativa richiede una bassa latenza e una elevata larghezza di banda per trasferire i dati tra i sistemi di elaborazione e le fonti di dati. Questo significa che l’infrastruttura deve essere collocata il più vicino possibile ai dati o ai consumatori dei contenuti generati. Inoltre, l’infrastruttura deve essere collocata in luoghi che possano fornire energia a basso costo e sfruttare le tecniche di raffreddamento naturali. Infine, l’infrastruttura deve rispettare le normative sulla residenza dei dati e sulla conformità, che possono variare a seconda dei Paesi.
  • La costruzione e la gestione dei data center: l’IA generativa richiede data center ad alta disponibilità e sicurezza, come altri carichi di lavoro IT. Tuttavia, l’IA generativa richiede anche data center con requisiti di potenza elevati, che possono consumare diversi megawatt di energia. Questo implica la necessità di adottare tecniche di raffreddamento avanzate, come il raffreddamento a liquido, per evitare il surriscaldamento dei sistemi. Inoltre, i data center devono essere progettati per ospitare rack di server più densi e pesanti, che devono essere supportati da strutture solide e resistenti.
  • La connettività: l’IA generativa richiede una rete fisica potente e affidabile, che possa garantire una connessione veloce e sicura tra i sistemi di elaborazione e le fonti di dati. Inoltre, la rete deve essere flessibile e scalabile per adattarsi alle esigenze dei carichi di lavoro. Per questo motivo, è importante ospitare i carichi di lavoro dell’IA generativa in un data center che offra una connettività sicura e ad alta velocità a più provider di rete per l’ingresso del traffico dall’edge (5G, Wi-Fi, bassa potenza, MPLS, ecc.).
  • La sostenibilità: l’IA generativa richiede una grande quantità di energia per alimentare i sistemi di elaborazione e il raffreddamento. Questo implica un impatto ambientale significativo e la necessità di fonti di energia rinnovabili o alternative. Inoltre, i fornitori di data center devono ottimizzare l’efficienza energetica dei loro edifici e ridurre il numero di efficienza di utilizzo dell’energia (PUE).
  • La privacy e la sicurezza: la tecnologia richiede una governance dei dati efficace. Questo implica l’utilizzo di strumenti e protocolli adeguati per la cifratura, l’autenticazione e l’autorizzazione dei dati. Inoltre, l’IA generativa richiede una sicurezza fisica dell’infrastruttura, che deve essere monitorata e controllata da personale autorizzato.
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