L’infrastruttura digitale è il fondamento di una società sempre più basata sulla tecnologia, sul digitale e sull’intelligenza. Per questo motivo, ZTE Corporation, leader mondiale nella fornitura di soluzioni tecnologiche per l’informazione e la comunicazione, ha pubblicato il Libro bianco sui trend tecnologici dell’infrastruttura digitale, in cui analizza le sfide e le opportunità per lo sviluppo futuro di questo settore.
Il libro bianco di ZTE Corporation
Il libro bianco si basa sui risultati della ricerca di ZTE, sia nelle tecnologie di base che in quelle all’avanguardia, degli ultimi anni e su quelli dei suoi partner. Il documento identifica tre elementi tecnici fondamentali per l’infrastruttura digitale:
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- Connettività
- Potenza di calcolo
- Intelligence
Nonostante ciò, questi elementi devono superare altrettante sfide, come il limite di Shannon per la connettività, il rallentamento della legge di Moore per la potenza di calcolo e l’insufficiente comprensione dell’intelligence.
Proposte di soluzioni
Il libro bianco propone alcune direzioni di innovazione tecnologica, che riguardano sia l’esplorazione del potenziale dei percorsi tecnologici esistenti, sia la promozione della collaborazione di più tecnologie e l’ottimizzazione delle architetture di sistema. Per esempio, per migliorare la connettività, il libro bianco suggerisce di ottimizzare gli algoritmi per avvicinarsi al limite di Shannon e di espandere in nuove bande di frequenza, implementando al contempo un ampio multiplexing spaziale. Raccomanda inoltre di integrare componenti ottici ed elettrici per soddisfare i requisiti di elevata larghezza di banda e bassa latenza dell’elaborazione AI ad alte prestazioni.
Per aumentare la potenza di calcolo, il libro bianco indica che non basta fare affidamento sui progressi della tecnologia dei chip. Sono infatti necessarie anche innovazioni architettoniche come l’integrazione di storage e calcolo, i sistemi peer-to-peer e l’integrazione di calcolo e rete.Infine, per quanto riguarda l’intelligence, evidenzia che lo sviluppo di chip più efficienti dal punto di vista energetico e l’espansione dell’applicazione di algoritmi di modelli di grandi dimensioni sono fondamentali per consentire livelli più elevati di intelligence, soprattutto in aree come le reti autonome.
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