Grazie, infatti, alle innovazioni guidate dall’AI che continuano a trasformare le imprese, la competizione globale per costruire i supercomputer più potenti al mondo si sta facendo sempre più pressante, con protagonisti in Cina, Stati Uniti ed Europa.

Allo stesso tempo, gli investimenti energetici necessari ad alimentare le risorse computazionali sono diventati una priorità per le aziende impegnate nello sviluppo, nell’implementazione o nel finanziamento dell’AI. 

Tuttavia, nonostante i rapidi progressi tecnologici, la portata e l’impatto del supercomputing sono spesso sottovalutati, sia dal punto di vista tecnico che dal punto di vista economico e sociale.

In questo articolo abbiamo analizzato l’argomento “supercomputing” ed esplorato come le aziende possano massimizzare i loro investimenti in AI, sfruttando la potenza dei supercomputer, con benefici dal punto di vista dell’efficienza e della scalabilità.

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Cos’è un supercomputer? 

I supercomputer sono infrastrutture portanti dell’high-performance computing (HPC), che alimentano modelli AI capaci di elaborare enormi quantità di dati su larga scala a grande velocità. Si tratta di sistemi di calcolo avanzati, composti da componenti hardware ad alte prestazioni. Insieme questi elementi elaborano volumi di dati immensi, eseguono calcoli complessi e sono fondamentali per attività che richiedono un'enorme potenza di calcolo, come simulazioni, attività di ricerca scientifica e per le previsioni meteorologiche.

Le principali componenti hardware di un supercomputer sono:

• RAM ad alta capacità (petabyte) per un rapido accesso ai dati
• Soluzioni di storage avanzate (SSD) per velocità di lettura e scrittura elevate
• Processori multi-core (CPU e GPU) per il calcolo parallelo
• Interconnessioni di rete ad alta velocità per sincronizzare l'elaborazione tra i nodi
• Sistemi di raffreddamento specializzati per dissipare il calore e prevenire il surriscaldamento

La costruzione di un supercomputer richiede investimenti significativi, spesso nell'ordine di centinaia di milioni di dollari, oltre a costi di manutenzione e gestione continui. Basti pensare che nel 2023 IBM ha annunciato un accordo decennale per un supercomputer quantistico da 100 milioni di dollari, mentre aziende come Microsoft stanno pianificando la costruzione di un supercomputer da 100 miliardi di dollari per eseguire i propri modelli di AI.

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Quali sono i benefici del supercomputing?

I supercomputer potenziano i modelli di Intelligenza Artificiale e le loro applicazioni, ottimizzando efficienza e performance, in particolare:
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1. Accelerano l’innovazione

I supercomputer possono eseguire simulazioni ed esperimenti in parallelo, riducendo drasticamente i tempi di ricerca e sviluppo. Questa capacità è preziosa in settori come quello farmaceutico, dell'automotive, e quelli di fisica e chimica, dove una prototipazione rapida ed efficiente può portare a innovazioni rivoluzionarie.
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2. Gestiscono calcoli complessi  

I supercomputer sono in grado di elaborare enormi dataset e gestire calcoli complessi, risolvendo problemi che richiedono un numero elevato di FLOP (Floating Point Operations Per Second). Grazie a queste capacità, il supercomputing offre vantaggi significativi a settori che hanno bisogno di potenza computazionale avanzata per gestire dati su larga scala, come il financial modeling, l'analisi del DNA e l’addestramento di modelli AI. 

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Supercomputing per casi d’uso specifici per settore 

Computer che hanno un’infrastruttura hardware più ampia sono particolarmente interessanti per i casi d’uso industriali che richiedono modelli di grandi dimensioni e ad alta intensità di risorse, capaci di operare su larga scala e con maggiore velocità. 

Grazie ai supercomputer – che dispongono di più hardware e quindi di maggiore potenza di calcolo – l’addestramento dei modelli di AI richiede meno tempo. 

Di conseguenza, questa potenza computazionale aggiuntiva risulta molto utile per casi d’uso specifici, per esempio:
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1. Simulazioni ad alta complessità (R&D, settore energetico e manifatturiero) 

I supercomputer eseguono simulazioni avanzate per settori specifici, grazie alla loro capacità di elaborare più azioni contemporaneamente e a velocità elevate. Ad esempio, simulano il comportamento di un prodotto per perfezionare i progetti nel settore automobilistico o eseguono simulazioni molecolari per accelerare la scoperta di nuovi farmaci, riducendo i tempi di ricerca da anni a mesi. Le simulazioni possono anche ottimizzare le turbine eoliche e massimizzare l’efficienza modellando la dinamica dei fluidi nei giacimenti petroliferi. Inoltre, favoriscono la sperimentazione nell’AI, specialmente per la ricerca e lo sviluppo di nuove idee: più GPU sono disponibili, più esperimenti possono essere condotti simultaneamente.
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2. Analisi dei Big Data e forecasting (finanza, clima, retail)

I supercomputer elaborano enormi dataset per ottenere insight strategici, migliorando il processo decisionale basato sui dati attraverso previsioni accurate. Nel settore finanziario, la potenza computazionale può migliorare la capacità dei modelli AI di simulare rischi, ottimizzare portafogli di investimento o prevedere discontinuità nei mercati. Per la climatologia, permette di alimentare modelli in grado di prevedere eventi meteorologici estremi e simulare scenari di cambiamento climatico, aiutando i servizi pubblici a prepararsi e proteggere popolazioni e infrastrutture. Nel retail, i modelli basati su supercomputer possono ottimizzare le supply chain, prevedere la domanda e migliorare la gestione delle scorte.
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3. AI e machine learning (tecnologia, e-commerce, automotive) 

Il supercomputing è essenziale per addestrare modelli AI di grandi dimensioni che richiedono significative risorse, consentendo loro di eseguire compiti autonomi in modo sicuro e affidabile. Ad esempio, il fine-tuning di LLM (Large Language Models), che contengono enormi quantità di dati, o l’ottimizzazione degli algoritmi per il riconoscimento di oggetti in tempo reale, contribuiranno ai progressi nella guida autonoma. Nel settore dell’e-commerce, modelli predittivi che analizzano il comportamento dei clienti possono offrire consigli personalizzati più precisi, mentre chatbot avanzati possono garantire interazioni sempre più fluide e naturali.

Supercomputer per i tuoi modelli AI

La potenza computazionale è fondamentale per aumentare l'efficienza e la velocità dei modelli di AI. 

Per questo motivo, iGenius sta costruendo Colosseum, uno dei supercomputer più grandi al mondo, per supportare l'addestramento, l’implementazione e l'ottimizzazione di modelli AI avanzati, per le aziende che hanno bisogno di elevata potenza computazionale.

Basato sulla piattaforma all’avanguardia Blackwell di NVIDIA, Colosseum sfrutta migliaia di Grace Black Superchip, progettate specificamente per l’inferenza in tempo reale su modelli con trilioni di parametri e per l’addestramento avanzato. Dispone di 115 exaflop di potenza computazionale, accelerando i carichi di lavoro dell’AI. Questa potenza è resa possibile dall’intera infrastruttura hardware coinvolta: CPU, memoria, storage, ma soprattutto GPU di ultima generazione, più potenti che mai. La scalabilità di questo supercomputer è ciò che lo rende così performante.

Con Colosseum, le organizzazioni che adottano modelli di AI possono beneficiare di:
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1. AI isolata

Colosseum garantisce la totale privacy dei dati, anche quando più modelli sono addestrati sullo stesso supercomputer, eliminando ogni rischio di violazione o uso improprio delle informazioni.
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2. Chip-to-frontend experience

Colosseum offre ai clienti il pieno controllo sull’intera catena di valore dell’AI, dall’integrazione dei dati alla distribuzione all’utente finale, assicurando un deployment sicuro ed efficiente.
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3. Infrastruttura privata

Colosseum supporta il deployment privato e isolato dei modelli di Intelligenza Artificiale per settori altamente regolamentati, come l’industria pesante, la finanza e il settore governativo, garantendo massima precisione, affidabilità, privacy e sicurezza.

Qual è la direzione per il futuro? 

Man mano che l’Intelligenza Artificiale continuerà a evolversi e che le aziende inizieranno a utilizzare modelli sempre più grandi e avanzati, in grado di offrire migliori prestazioni, la domanda di potenza computazionale crescerà in modo esponenziale.

L'addestramento di modelli di grandi dimensioni, infatti, richiede più risorse computazionali. Questo non significa che ogni modello debba necessariamente essere addestrato su un supercomputer, ma l'uso di un'infrastruttura così potente è probabilmente il modo più efficace per massimizzare il ROI di un modello di grandi dimensioni. 

Da sempre, i Big Data e i compiti complessi, come le previsioni meteorologiche su larga scala, hanno richiesto una grande potenza di calcolo. Oggi, però, più i dati elaborati aumentano, più crescono anche i requisiti hardware necessari.

Le aziende devono quindi allineare la loro infrastruttura informatica ai loro obiettivi strategici e valutare che tipo di infrastruttura sia in grado di rispondere meglio alle loro esigenze per garantire efficienza e scalabilità a lungo termine.

È vero, costruire supercomputer è molto complesso e costoso, ma la domanda attuale di potenza computazionale è davvero enorme! 

Non è un caso che gli Stati Uniti stiano investendo miliardi in data center sempre più grandi e potenti, per modelli AI con migliori prestazioni e una maggiore capacità di calcolo (in altre parole, più potenza computazionale è disponibile, migliore è l’addestramento). 

Di recente, l’amministrazione Trump ha sostenuto una joint venture da 500 miliardi di dollari tra i giganti tecnologici OpenAI, Oracle e SoftBank per costruire un’infrastruttura AI sul suolo americano.

Nel frattempo, l’Europa sta contribuendo con lo sviluppo di centri di calcolo avanzati come Cineca e il Barcelona Supercomputing Center. Iniziative come InvestAI – lanciata dalla presidente della Commissione Ursula von der Leyen per mobilitare 200 miliardi di euro – sono il segnale di come ulteriori investimenti possano accelerare l’innovazione e mantenere l’UE competitiva a livello globale.

Con la costruzione di uno dei più grandi data center al mondo, iGenius sta contribuendo attivamente all’impegno dell’UE per l’Intelligenza Artificiale. Come ha dichiarato il CEO di iGenius, Uljan Sharka, “Investire in Europa innescherà un effetto domino, attirando più investitori e consolidando la posizione dell’Europa come leader globale. Questa è la scintilla necessaria, una volta accesa, non ci saranno limiti a ciò che l’Europa può raggiungere”.