L'intelligenza artificiale sta cambiando il mondo e si prevede che entro il 2030 il suo valore di mercato globale sarà compreso tra 2 e 4 trilioni di dollari USA.
Il futuro è adesso e sembra che ogni due mesi assistiamo a un'innovazione tecnologica.
L'intelligenza artificiale si è insinuata in ogni aspetto della nostra vita, trasformando radicalmente il nostro lavoro e il nostro tempo libero. Centri dati sono al centro di tutta questa eccitazione. In parole povere, l'IA è quando i sistemi informatici vengono utilizzati per simulare i processi di intelligenza umana. Ciò include apprendimento, ragionamento e, cosa particolarmente interessante, autocorrezione. In altre parole, è come avere un cervello umano in un computer. Bill Gates ha paragonato la sua ascesa all'inizio di alcuni dei più importanti progressi tecnologici della storia.
L'ondata di AI è sbalorditiva. Ad esempio, ChatGPT ha raggiunto un milione di utenti in soli cinque giorni; per Netflix, questo traguardo ha richiesto alcuni anni. L'entusiasmo nell'implementare la tecnologia è evidente da questi casi di crescita esplosiva.
Tuttavia, l'intelligenza artificiale ha un appetito sorprendentemente grande per i dati e la potenza di calcolo richiesta per elaborare tali dati è enorme, soprattutto considerando che è destinata ad aumentare ulteriormente. È qui che entra in gioco l'infrastruttura del data center. I data center sono la spina dorsale del mondo digitale e non sono più semplici spazi di archiviazione, ma si stanno rapidamente evolvendo in interi ecosistemi. Questi ecosistemi sono affamati di energia, richiedono una rapida potenza di elaborazione per processi ad alta intensità energetica e una distribuzione efficiente dei dati in tutto il mondo.
I data center ospitano file di server, sistemi di storage e reti complesse che facilitano il flusso di informazioni. Tali strutture sono essenziali per vari carichi di lavoro, dalle query di ricerca alle transazioni finanziarie e alle interazioni digitali, e solitamente rimangono silenziose durante lo svolgimento delle loro attività. Per quanto le richieste e le capacità dell'IA siano progressive, è fondamentale garantire la loro compatibilità con l'infrastruttura del data center.
Ogni calcolo coinvolto nell'elaborazione dei dati è fondamentale per l'intelligenza artificiale e l'efficienza di questi processi dipende da tre tipi principali di processori: l'unità di elaborazione grafica (GPU), l'unità di elaborazione centrale (CPU) e l'unità di elaborazione tensoriale (TPU).
Da un lato, la GPU è ottima per gestire il parallelismo, il che la rende eccellente per l'addestramento di modelli di IA. Dall'altro, la CPU consente una maggiore flessibilità in termini di attività simultanee su scala crescente. Infine, la TPU, che è lo sviluppo di Google in questo ambito, è la più adatta per completare il maggior numero possibile di attività di IA nel minor tempo possibile.
L'integrazione dell'intelligenza artificiale nei data center presenta diverse sfide:
- Potenza: i processi di addestramento dell'intelligenza artificiale richiedono infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni, che a loro volta necessitano di sistemi di alimentazione affidabili e sufficienti.
- Connettività: una connettività di rete fluida, ad alta velocità e a bassa latenza è fondamentale per un trasferimento dati e una comunicazione efficienti.
- Raffreddamento: i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale generano calore significativo, il che richiede sistemi di raffreddamento avanzati per mantenere temperature operative ottimali.
L'IA è in continua evoluzione e in continua evoluzione, pertanto è necessario apportare modifiche alla regolamentazione. Ad esempio, l'AI Act recentemente pubblicato dall'UE categorizza le applicazioni dell'IA in quattro diversi livelli di rischio: inaccettabile, elevato, limitato e minimo o nessun rischio. Allo stesso tempo, la direttiva NIS2 ha ampliato la regolamentazione della sicurezza informatica per coprire anche il regno digitale.
Pertanto, una delle principali sfide che i settori, compresi i data center, dovranno affrontare sarà quella di mantenersi aggiornati con queste normative. L'intelligenza artificiale sta progredendo più velocemente e più lontano di qualsiasi cosa abbiamo visto negli ultimi anni, e i data center devono muoversi altrettanto rapidamente per tenere il passo con i parametri mutevoli e i limiti di rischio che vengono ora definiti.
Per riassumere, la rivoluzione dell'IA sta cambiando il modo in cui funziona la nostra infrastruttura digitale, con il data center che è uno dei primi a essere trasformato. Questa trasformazione è cruciale perché, man mano che scopriamo nuovi modi di applicare l'IA, avremo bisogno di tutto, dai progressi tecnologici alla conformità normativa. Ciò riguarda sia il progresso tecnologico sia la necessità di gestire nuove leggi e normative che si accumulano con la crescita dell'IA. Pertanto, la storia dell'IA e del data center è una storia di continuo sviluppo e reciproca modellazione reciproca.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
