Quando parliamo di Intelligenza Artificiale, specialmente di Deep Learning, l'infrastruttura che la supporta è radicalmente diversa da quella tradizionale. I data center classici sono ottimizzati per gestire database, siti web e app, usando CPU (Central Processing Unit), ottime per compiti sequenziali.
Un AI Data Center è diverso. I modelli di AI richiedono miliardi di calcoli matematici eseguiti simultaneamente (calcolo parallelo). Per questo, si basano su:
- GPU (Graphics Processing Unit): Nate per la grafica dei videogiochi, le GPU (come quelle di NVIDIA) hanno migliaia di "core" più piccoli perfetti per il calcolo parallelo. Sono il motore del training dei modelli di AI.
- TPU (Tensor Processing Unit): Hardware specializzato creato da Google, progettato specificamente per l'AI (in particolare per il framework TensorFlow).
Questa infrastruttura specializzata non è solo potente, ma anche incredibilmente costosa ed energivora. È il motivo per cui l'accesso all'AI su larga scala è dominato dai giganti del cloud computing, che affittano questa potenza di calcolo.
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