Infrastruttura cloud: la migliore per i servizi di AI generativa

Nel 2023, l’intelligenza artificiale generativa ha acquisito una popolarità crescente fino a diventare una leva competitiva irrinunciabile per le imprese. Oggi le organizzazioni di qualsiasi settore e dimensione stanno avviando le prime sperimentazioni di GenAI e alcune sono già passate a iniziative su larga scala. Tuttavia, la realizzazione dei progetti mette l’IT aziendale di fronte a una pluralità di sfide, soprattutto in termini di architetture, performance e competenze.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale richiedono risorse di calcolo, storage e rete scalabili per andare a coprire esigenze infrastrutturali elevate e spesso non prevedibili, garantendo velocità di esecuzione e affidabilità dei risultati. Inoltre, la GenAI, come qualsiasi altra novità tecnologica, necessita di investimenti iniziali e know-how specialistico, generando un forte impatto sui costi e dilatando, in assenza di competenze, le tempistiche di implementazione.

Un’infrastruttura cloud adeguata permette di superare le criticità e compiere un balzo deciso verso il futuro della trasformazione digitale.

Se la nuvola rappresenta l’architettura tecnologica ottimale a supporto della GenAI, sul mercato esistono tuttavia diverse offerte e non tutte le piattaforme si rivelano altrettanto efficaci. Per massimizzare il potenziale dell’artificial intelligence, l’infrastruttura cloud sottostante deve attenersi a tre requisiti fondamentali.

Innanzitutto, la piattaforma deve fornire elevata potenza computazionale a costi chiari e contenuti, così da abbattere le barriere di ingresso e permettere anche alle realtà più piccole di realizzare progetti di GenAI, senza la necessità di grandi investimenti iniziali. La modalità di pagamento a consumo e la scalabilità delle risorse, che rappresentano due caratteristiche tipiche del modello cloud, permettono alle imprese di ampliare gradualmente la portata delle iniziative, mantenendo il controllo sui costi.

Inoltre, un’infrastruttura cloud orientata all’intelligenza artificiale, deve permettere agli sviluppatori le cosiddette machine learning platform, ovvero un insieme integrato di strumenti e servizi che supportano l’addestramento dei modelli e la distribuzione dei workload AI. Tipicamente le piattaforme ML forniscono un’ampia varietà di modelli preconfigurati, che permettono di accelerare i tempi dello sviluppo applicativo, riducendone la complessità e i costi.

Infine, l’ambiente ideale per i progetti di GenAI deve perseguire un approccio aperto. Il ricorso a tecnologie e soluzioni open source consente infatti di massimizzare i ritorni dell'infrastruttura cloud sottostante, aumentando la scalabilità e accelerando la distribuzione dell'intelligenza artificiale in tutta l'azienda.

Per fornire a ingegneri e sviluppatori le risorse di cui hanno bisogno per creare applicazioni avanzate di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML), l'infrastruttura AI deve basarsi su una combinazione di hardware e software moderni in grado di fornire High Performance Computing (HPC) per massimizzare la velocità di calcolo e ridurre la latenza nella generazione degli output.

In genere, l'infrastruttura di intelligenza artificiale si basa su quattro pilasti:

• Archiviazione ed elaborazione dei dati: Per essere efficaci i modelli di AI devono essere addestrati su una mole di dati considerevole quindi, le aziende che vogliono implementare soluzioni di AI devono investire molto sulla componente dell’archiviazione dei dati, inoltre i dati prima di essere utilizzati e sottomessi all’elaborazione del modello di AI devono essere “puliti” attraverso framework e librerie.
• Risorse di calcolo: I task di elaborazione di ML e AI richiedono un largo utilizzo di energia e risorse e un’infrastruttura AI ben progettata deve basarsi su risorse hardware per l'elaborazione di calcolo specifiche quali le Graphic Processor Unit (GPU) e le Tensor Processor Unit (TPU) capaci di aumentare la parallelazione dei task al fine di ridurre i tempi di addestramento dei modelli di AI e ridurre la latenza nelle risposte. Le GPU, i cui principali produttori mondiali sono NVidia e Intel, sono specifici per accelerare i calcoli di tipo vettoriale e matriciale mentre le TPU, progettate e installate per la prima volta nei propri DC da Google, sono specifici per l’accelerazione dei calcoli basati su tensori.
• framework ML: I framework di ML come TensorFlow e PyTorch forniscono risorse specifiche di cui l'AI ha bisogno per progettare, addestrare e distribuire modelli di ML e per velocizzazione le attività delle GPU.
• piattaforme MLOps: le piattaforme MLOps aiutano i data scientist, nella raccolta dei dati e nella formazione dei modelli, fino alla convalida, alla risoluzione dei problemi e al monitoraggio di un'applicazione una volta lanciata.

Secondo IDC, molti progetti di intelligenza artificiale falliscono a causa dell'inadeguatezza degli ambienti IT sottostanti e della mancanza di capacità infrastrutturali specifiche. Creare e gestire in autonomia un'infrastruttura a supporto dei progetti AI aziendali richiede infatti risorse dedicate e competenze verticali, non sempre disponibili in azienda.

Ecco perché affidarsi alle infrastrutture cloud di un provider consolidato permette di ovviare alle problematiche di sicurezza, scalabilità, gestione e contenimento dei costi. Così le aziende possono massimizzare i ritorni dell’intelligenza artificiale generativa, accelerando lo sviluppo dei progetti e mitigando i rischi di implementazione.