Le schede grafiche per intelligenza artificiale sono GPU (Graphics Processing Unit) utilizzate come acceleratori computazionali per gestire carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo. Nate per il rendering grafico (immagini 3D, videogiochi e grafica), questi processori specializzati sono progettati per eseguire un elevato numero di operazioni matematiche in parallelo. Nei workload di intelligenza artificiale, tuttavia, non tutte le GPU rispondono alle stesse esigenze operative.
L’addestramento e l’esecuzione dei modelli richiedono grande disponibilità di memoria, architetture scalabili in configurazioni multi-GPU, una gestione termica stabile nei carichi computazionali prolungati e componenti progettati per garantire affidabilità nel tempo.
In questo scenario il valore di una GPU progettata per l’intelligenza artificiale diventa un punto di attenzione importante rispetto alle scelte infrastrutturali delle organizzazioni. Con la diffusione dell’AI nei processi aziendali, infatti, questi workload non restano più confinati nei grandi ambienti di calcolo, ma iniziano a interessare direttamente anche le workstation AI utilizzate per progettare, testare e sperimentare modelli e applicazioni potenziate dall’intelligenza agentica.
Indice degli argomenti:
Gli impatti di un’AI pervasiva sulle infrastrutture
Gli analisti confermano come il 71% delle grandi imprese ha avviato progetti di AI, ma solo una su cinque la utilizza oggi in modo realmente pervasivo in più funzioni aziendali. Allo stesso tempo, l’84% delle grandi aziende dispone già di licenze di Generative AI, mentre il 41% dei lavoratori utilizza strumenti di AI per svolgere attività che prima non sarebbe stato in grado di realizzare.
Otto lavoratori su dieci dichiarano inoltre di utilizzare strumenti di AI non forniti direttamente dall’azienda (Fonte: Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano – febbraio 2026).
Le applicazioni potenziate dall’AI spaziano dal customer service al marketing, dall’analisi dei dati alla cybersecurity, fino allo sviluppo software e alla gestione delle operations. In tutti i casi, il denominatore comune rimane l’impatto crescente sulle infrastrutture utilizzate per sviluppare, testare ed eseguire modelli e applicazioni basate su machine learning.
Schede grafiche per intelligenza artificiale: il ruolo delle GPU nelle infrastrutture aziendali
Questo è il motivo per cui le GPU stanno diventando uno dei componenti chiave delle piattaforme su cui vengono sviluppati ed eseguiti modelli di intelligenza artificiale: dalle infrastrutture cloud ai data center, fino alle workstation utilizzate localmente dalle organizzazioni per attività di sperimentazione, fine-tuning e analisi dei modelli. In molti contesti vengono utilizzate per addestrare e ottimizzare modelli di machine learning, per esempio durante le fasi di training o di fine-tuning dei modelli.
In altri casi supportano applicazioni di computer vision, utilizzate per l’analisi automatica delle immagini o per il controllo qualità nei processi industriali. Le stesse piattaforme vengono inoltre impiegate per analisi avanzata dei dati e simulazioni, oppure per sviluppare e testare applicazioni basate su machine learning prima della loro distribuzione negli ambienti di produzione.
In questo scenario le workstation utilizzate per questi workload diventano veri e propri ambienti di calcolo per l’intelligenza artificiale, con requisiti hardware specifici anche sul fronte delle GPU.
Asus Turbo Radeon AI Pro R9700: una GPU progettata per le workstation AI
Per supportare la trasformazione delle workstation in ambienti di calcolo per l’AI, Asus ha progettato Turbo Radeon AI Pro R9700, una scheda grafica di nuova generazione che mette a sistema tutta la competenza e l’esperienza tecnologica e operativa del brand maturata in quasi 40 anni di ricerca e sviluppo nel campo dell’hardware ad alte prestazioni.
Nel progettare la soluzione, gli specialisti di ASUS si sono concentrati su alcuni elementi architetturali che oggi determinano la qualità delle prestazioni delle workstation dedicate ai workload di intelligenza artificiale: elevata capacità di memoria GPU, scalabilità della potenza di calcolo, stabilità operativa sotto carichi computazionali prolungati e affidabilità strutturale nel tempo.
Analizziamo questi elementi, oggi fondamentali sia nella progettazione che nella scelta delle workstation che integrano schede grafiche per intelligenza artificiale.
Memoria GPU AI e gestione dei modelli complessi
Uno degli elementi che incidono maggiormente sulle prestazioni riguarda la disponibilità di memoria della GPU (VRAM). Durante le fasi di training e inferenza, i modelli devono mantenere in memoria i pesi della rete, le attivazioni intermedie e i batch di dati, che costituiscono lo spazio di lavoro delle operazioni di calcolo.
Asus Turbo Radeon AI Pro R9700 integra 32 GB di memoria GPU, una capacità progettata per consentire alle workstation di gestire modelli più estesi e dataset più articolati mantenendo direttamente in VRAM lo spazio di lavoro necessario alle operazioni di training, fine-tuning e inferenza. Questa caratteristica diventa particolarmente rilevante quando la complessità dei modelli aumenta o i dataset diventano più estesi. In questi scenari la quantità di VRAM disponibile rappresenta un fattore determinante per garantire continuità ed efficienza nei flussi computazionali.
Se la memoria della GPU non è sufficiente, una parte delle informazioni deve essere trasferita nella memoria di sistema, con continui passaggi attraverso il bus PCIe che introducono latenze e riducono il throughput complessivo delle elaborazioni.
Scalabilità della potenza di calcolo e configurazioni multi-GPU
Con l’aumentare della complessità dei modelli AI la capacità computazionale di una singola GPU può non essere sufficiente a sostenere le esigenze applicative. In questi casi le workstation dedicate ai progetti di AI vengono progettate per distribuire il carico di elaborazione su più acceleratori grafici, aumentando progressivamente la potenza di calcolo disponibile e permettendo di gestire modelli più estesi o pipeline di machine learning più articolate.
Per supportare questo tipo di configurazioni, Asus Turbo Radeon AI Pro R9700 offre un design compatto a 2 slot, progettato per consentire l’installazione di più schede nello stesso sistema. Questa scelta architetturale permette di realizzare configurazioni multi-GPU ad alta densità, offrendo alle workstation la possibilità di scalare le prestazioni in funzione delle esigenze dei workload di intelligenza artificiale.
La possibilità di distribuire modelli, batch di dati o partizioni del calcolo su più GPU consente così di gestire dataset più estesi e modelli più complessi mantenendo throughput computazionale e stabilità operativa nei flussi di sviluppo, training e sperimentazione dei modelli.
Stabilità operativa nei carichi computazionali prolungati
Un ulteriore aspetto critico nelle workstation dedicate ai workload di intelligenza artificiale riguarda la stabilità operativa sotto carichi computazionali prolungati. Le attività di training, sperimentazione e ottimizzazione dei modelli possono utilizzare in modo intensivo le GPU per periodi estesi. Questo genera una produzione di calore significativa che, se non gestita correttamente, può portare a fenomeni di throttling e a una riduzione delle prestazioni complessive del sistema.
Per rispondere a queste esigenze, Asus Turbo Radeon AI Pro R9700 adotta un sistema di raffreddamento progettato per garantire una dissipazione termica efficace anche durante sessioni di calcolo intensive e continuative. La scheda combina una potente ventola a turbina con un case in metallo pressofuso e un backplate rinforzato dotato di speciali scanalature che favoriscono la dispersione del calore.
Questa architettura di raffreddamento consente di mantenere temperature operative stabili anche durante carichi di lavoro prolungati, preservando la continuità delle prestazioni della GPU nelle workstation AI.
Ambienti multi-monitor e sviluppo dei modelli
Le workstation utilizzate nei progetti di intelligenza artificiale supportano attività che non si limitano alla sola potenza di calcolo. In molti contesti queste piattaforme vengono utilizzate per monitorare le elaborazioni, analizzare dataset, osservare metriche di performance e gestire ambienti di sviluppo e strumenti di analisi. In questi scenari la workstation diventa un ambiente operativo distribuito tra più strumenti e interfacce di lavoro.
Asus Turbo Radeon AI Pro R9700 supporta una risoluzione massima di 7680 × 4320 pixel e fino a quattro display simultanei, permettendo di realizzare postazioni multi-monitor ad alta risoluzione. Questa configurazione consente di utilizzare in parallelo ambienti di sviluppo, visualizzazioni dei dataset, dashboard di monitoraggio delle elaborazioni e strumenti di profiling delle prestazioni.
Robustezza strutturale e affidabilità nel tempo
Nelle workstation utilizzate per i workload di intelligenza artificiale, la stabilità operativa dipende anche dalla robustezza strutturale della GPU. Le schede grafiche per l’intelligenza artificiale sono installate in piattaforme che operano spesso in configurazioni ad alta densità e che, nel tempo, le sottopongono a sollecitazioni meccaniche legate al peso della GPU, alle vibrazioni termiche e alla presenza di più acceleratori all’interno del sistema.
Asus Turbo Radeon AI Pro R9700 integra soluzioni progettate per rafforzare la struttura della GPU. Tra queste rientra Asus GPU Guard, una tecnologia che protegge i punti di fissaggio del chip grafico riducendo il rischio di sollecitazioni sul PCB, insieme a una staffa di supporto in acciaio inox 304 progettata per aumentare la rigidità della scheda all’interno delle workstation ad alte prestazioni, garantendo affidabilità e continuità operativa.
Esempi di configurazioni di workstation AI basate su ASUS Turbo Radeon AI Pro R9700
Syspack, azienda italiana che dal 1998 opera nell’ambito della progettazione e dell’assemblaggio di workstation ad alte prestazioni su misura, ha inserito nella propria offerta due workstation AI che montano la GPU ASUS Turbo Radeon AI Pro R9700. Più nel dettaglio:
- Syspack Workstation AI Ryzen 9 9950X 64GB SSD 2TB AI Pro R9700 32GB, una configurazione basata su processore AMD Ryzen 9 9950X, 64 GB di memoria di sistema e storage NVMe da 2 TB, pensata per ambienti di sviluppo, sperimentazione e test dei modelli che integra una singola GPU AI Pro R9700.
- Syspack Workstation AI Ryzen 9 9950X 128GB SSD 4TB 2× AI Pro R9700 32GB, configurazione dotata dello stesso processore AMD Ryzen 9 9950X, 128 GB di RAM e storage NVMe da 4 TB, progettata per scenari che richiedono maggiore capacità computazionale e che integra due acceleratori grafici ASUS, consentendo di realizzare architetture multi-GPU in grado di aumentare la potenza di calcolo disponibile per il training, il fine-tuning e l’analisi di dataset più estesi.
Per approfondire le caratteristiche delle workstation AI basate su GPU ASUS Turbo Radeon AI Pro R9700 è possibile consultare la pagina dedicata alle configurazioni disponibili sul sito Syspack.
Articolo realizzato in collaborazione con Alterna
