L'opinione

Calcolo ad alte prestazioni, ecco perché può far progredire l’AI

L’opinione del direttore EMEA di HPC e AI di Lenovo, Noam Rosen. Esiste una convergenza tra AI e HPC: le due tecnologie lavorano in simbiosi; principalmente per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, che ha visto aumentare la domanda di potenza di calcolo [...]
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“Il calcolo ad alte prestazioni (HPC) sta entrando in una nuova era, caratterizzata dalle esigenze dei clienti in termini di efficienza energetica nell’elaborazione avanzata, maggiore accessibilità alla tecnologia e partnership su progetti di intelligenza artificiale“. Sono parole di Noam Rosen direttore EMEA di HPC e AI di Lenovo.

Tre sono le tendenze chiave secondo Rosen:

  1. Elaborazione exascale, che porta l’elaborazione ad alte prestazioni a una nuova soglia di prestazioni ed efficienza energetica
  2. L’intelligenza artificiale, che sta convergendo con l’HPC per aiutare a risolvere alcuni dei problemi più difficili che l’umanità deve affrontare, come il cambiamento climatico
  3. High Performance computing as a Service (HPCaaS), che apre l’HPC a un nuovo pubblico

“Queste tendenze definiranno il potenziale dell’HPC in questo decennio e oltre. Quando si tratta dei maggiori problemi che l’umanità deve affrontare, dalle malattie ai cambiamenti climatici alle previsioni meteorologiche, HPC sta lavorando mano nella mano con l’intelligenza artificiale per fornire soluzioni”.

Perché l’elaborazione exascale è importante

“Il calcolo exascale si riferisce a sistemi in grado di eseguire un quintilione – 1.000.000.000.000.000.000 – di calcoli al secondo. È stato ampiamente acclamato come l’annuncio di una nuova era nell’HPC, consentendo agli scienziati di ottenere informazioni sempre più grandi, come modellare il clima e comprendere il cervello umano in modo più efficiente che mai.

Il calcolo exascale si concentra sull’efficienza: come spremere le migliori prestazioni possibili ai confini delle leggi della fisica. Ma una grande sfida è il suo consumo di energia e le questioni di sostenibilità che richiedono sistemi di raffreddamento efficienti per una migliore affidabilità e prestazioni.

La soluzione migliore è attraverso ”exascale to everyscale”, in cui le innovazioni dell’elaborazione exascale si riverserebbero a cascata su altri livelli di HPC. La maggior parte delle aziende non ha bisogno di un sistema exascale che costa centinaia di milioni, ma può ancora estrarre valore a petascale, ad esempio (solo 1.000.000.000.000.000 di calcoli al secondo)”.

Perché l’HPC è progettato per l’AI

“Quando si tratta di ricerca all’avanguardia, esiste una convergenza tra AI e HPC. Le due tecnologie lavorano in simbiosi per la maggior parte del tempo. Uno dei principali usi dell’HPC è per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, che ha visto aumentare la domanda di potenza di calcolo. C’è anche un crossover in cui l’intelligenza artificiale viene implementata in un flusso di lavoro HPC tradizionale per rendere la ricerca più produttiva.

Alimentati da HPC, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico (ML) stanno aiutando i ricercatori ad affrontare alcuni dei maggiori problemi che l’umanità deve affrontare. Dalla scoperta di modi per nutrire la popolazione globale nei prossimi decenni alla diagnosi di disturbi retinici che minacciano la vista, i sistemi HPC offrono alle università e alle aziende globali la potenza di calcolo per guidare la ricerca all’avanguardia su AI e ML.

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Ad esempio, la ricerca alimentata dall’intelligenza artificiale e dall’HPC sta risolvendo il problema della riduzione delle rese alimentari causata dai cambiamenti climatici. I raccolti alimentari sono già in calo e la produzione alimentare globale dovrà aumentare del 50% per tenere il passo con l’aumento della domanda man mano che le popolazioni crescono.

Il risultato finale è che l’umanità ha bisogno di nuovi modi più efficienti per coltivare il cibo. L’HPC sarà fondamentale per risolvere questo problema, utilizzando un’infrastruttura di calcolo potente ed efficiente allineata con l’intelligenza artificiale per elaborare enormi quantità di dati raccolti da fonti come immagini satellitari, bollettini meteorologici e persino sensori nei campi per aumentare la produzione agricola.

In medicina, l’intelligenza artificiale basata sull’HPC potrebbe aprire un modo completamente nuovo di trattare le malattie, fornendo le informazioni necessarie per adattare geneticamente i trattamenti a ogni singolo paziente. Si prevede che la ”medicina personalizzata” rimodellerà il modo in cui trattiamo le malattie, ma sbloccare il suo potenziale richiede un’enorme quantità di potenza di calcolo.

L’ottimizzazione genomica che si basa su risorse HPC superpotenti ha accelerato il sequenziamento del genoma umano da oltre 150 ore a soli 18 minuti, portando l’alba della medicina personalizzata a portata di mano”.

HPC as a service

“Proprio come nella maggior parte delle altre aree dell’informatica, i modelli as a service stanno cambiando il modo in cui l’HPC viene utilizzato e rendendolo più accessibile ai ricercatori di tutto il mondo. L’HPC basato su cloud è l’area in più rapida crescita, consentendo alle organizzazioni di aggiungere rapidamente capacità aggiuntiva.

Con HPCaaS, i clienti possono pagare mensilmente con un investimento di capitale minimo, riducendo i costi totali eliminando l’over-provisioning. I clienti sono in grado di ottenere la migliore e più recente tecnologia in HPC, aggiornandola quando diventa obsoleta”.

Conclusioni

Secondo Rosen, la combinazione delle tre tendenze significa che l’HPC può “rendere il mondo un posto migliore”. Infatti, la potenza dell’elaborazione exascale fornisce nuove scoperte per potenziare le scoperte del futuro, l’intelligenza artificiale fornisce l’intelligenza e l’analisi per produrre informazioni superiori e i modelli as a service offriranno un più ampio accesso economico a questa tecnologia.

 

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