Nel campo dell'Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML), l'infrastruttura tecnologica rappresenta la spina dorsale su cui si poggiano tutti i processi di elaborazione dei dati. I server dedicati offrono un ambiente sicuro, robusto e affidabile per gestire operazioni complesse, caratterizzandosi per prestazioni elevate e personalizzabili secondo le esigenze specifiche delle organizzazioni.
Caratteristiche essenziali dei server per AI e ML
Per supportare in modo efficiente applicazioni AI e ML, i server dedicati devono possedere alcune specifiche caratteristiche:
- Maggiore capacità di calcolo: utilizzo di processori ad alte prestazioni come gli AMD EPYC Genoa di quarta generazione, che facilitano l'elaborazione rapida di enormi volumi di dati.
- GPU avanzate: le schede grafiche come Nvidia L40S accelerano notevolmente i processi che avvengono sia durante la fase di training dei modelli che in quella di inferenza, cioè quando si forniscono all'AI nuovi dati su cui operare basandosi su modelli addestrati in precedenza. Questo è possibile grazie alla capacità di gestire operazioni parallele e al maggiore throughput (quantità effettiva di dati trasmessa in uno specifico periodo di tempo).
- Ampia capacità di memoria: i server devono essere equipaggiati con una grande quantità di RAM per supportare carichi di lavoro simultanei e gestire dataset complessi.
- Architettura scalabile: la possibilità di espandere facilmente le risorse hardware supporta una crescita fluida e a carichi di lavoro crescenti.
Applicazioni concrete di AI e ML
Le applicazioni di Intelligenza Artificiale e Machine Learning stanno trasformando diversi settori strategici, migliorando notevolmente l'efficienza e l'efficacia operativa.
L'analisi di grandi quantità di documenti eterogenei, supportata da processi
RAG (Retrieval-Augmented Generation), consente ai dipendenti di interrogare rapidamente le basi dati ed estrarre informazioni rilevanti, migliorando sia la velocità sia la correttezza delle informazioni ottenute.
Parallelamente, la
creazione di chatbot e assistenti virtuali per il supporto clienti sta rivoluzionando il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti. Questi strumenti
garantiscono un'ottimizzazione del supporto, migliorano l'esperienza del cliente e riducono i costi operativi, offrendo risposte immediate e personalizzate alle richieste degli utenti.
Le applicazioni di AI e ML richiedono una capacità di calcolo elevata e continua, che i server dedicati forniscono, assicurando che le analisi siano condotte rapidamente e con un'alta accuratezza.
Nel settore del commercio elettronico, l'utilizzo di modelli predittivi permette di
personalizzare l'esperienza del cliente in modo più preciso, ottimizzando le offerte in base alle preferenze rilevate e prevedendo le tendenze di acquisto con maggiore affidabilità. In ambito sanitario, algoritmi di machine learning assistono nell'
analisi di grandi volumi di dati medici, aiutando i professionisti a gestire diagnosi precoci e migliorare i percorsi di cura.
Perché optare per server dedicati?
- Performance eccellenti: l'intera potenza di calcolo di CPU, GPU, RAM e storage è a disposizione di un solo cliente senza condividere risorse con altri utenti. In tal modo ci sono meno rischi di incontrare rallentamenti o downtime causati da attività di altri utenti o applicazioni sulla stessa infrastruttura.
- Sicurezza e controllo: con la possibilità di mantenere i dati all'interno di strutture hardware ben definite, le aziende possono proteggere le informazioni sensibili e mantenere un maggiore controllo sull'infrastruttura.
- Scalabilità: la possibilità di scalare l’hardware in base alle necessità consente alle organizzazioni di adattare le risorse man mano che i progetti evolvono e crescono.
Private AI: la scelta consigliata
Una delle ragioni principali che spingono le aziende a scegliere server dedicati per l'AI è la possibilità di implementare soluzioni di AI privata. A differenza delle offerte AI in public cloud, che spesso condividono infrastrutture e risorse con altre aziende, la Private AI su server dedicati consente alle organizzazioni di avere un
controllo totale sui propri dati e sui modelli di intelligenza artificiale. Questo garantisce che le informazioni sensibili siano protette e restino all'interno dell'organizzazione, migliorando la compliance alle normative sulla privacy e riducendo il rischio di esporre dati critici. Inoltre, la Private AI permette di personalizzare l'infrastruttura e le risorse, adattandole specificamente alle esigenze dell'azienda, senza i limiti imposti dai servizi cloud condivisi.
L'offerta di Aruba per server dedicati all'AI/ML
Per le aziende che desiderano esplorare e sfruttare le potenzialità dell'AI e del ML, Aruba offre
server dedicati per affrontare queste sfide. I modelli
AI - A108 e Al-A109 sono ideali per chi vuole iniziare a sperimentare, mentre il modello
AI - A110, con i suoi processori Genoa e la GPU Nvidia L40S, è ideale anche per erogare servizi in produzione che richiedono elevata capacità computazionale. Queste soluzioni non solo potenziano la capacità di innovare ma assicurano anche una gestione sicura e controllata dei dati.