L’ascesa delle GPU: la rivoluzione nel computing tra intelligenza artificiale e nuove opportunità

Le unità di elaborazione grafica, conosciute con l’acronimo GPU , hanno da tempo abbandonato il loro tradizionale ruolo relegato al rendering grafico. Oggoggi, rappresentano un aspetto cruciale nell’elaborazione di enormi quantità di dati, in particolare nell’ambito dell’intelligenza artificiale e del machine learning . Colossi del settore tecnologico come OpenAI, Google e Meta hanno investito massicciamente in queste tecnologie per sostenere i loro data center. Questo slancio ha portato Nvidia a diventare l’azienda più capitalizzata al mondo.

L’importanza delle GPU per le aziende di ogni dimensione

Non sono solo i grandi nomi dell’IT a rendersi conto dell’importanza delle GPU nelle applicazioni di AI, ma anche le piccole e medie imprese. Questi attori meno noti stanno integrando le risorse GPU nei propri processi aziendali per sfruttare a pieno le potenzialità delle nuove tecnologie. I vantaggi derivanti da un’infrastruttura potenziata dalle GPU possono significare non solo un incremento delle prestazioni ma anche un’opportunità per avviare nuovi progetti che prima sembravano inaccessibili.

Con l’aumento dell’uso delle risorse computazionali, la domanda di GPU è destinata a crescere in maniera esponenziale. I dati indicano che nei prossimi anni l’uso dei data center potrebbe raddoppiare, in risposta alle esigenze di applicazioni come AI, ML e analisi dei big data. La capacità delle GPU di eseguire calcoli paralleli ad alta velocità risulta quindi fondamentale per affrontare questa sfida, ma questa crescente necessità ha causato una vera e propria penuria sul mercato. Con la domanda in aumento, i costi delle GPU sono schizzati verso l’alto e le aziende si trovano a dover affrontare difficoltà nel reperire i componenti necessari.

Affrontare la penuria delle GPU: la soluzione Serverless di Seeweb

Per rispondere a questi problemi, Seeweb propone il servizio Serverless GPU, un modello innovativo che combina i vantaggi del computing serverless con la potenza delle GPU. In un ambiente serverless, le risorse vengono allocate automaticamente in base alle richieste delle applicazioni, liberando l’utente dalla gestione diretta dei server e delle infrastrutture. Questa soluzione consente l’accesso alle GPU in modalità on-demand, senza la necessità di investimenti in hardware dedicato, come nel caso delle configurazioni on-premise.

Uno dei principali vantaggi di questo approccio è la scalabilità automatica, che permette alle risorse GPU di adattarsi in tempo reale alle esigenze dell’applicazione. Questo non solo assicura prestazioni ottimali durante i picchi di carico, ma permette anche una gestione dei costi più efficiente, poiché le aziende pagano solo per l’utilizzo effettivo delle risorse GPU. La semplificazione della gestione rappresenta un ulteriore beneficio: un provider come Seeweb si occupa della manutenzione e degli aggiornamenti dell’hardware, consentendo alle aziende di concentrarsi sulle loro attività principali.

Vediamo come funziona nel concreto. Seeweb offre un servizio Cloud native Serverless GPU che si integra con l’ecosistema Kubernetes, una piattaforma standard per l’orchestrazione dei container. Questa integrazione permette di sviluppare e distribuire applicazioni AI e ML in breve tempo e con grande efficienza, consentendo agli utenti di gestire task di inferenza e training. L’applicazione della tecnologia consente di operare come se si stesse lavorando su un cluster locale, ma con accesso alle potenzialità delle GPU in cloud.

Kubernetes come base per le Serverless GPU

Per accedere al servizio Serverless GPU di Seeweb, è necessario avere un ambiente Kubernetes preconfigurato. L’inserimento dell’agente open source k8sGPU consente di creare un nodo virtuale nel cluster esistente, fungendo da intermediario per l’accesso alle GPU in cloud. Questa configurazione permette di gestire i pod per progetti di AI e deep learning con la stessa semplicità e praticità di un node standard. Il sistema k8sGPU offre una gestione dinamica dell’allocazione delle GPU, riducendo al minimo le modifiche necessarie all’infrastruttura preesistente.

Una volta attivato il nodo virtuale, le GPU in cloud possono essere utilizzate quasi immediatamente. La programmazione automatica dei pod e la gestione delle risorse sono ottimizzate, garantendo che il deployment delle applicazioni avvenga in tempi ridotti. Kubernetes non è solo una soluzione tecnologica, ma rappresenta un’opportunità strategica per le aziende e gli sviluppatori, fornendo un sistema aperto e libero che automatizza il deployment e la scalabilità delle applicazioni containerizzate.

Opzioni e vantaggi dei piani Serverless GPU di Seeweb

Seeweb offre diverse opzioni di piani per il servizio Serverless GPU, permettendo di scegliere l’istanza GPU più adatta alle esigenze specifiche di ogni azienda. Il piano più economico prevede GPU NVIDIA L4, ideali per applicazioni di inferenza e rendering, mentre le opzioni più potenti, come A100 e H100, sono destinate a quelle applicazioni che richiedono elevate capacità di calcolo. Ogni piano consente di selezionare il numero di GPU e la quantità di RAM dedicata. Questi provisioning possono essere configurati per brevi periodi, a partire da un’ora, soddisfacendo così le esigenze di progetti temporanei o di intensivo utilizzo delle risorse.

Una caratteristica chiave è che le risorse GPU disponibili sono completamente dedicate, garantendo l’accessibilità continua. La rapidità di provisioning, che avviene in pochi secondi, permette di rispondere prontamente ai carichi di lavoro generati dalle applicazioni AI e dai modelli di machine learning. Anche la connettività offre prestazioni elevate, con una velocità garantita di 10 Gbps.

Inoltre, le aziende possono contare su un’assistenza tecnica attiva 24 ore su 24 e sette giorni su sette, ricevuta da team esperti. Ogni piano prevede anche un’assistenza SLA per garantire un uptime del 99,9%. Queste caratteristiche rendono il servizio di Seeweb particolarmente allettante per chi cerca di ottimizzare le proprie operazioni nel campo della tecnologia.

L’implementazione di modelli di intelligenza artificiale e lo sviluppo di applicazioni richiedono un’adeguata potenza di calcolo, e Seeweb ha progettato Serverless GPU per offrire una risposta flessibile e sostenibile a queste sfide. Con un modello tariffario a consumo, le aziende possono pianificare le proprie risorse in base alle necessità senza sorprese nei costi, consentendo di concentrarsi sull’innovazione e sullo sviluppo senza doversi preoccupare delle limitazioni hardware.