Server per l’IA: definizione, requisiti e vantaggi

I server per l’IA sono server progettati per l’addestramento dell’intelligenza artificiale. Si distinguono dai tipi di server tradizionali per i componenti software e hardware particolarmente potenti.

Cos’è un server per l’intelligenza artificiale?

Un server per l’IA è un tipo di server specializzato progettato per eseguire applicazioni nel campo dell’intelligenza artificiale (IA) e dell’apprendimento automatico (machine learning). A questo scopo, i server per l’IA sono dotati di hardware e software avanzati per far fronte agli elevati requisiti di calcolo dei modelli di intelligenza artificiale. A differenza dei server tradizionali, che vengono utilizzati principalmente per attività di calcolo generali e per ospitare siti web o database, i server per l’IA sono ottimizzati per l’elaborazione di grandi quantità di dati e per calcoli complessi.

Requisiti hardware di un server per l’intelligenza artificiale

Le prestazioni e l’efficienza di un server per l’intelligenza artificiale dipendono in primo luogo dal suo hardware. Le applicazioni di IA sono molto impegnative dal punto di vista del calcolo e della memoria, per questo richiedono un hardware specifico. I componenti più importanti sono:

• Unità di elaborazione grafica (GPU): le GPU sono necessarie all’elaborazione di flussi di dati paralleli, particolarmente importanti per l’addestramento di modelli di deep learning.
• Unità centrale di elaborazione (CPU): una CPU potente è fondamentale per i calcoli generali e la gestione dei server.
• Memoria ad accesso casuale (RAM): i server IA richiedono una quantità di RAM relativamente elevata, in modo da poter archiviare in memoria anche set di dati molto grandi e ridurre al minimo i tempi di accesso. Il requisito minimo raccomandato è di almeno 64 GB. In alcuni casi sono necessari 128 GB o anche di più.
• Spazio su disco rigido: lavorare con l’intelligenza artificiale richiede molta memoria. I modelli di IA necessitano di molti set di dati per il loro addestramento. Uno spazio di archiviazione sufficiente su HDD o meglio ancora su SSD è quindi essenziale.
• Schede di rete: per comunicare all’interno della rete del dispositivo è necessaria una connessione di rete ad alte prestazioni.

Requisiti software di un server per l’IA

Per un server per l’intelligenza artificiale, il software giusto è importante quanto l’hardware, perché per addestrare ed eseguire i modelli IA servono applicazioni molto specifiche.

• Sistema operativo: naturalmente, un server IA richiede un sistema operativo che sia in grado di gestire le risorse hardware. Sono frequenti le distribuzioni Linux come Ubuntu, CentOS e Debian, che supportano in modo nativo la maggior parte dei framework IA.
• Framework IA: gli ambienti specifici per lavorare con l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico non dovrebbero mancare su nessun server per l’IA. Particolarmente diffusi sono TensorFlow, PyTorch e Keras.
• Librerie software: per programmare i modelli di intelligenza artificiale sono necessarie librerie software come NumPy o Pandas.
• Modelli IA: sono i programmi che eseguono i compiti dell’intelligenza artificiale. Vengono addestrati in vari modi per ottenere i migliori risultati possibili.

Come funziona un server per l’IA?

Un server per l’intelligenza artificiale lavora elaborando e analizzando grandi quantità di dati. L’obiettivo è quello di utilizzare il machine learning o deep learning per addestrare modelli che possano poi fare previsioni, prendere decisioni sulla base di nuovi dati o, nel caso dell’IA generativa, creare output. Il funzionamento di un server IA può essere suddiviso in diverse fasi:

1. Preparazione dei dati: in una prima fase, i dati necessari per l’addestramento del modello IA vengono raccolti, puliti e salvati in un formato adeguato.
2. Addestramento del modello: nella seconda fase, un algoritmo di intelligenza artificiale viene addestrato con i dati preparati o con i dati di addestramento. Questa fase richiede risorse di calcolo intensive, poiché l’algoritmo itera sui dati e regola i suoi parametri per ottenere i migliori risultati possibili. L’addestramento può quindi richiedere ore o addirittura giorni.
3. Valutazione del modello: il modello addestrato viene poi eseguito su un set di dati separato, noti come dati di test, per valutarne l’accuratezza e le prestazioni.
4. Implementazione del modello: infine, il modello può essere trasferito in un ambiente di produzione dove può essere applicato a nuovi dati per fare previsioni.

Vantaggi dei server per l’IA

L’uso di server per l’intelligenza artificiale può essere vantaggioso per le aziende per vari motivi. In particolare, un server dedicato per l’IA è una buona scelta in tutti quei casi in cui i semplici siti e strumenti di IA, AIaaS o IA nel cloud non sono più sufficienti in termini di funzionalità o prestazioni.

Soprattutto la scalabilità è un argomento a favore dell’utilizzo dei server, poiché possono essere scalati a seconda delle necessità fornendo così maggiore potenza di calcolo o memoria. In più, utilizzano le loro risorse nel modo più efficiente possibile. A differenza dei server tradizionali, i server per l’IA si avvalgono anche di hardware adattato all’uso dell’intelligenza artificiale, in particolare per quanto riguarda le GPU.

Le aree di applicazione più importanti per i server per l’intelligenza artificiale

I server per l’IA sono adatti a tutti i settori in cui l’uso dell’intelligenza artificiale ha generalmente senso. Si tratta principalmente di aree in cui l’elaborazione e l’analisi di grandi quantità di dati e il riconoscimento di modelli svolgono un ruolo importante. Un buon esempio sono le autovetture autonome, dove l’elaborazione dei dati provenienti da telecamere e sensori vari viene utilizzata per la navigazione e il processo decisionale. Tuttavia, i server per l’IA sono adatti anche al riconoscimento e alla generazione di linguaggi e immagini: i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l’IA generativa sono in grado di produrre testi e immagini sulla base di dati e probabilità apprese.