L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando tutti i settori della nostra società, consentendo analisi avanzate, automazione ed esperienze personalizzate. Tuttavia, il successo delle iniziative di AI dipende fortemente dalla capacità dell’infrastruttura sottostante di supportare in modo efficiente carichi di lavoro impegnativi, in modo da sfruttare in toto il potenziale delle tecnologie di AI.
Che cos’è un’infrastruttura di AI?
Un’infrastruttura di AI comprende l’hardware, il software e gli elementi di rete che consentono alle organizzazioni di sviluppare, distribuire e gestire in modo efficace progetti di AI. Essa funge da spina dorsale di qualsiasi piattaforma di intelligenza artificiale, fornendo le basi per gli algoritmi di apprendimento automatico per elaborare grandi quantità di dati e generare approfondimenti o previsioni.
È doveroso evidenziare che una solida infrastruttura di AI è fondamentale per le organizzazioni per implementare in modo efficiente l’AI, fornendo le risorse essenziali per lo sviluppo e l’implementazione di iniziative di AI, consentendo alle organizzazioni di sfruttare la potenza dell’apprendimento automatico e dei big data per ottenere informazioni e prendere decisioni basate sui dati.
Di seguito i componenti principali di un tipico stack tecnologico di IA:
Sistemi di calcolo ad alte prestazioni
L’investimento in sistemi di calcolo ad alte prestazioni su misura per l’AI accelera le attività di addestramento e inferenza dei modelli. Le GPU (Graphics Processing Unit – Unità di Elaborazione Grafica) e le TPU (Tensor Processing Unit – Unità di Elaborazione Tensoriale) sono progettate specificamente per gestire calcoli matematici complessi fondamentali per gli algoritmi di AI, offrendo velocità significative rispetto alle CPU (Central Processing Unit – Unità di Elaborazione Centrale) tradizionali.
Elaborazione accelerata dei dati
Le pipeline di elaborazione dei dati efficienti sono fondamentali per i flussi di lavoro dell’AI, in particolare quelli che coinvolgono set di dati di grandi dimensioni. L’utilizzo di framework di storage ed elaborazione distribuiti – come Apache Spark o Dask – accelera l’acquisizione, la trasformazione e l’analisi dei dati. Inoltre, l’utilizzo di database in memoria e di meccanismi di memorizzazione nella cache riduce al minimo la latenza e migliora la velocità di accesso ai dati.
Archiviazione e gestione dei dati
Le applicazioni di AI richiedono grandi quantità di dati per l’addestramento e la convalida. Per l’archiviazione, l’organizzazione e il recupero di questi dati è necessario un sistema affidabile di archiviazione e gestione dei dati. Ciò potrebbe coinvolgere database, data warehouse o data lake e potrebbe essere on-premise o basato su cloud. Una corretta gestione dei dati include, altresì, la garanzia della privacy e della sicurezza dei dati, la pulizia dei dati e la gestione dei dati in vari formati e da varie fonti. Inoltre, i framework di elaborazione dati possono gestire set di dati di grandi dimensioni ed eseguire trasformazioni complesse, oltre a consentire l’elaborazione distribuita e velocizzare notevolmente le attività di elaborazione dei dati.
Framework di Machine Learning (ML)
I framework di ML forniscono strumenti e librerie per la progettazione, l’addestramento e la convalida di modelli di ML. Spesso supportano l’accelerazione GPU per calcoli più veloci e forniscono funzionalità per la differenziazione automatica, l’ottimizzazione e i livelli di rete neurale.
Piattaforme MLOps (Machine Learning Operations)
Le MLOps sono un insieme di metodologie per i flussi di lavoro progettato per ottimizzare e facilitare la distribuzione e la gestione dei modelli di machine learning. Le piattaforme MLOps consentono di gestire il ciclo di vita del ML, incluso il controllo della versione per i modelli, le pipeline di training e distribuzione automatizzate, il monitoraggio delle prestazioni dei modelli e la facilitazione della collaborazione tra diversi ruoli (data scientist, ingegneri ML, operazioni e così via).
Accelerazione hardware
Gli acceleratori hardware come FPGA (Field-Programmable Gate Array – Circuito Integrato progettato per essere programmabile) e ASIC (Application Specific Integrated Circuit – Circuiti Integrati per l’Applicazione Specifica) ottimizzano le prestazioni e l’efficienza energetica per specifiche attività di AI. Tali processori specializzati scaricano i carichi di lavoro computazionali da CPU o GPU generiche, offrendo velocità significative per attività quali: l’inferenza, l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini.
Parallelizzazione e calcolo distribuito
La parallelizzazione degli algoritmi di AI su più nodi di calcolo accelera l’addestramento e l’inferenza dei modelli distribuendo le attività di calcolo su un cluster di macchine. Framework come TensorFlow, PyTorch e Apache Spark MLlib supportano paradigmi di calcolo distribuito, consentendo un utilizzo efficiente delle risorse e un time-to-insight più rapido.
Infrastruttura di rete ottimizzata
L’infrastruttura di rete a bassa latenza e larghezza di banda elevata è essenziale per le applicazioni di AI distribuite che si basano su comunicazioni ad alta intensità di dati tra i nodi. L’implementazione di interconnessioni ad alta velocità, come InfiniBand o RDMA (Remote Direct Memory Access), riduce al minimo il sovraccarico di comunicazione e accelera la velocità di trasferimento dei dati, migliorando le prestazioni complessive del sistema.
Risorse scalabili ed elastiche
La scalabilità è fondamentale per la gestione dei carichi di lavoro dell’AI che variano in complessità e domanda nel tempo. Le piattaforme cloud e le tecnologie di orchestrazione dei container forniscono risorse scalabili ed elastiche che allocano dinamicamente le risorse di elaborazione, storage e rete in base ai requisiti dei carichi di lavoro. Tale flessibilità garantisce prestazioni ottimali senza provisioning eccessivo o sottoutilizzo.
Monitoraggio e ottimizzazione continui
L’implementazione di strumenti completi di monitoraggio e ottimizzazione permette che i carichi di lavoro di AI vengano eseguiti in modo efficiente ed economico nel tempo. Ovvero, gli strumenti di monitoraggio delle prestazioni contribuiscono a identificare i colli di bottiglia, i conflitti di risorse e le risorse sottoutilizzate. Inoltre, le tecniche di ottimizzazione continua, – tra cui l’auto-scaling, la pianificazione dei carichi di lavoro e gli algoritmi di allocazione delle risorse – adattano dinamicamente l’infrastruttura all’evoluzione delle esigenze dei carichi di lavoro, massimizzando l’utilizzo delle risorse e il risparmio sui costi.
Perché l’infrastruttura di AI è importante?
L’infrastruttura di AI è fondamentale perché facilita operazioni di successo nell’ambito dell’AI e del ML, agendo come un catalizzatore per l’innovazione, l’efficienza e la competitività. Di seguito alcuni aspetti chiave per cui l’infrastruttura AI è così essenziale:
- Prestazioni e velocità. Un’infrastruttura di AI ben progettata sfrutta le funzionalità di calcolo ad alte prestazioni (HPC – High Performance Computing), come GPU o TPU, per eseguire calcoli complessi in parallelo. Ciò consente agli algoritmi di apprendimento automatico di elaborare rapidamente enormi set di dati, portando a un addestramento e un’inferenza del modello più rapidi. Di fatto, la velocità è fondamentale nelle applicazioni di AI, quali l’analisi in tempo reale, i veicoli autonomi o il trading ad alta frequenza, dove i ritardi possono portare a conseguenze significative.
- Scalabilità. Il volume dei dati e la complessità dei modelli di ML possono aumentare in modo esponenziale con l’espansione delle iniziative di AI. Pertanto, un’infrastruttura AI robusta deve essere progettata per scalare efficacemente, consentendo alle organizzazioni di affrontare questa crescita senza compromettere le prestazioni o l’affidabilità. Ciò garantisce che le aziende possano gestire le future esigenze in modo efficiente, mantenendo un alto livello di operatività e sicurezza.
- Collaborazione e riproducibilità. L’infrastruttura di AI facilita la collaborazione fornendo un ambiente standardizzato in cui data scientist e ingegneri di machine learning (ML) possono condividere, riprodurre e sviluppare i progetti reciprocamente. Tale ambiente condiviso promuove l’innovazione e l’efficienza, consentendo ai team di lavorare insieme in modo più efficace e di sfruttare le competenze collettive per migliorare i risultati dei progetti. Ciò è reso possibile dalle pratiche e dagli strumenti di MLOps che gestiscono l’intero ciclo di vita end-to-end dei progetti di AI, migliorando la produttività complessiva e riducendo il time-to-market.
- Sicurezza e conformità. Una solida infrastruttura di AI garantisce la gestione e l’elaborazione sicura dei dati, oltre ad aiutare a far rispettare le normative vigenti e gli standard di settore, mitigando così i potenziali rischi legali e reputazionali.
- Rapporto costo-efficacia. È doveroso evidenziare che, sebbene l’implementazione di un’infrastruttura di AI possa richiedere un investimento iniziale significativo, essa può portare a notevoli risparmi sui costi nel lungo periodo. Di fatto, attraverso l’ottimizzazione nell’uso delle risorse, la riduzione delle inefficienze operative e l’accelerazione del time-to-market, un’infrastruttura di AI ben progettata favorisce un miglior ritorno sull’investimento (ROI – Return on Investment) nei progetti di AI.
La roadmap essenziale per la progettazione dell’infrastruttura di AI
Di seguito si fornisce una mini roadmap che può fungere da guida per sviluppare un’infrastruttura di AI robusta ed efficace.
- Definizione degli obiettivi. Stabilire chiaramente gli obiettivi specifici che l’infrastruttura di AI deve raggiungere, allineandoli con le esigenze aziendali.
- Valutazione delle risorse. Analizzare le risorse disponibili, sia in termini di hardware che di competenze umane, per capire cosa è già a disposizione e cosa deve essere acquisito o sviluppato.
- Progettazione dell’architettura. Creare un’architettura che supporti le applicazioni di AI, considerando scalabilità, flessibilità e sicurezza.
- Selezione delle tecnologie. Scegliere le tecnologie e le piattaforme più adatte per l’elaborazione dei dati, l’addestramento dei modelli e la distribuzione delle applicazioni.
- Implementazione e integrazione. Implementare l’infrastruttura, integrandola con i sistemi esistenti e assicurandosi che tutti i componenti funzionino in sinergia.
- Formazione e sviluppo delle competenze. Investire nella formazione del personale per garantire che ci siano competenze adeguate a gestire e a ottimizzare l’infrastruttura di AI.
- Monitoraggio e ottimizzazione. Stabilire processi per monitorare le prestazioni dell’infrastruttura e apportare miglioramenti continui basati sui dati raccolti e sul feedback degli utenti.
- Manutenzione e aggiornamenti. Assicurarsi di mantenere l’infrastruttura aggiornata con le ultime tecnologie e tecniche, per mantenerla efficiente e competitiva.
Sfide comuni nella creazione di un’infrastruttura di AI
È doveroso evidenziare che la creazione di una solida infrastruttura di AI presenta una serie di sfide che le organizzazioni devono superare per garantire il successo dello sviluppo e dell’implementazione di modelli di AI e Machine Learning (ML). E, precisamente:
- Esigenze computazionali elevate. Le attività di ML, specialmente nel deep learning, richiedono un’enorme potenza di calcolo, spesso necessitando di hardware specializzato come GPU o TPU.
- Integrazione complessa. L’integrazione di nuovi sistemi di AI con l’infrastruttura esistente può essere complicata, richiedendo competenze sia nell’ambito dell’AI che nei sistemi IT tradizionali.
- Sicurezza e conformità. È fondamentale proteggere i dati sensibili gestiti dai sistemi di AI. Le organizzazioni devono implementare solidi protocolli di sicurezza e conformità per aderire alle normative vigenti – tra cui GDPR, Cyber Resilience Act e AI ACT, ecc. – prevenendo violazioni e accessi non autorizzati.
- Considerazioni etiche. È cruciale affrontare le questioni etiche legate all’uso dell’AI, quali la trasparenza nelle decisioni basate sull’AI e l’implementazione responsabile, considerando che le pratiche etiche stanno diventando sempre più importanti nei contesti normativi e aziendali.
- Divario di competenze. Esiste un significativo divario di competenze nell’adozione dell’AI. Tra caos e innovazione, come gestire i talenti? Investire nella formazione e nell’aggiornamento della forza lavoro è essenziale, così come collaborare con fornitori esperti in grado di offrire programmi di formazione completi e un supporto per l’implementazione.
Lo scenario globale
Recentemente è stato pubblicato il report CISCO 2024 AI readiness index che ha sondato 7.985 leader aziendali responsabili dell’integrazione e dell’implementazione dell’IA in organizzazioni con 500 o più dipendenti in 30 paesi, inclusa l’Italia.
Il report evidenzia che più di due terzi degli intervistati (68%) hanno constatato che la loro infrastruttura non è completamente attrezzata per supportare l’implementazione di progetti di IA. Addirittura, i livelli di preparazione delle infrastrutture risultano preoccupanti, specialmente considerando che il 93% degli intervistati prevede un aumento del carico di lavoro sulle infrastrutture delle loro organizzazioni con l’introduzione di tecnologie avanzate che si basano sull’IA.
Inoltre, il 54% riconosce che la loro infrastruttura presenta una scalabilità e flessibilità limitate o moderate per affrontare queste crescenti esigenze. Ancora, i sistemi stanno faticando a tenere il passo con lo sviluppo rapido dell’IA, con il 79% degli intervistati che richiede più GPU per i futuri carichi di lavoro IA e il 78% che dubita della disponibilità di risorse di calcolo adeguate. Senza dimenticare che l’aumento del volume e della complessità dei dati legati all’IA rende critiche le questioni di cybersicurezza, con una crescente mancanza di comprensione delle minacce specifiche e delle pratiche di gestione degli accessi.
Il report di Cisco rivela che la maggior parte dei leader aziendali riconosce la necessità di un cambiamento, puntando sulla tecnologia e sulla disponibilità dei talenti per affrontare le sfide infrastrutturali. Inoltre, flessibilità, scalabilità e gestibilità risultano prioritarie e propedeutiche, oltre alla necessità di migliorare l’implementazione di modelli IA su dispositivi edge e l’allocazione delle risorse di calcolo.
Il futuro dell’infrastruttura AI: cosa ci attende
È doveroso evidenziare che sta emergendo un nuovo paradigma infrastrutturale appositamente progettato per rispondere alle particolari esigenze dell’AI e destinato a guidare la prossima generazione di software per la gestione dei dati aziendali. Tale cambiamento scaturisce dalla crescente domanda di un’infrastruttura di AI concepita specificamente per potenziare le applicazioni di AI native e integrate, aprendo la strada a sistemi più avanzati ed efficienti.
Di fatto, l’infrastruttura tradizionale – originariamente sviluppata per carichi di lavoro più generali – non dispone degli strumenti nativi necessari per supportare completamente le complesse esigenze dell’IA. Ne consegue che è stiamo assistendo allo sviluppo un nuovo stack di infrastrutture AI, incentrato sul fornire alle aziende la flessibilità e la potenza di cui hanno bisogno per innovare. Tali innovazioni consentiranno all’infrastruttura di gestire le esigenze computazionali dell’uso dell’AI su larga scala, ampliando i confini dell’elaborazione in tempo reale e delle capacità predittive.