la guida

High performance computing (Hpc) nei data center: a che punto siamo



Indirizzo copiato

La tecnologia high performance computing nei data center permette di usufruire di un’enorme potenza di calcolo per gestire grandi quantità di dati: vediamo i vantaggi e le applicazioni

Pubblicato il 13 feb 2025

Federica Maria Rita Livelli

Business Continuity & Risk Management Consultant/BCI SIG Cyber Resilience Committee/CLUSIT Direttivo



AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
A,Mesmerizing,3d,Abstract,Multicolor,Visualization
A Mesmerizing 3D Abstract Multicolor Visualization


Punti chiave

  • Definizione e vantaggi: gli HPC e gli HPC data center forniscono potenza di calcolo elevata, prestazioni rapide e scalabilità per AI, ricerca e big data, riducendo tempi e costi.
  • Sfide operative: gestione della scalabilità, efficienza energetica, raffreddamento, affidabilità, sicurezza e costi; servono reti ad alta densità e ottimizzazione di scheduling (GPU intensivi).
  • Soluzioni e sostenibilità: intelligenza artificiale per ottimizzare risorse, energie rinnovabili e cloud/edge e nuove architetture per migliorare efficienza, resilienza e sostenibilità.
Riassunto generato con AI


Gli HPC data center, offrono un’enorme potenza di calcolo per elaborare grandi volumi di dati, ma richiedono un’attenta gestione delle sfide operative e tecnologiche per sfruttarne le potenzialità, sempre prestando attenzione al tema della sostenibilità. Vediamo la situazione.

Cosa è un HPC e cosa sono gli HPC data center

HPC (High Performance Computing) si riferisce all’uso di risorse di elaborazione aggregate e tecniche di elaborazione simultanea per eseguire programmi avanzati e risolvere complessi problemi di elaborazione, oltre a garantire prestazioni migliori rispetto ad un singolo computer o server. Ciò può essere fatto in loco, nel cloud o in modalità ibrida. È doveroso evidenziare che i sistemi HPC sono progettati per funzionare alla massima velocità operativa per applicazioni che richiedono un’immensa potenza di elaborazione.

Un HPC data center ha processori potenti, un’elevata densità di server e grandi requisiti di raffreddamento. È stato sviluppato appositamente per gestire questa enorme capacità di potenza. Inoltre, oggi, molti HPC data center sono collegati a grandi aziende private e pubbliche che necessitano di “supercomputer” con molta potenza di calcolo che sono utilizzati per simulazioni, per ricerche e per altre elaborazioni di dati. Ancora, un HPC data center utilizza enormi quantità di energia per alimentare processori potenti, server ad alta densità e tecnologie di raffreddamento avanzate.

Vantaggi degli HPC data center

I moderni HPC data center, se da un lato possono facilitare attività complesse e ad alta intensità di elaborazione – consentendo un ampio margine per la scalabilità e per la gestione dei costi in termini di gestione di hardware, di software, di rete, di storage e di sistemi, oltre che garantire l’affidabilità, l’efficienza e la disponibilità – dall’altro lato comportano sfide che devono essere gestite. In particolare, ci sono alcuni aspetti da considerare.

Prestazioni migliorate

I sistemi HPC migliorano significativamente le prestazioni dei data center, consentendo loro di elaborare grandi set di dati e calcoli complessi in minuti o ore rispetto alle settimane o ai mesi di un normale sistema di elaborazione. Ciò è fondamentale per applicazioni e servizi di aziende che operano nell’ambito dell’intelligenza artificiale, della ricerca scientifica e dell’analisi dei big data.

Scalabilità

Gli HPC data center sono progettati per espandersi in modo flessibile, soddisfacendo le crescenti richieste, senza compromettere le prestazioni. Inoltre, grazie ai servizi cloud, è possibile accedere all’HPC da qualsiasi parte del mondo, offrendo una disponibilità globale e una maggiore efficienza operativa.

Efficienza dei costi a lungo termine

Le organizzazioni possono risparmiare tempo e costi sulle risorse di elaborazione e sulle ore di lavoro intensivo grazie alla velocità e flessibilità computazionale dell’HPC. Inoltre, le tecnologie avanzate di raffreddamento e di alimentazione delle strutture HPC data center consentono un consumo energetico affidabile e ridotto. Di fatto, gli HPC data center, utilizzando tecnologie ottimizzate come le DER (Distributed Energy Resources) e il raffreddamento a liquido, possono dare priorità alla gestione efficiente delle risorse con conseguente riduzione delle spese operative e del costo totale di proprietà, nonché un ritorno sull’investimento più rapido e più elevato.

Aspetti prioritari da affrontare

Scalabilità – I carichi di lavoro HPC sono spesso molto diversificati, richiedendo una combinazione di diverse risorse computazionali (CPU, GPU, acceleratori specifici) e di storage. Pertanto, scalare l’infrastruttura per soddisfare queste esigenze in modo efficiente è una sfida complessa. Inoltre, l’allocazione dinamica delle risorse è fondamentale per massimizzare l’utilizzo e per ottimizzare le prestazioni. Tuttavia, sviluppare algoritmi di scheduling efficienti e flessibili può risultare un compito impegnativo.

Efficienza energetica – I sistemi HPC generano grandi quantità di calore, che devono essere dissipate in modo efficiente per evitare il surriscaldamento e ridurre il consumo energetico. Pertanto, è necessario trovare un equilibrio tra le prestazioni e il consumo energetico, adottando tecniche di power management, oltre ad utilizzare hardware a basso consumo.

Affidabilità e disponibilità – I sistemi HPC devono essere altamente affidabili e disponibili, in quanto un guasto può comportare perdite significative in termini di tempo e risorse. Inoltre, è necessario implementare meccanismi di failover e di ripristino per minimizzare l’impatto delle interruzioni.

Sicurezza – Gli HPC data center gestiscono spesso dati sensibili e di valore, che devono essere protetti da accessi non autorizzati e da attacchi informatici. Inoltre, devono essere in grado di rispettare le normative sulla privacy e sulla sicurezza dei dati, come il GDPR.

Costi – La realizzazione di un HPC data center richiede investimenti iniziali molto elevati sia per l’hardware sia per l’infrastruttura. Inoltre, i costi operativi – i.e. quelli per l’energia, la manutenzione e il raffreddamento – possono essere significativi. Ne consegue che si stanno sviluppando diverse soluzioni e tecnologie atte a superare queste sfide e, precisamente:

Maggiori reti ad alta densità nei HPC data center

Le dimensioni dei cluster di GPU sono cresciute da migliaia a decine di migliaia di schede per accelerare l’implementazione di modelli di HPC di grandi dimensioni. Ad esempio, ChatGPT 4 di OpenAI impiega oltre diecimila schede GPU per addestrare un modello con 1,8 trilioni di parametri. Tale integrazione di dispositivi di elaborazione ad alte prestazioni – in uno spazio relativamente compatto porta a una maggiore densità dei data center. Inoltre, l’aumento della comunicazione tra un gran numero di GPU aggiunge complessità al cablaggio di rete, ponendo al contempo requisiti più elevati in termini di densità delle porte degli switch.

Secondo gli esperti di settore nei prossimi tre-cinque anni, con l’avanzamento e la diffusione dell’HPC e l’implementazione di infrastrutture tecnologiche di nuova generazione, le reti ad alta densità diventeranno la norma negli HPC data center.

Miglioramenti nel sistema di gestione della rete

Gli HPC data center, oltre a migliorare l’hardware e le prestazioni sopra menzionati, dovranno rafforzare le loro capacità di gestione della rete per ottenere prestazioni e affidabilità ottimali. Ovvero, per una gestione efficiente degli HPC data center sarà necessario garantire la visualizzazione dello stato operativo dell’intera rete di data center, il rilevamento rapido di anomalie e guasti e l’automazione delle attività all’interno dell’infrastruttura IT.

Sfida di innovazione e di sostenibilità

L’integrazione di energia verde e di intelligenza artificiale nei data center HPC – per rendere queste infrastrutture più sostenibili ed efficienti – rappresenta una sfida che potrà essere gestita tramite: le fonti rinnovabili, come solare ed eolico, che riducono emissioni e dipendenza dai combustibili fossili; l’intelligenza artificiale in grado di ottimizzare l’uso dell’energia, adattando i consumi alle esigenze di carico, migliorando l’efficienza energetica, oltre a garantire vantaggi competitivi e una sostenibilità economica a lungo termine.

È però fondamentale un uso etico dell’intelligenza artificiale negli HPC data center, con linee guida che garantiscano trasparenza, protezione dei dati e correttezza algoritmica, promuovendo fiducia e integrità. Si ritiene che, in futuro, le innovazioni nell’intelligenza artificiale e nelle energie rinnovabili offriranno maggiore scalabilità ed efficienza, rafforzando il ruolo degli HPC data center. Inoltre, la collaborazione tra ricerca, industria e politica sarà cruciale per superare sfide tecniche e normative, sviluppando best practice e accelerando l’adozione di tecnologie verdi e intelligenti.

HPC data center, i passi necessari

Gli HPC data center stanno diventando fondamentali per affrontare la crescente domanda di potenza computazionale, consentendo alle organizzazioni di adattarsi alle rapide evoluzioni tecnologiche, garantendo sostenibilità e competitività a lungo termine. Inoltre, il futuro degli HPC data center si colloca all’intersezione tra energia verde e intelligenza artificiale, ovvero, un connubio che promette innovazione e sostenibilità. Di fatto, l’uso di energie rinnovabili, combinato con algoritmi avanzati per l’ottimizzazione dei consumi, permetterà di ridurre l’impatto ambientale, migliorare l’efficienza e aumentare la redditività economica.

Ancora, la gestione responsabile dell’intelligenza artificiale, supportata da ricerca e collaborazione tra industria e il settore accademico, sarà cruciale per garantire pratiche etiche e promuovere uno sviluppo sostenibile, plasmando il futuro degli HPC data center in modo consapevole e innovativo. Sarà altresì necessario garantirne la cyber resilience quale calibrata sintesi dei principi di risk management, business continuity e cybersecurity e la conformità alle regolamentazioni vigenti.

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
AI E LAVORO
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
COMPETENZE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x