AI Hypercomputer di Google Cloud è un ecosistema completo che ha la sua forza nella perfetta integrazione tra hardware performante, software di libero accesso e toolkit di machine learning che semplificano il processo d’implementazione di software AI-Powered. Gli sviluppatori avranno un accesso semplificato agli strumenti opensource più comuni, come Tensorflow, Pytorch e JAX. In questo ambiente è possibile sviluppare e sperimentare con nuovi modelli AI, supportati da una capacità di calcolo finora irraggiungibile, se non ai pochi centri di ricerca specializzati delle big company.
Cos’è l’AI Hypercomputer di Google Cloud
L’AI Hypercomputer di Google Cloud è un’architettura che comprende hardware specializzato e una suite di strumenti software disponibili in cloud. Il framework si avvale della più recente evoluzione delle Unità di Elaborazione Tensoriale (TPU), ossia le TPU v5p. Ogni pod – un agglomerato di processori che cooperano agli stessi task – di TPU v5p può arrivare a 8.960 chip, utilizzando una connessione inter-chip velocissima. Questi processori sono stati progettati per ottenere il massimo delle performance nei processi di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale.
L’ultima iterazione tecnologica delle TPU Google rappresenta un salto generazionale, con prestazioni in termini di FLOPs (Floating Point Operations per Second) raddoppiate e una capacità di scalare quattro volte maggiore rispetto alla generazione precedente, posizionandosi come pilastro fondamentale nell’addestramento di modelli di apprendimento profondo. Questa superstruttura computazionale si avvale delle tecnologie di rete dei data center Jupiter di Google e di sistemi attivi di raffreddamento a liquido.
Grazie a questo, AI Hypercomputer riesce a gestire anche i carichi di lavoro AI più pesanti, che siano giganteschi modelli linguistici o simulazioni molto complesse.
Come utilizzare l’AI Hypercomputer per creare valore con l’AI
Con l’accesso a un’infrastruttura come l’AI Hypercomputer di Google Cloud, le organizzazioni hanno a disposizione una grande potenza di calcolo a un costo ridotto. Questo offre nuove opportunità per sviluppare soluzioni AI-Powered in molteplici settori. Ad esempio, nell’ambito della produzione industriale, l’AI può essere utilizzata per ottimizzare i processi, ridurre gli sprechi e migliorare la qualità dei prodotti. Nell’assistenza sanitaria, l’AI può supportare la diagnosi precoce di patologie e l’elaborazione di terapie personalizzate. Nel settore finanziario, l’AI può essere impiegata per l’analisi predittiva del rischio e l’individuazione di frodi.
Per chi intende creare nuove applicazioni e nuovi servizi con l’intelligenza artificiale, Google Cloud AI Hypercomputer mette a disposizione i tool per completare tutta la pipeline di sviluppo. La prima fase necessaria è quella di training, ed è proprio il momento in cui le prestazioni delle nuove TPU fanno la differenza. Quando il modello è completo, il framework offre un ecosistema completo per la distribuzione del servizio, che include la gestione serverless dei dati e delle risorse computazionali, scalando automaticamente le risorse secondo l’uso che se ne fa.
Il pricing è molto flessibile: è possibile scegliere dei piani a costo fisso per un uso intensivo del framework, accedendo a sconti molto interessanti. Per chi, invece, è ancora in fase di sviluppo, e di conseguenza non può pianificare con esattezza i consumi, ci sono a disposizione piani on-demand. Il Dynamic Workload Scheduler è uno strumento che aiuta gli utilizzatori a ottenere la capacità di cui hanno bisogno senza sovrallocare, così da ottimizzare i costi e ridurre, al contempo, le attività di pianificazione manuale.
I primi feedback degli utenti sembrano positivi. Grandi aziende come Salesforce e Lightricks hanno già iniziato a utilizzare questa tecnologia con successo, riuscendo a migliorare considerevolmente la velocità di addestramento dei nuovi modelli e snellendo i processi di deployment.
L’AI verso il cloud
Lo sviluppo di software alimentato da intelligenza artificiale impone un inevitabile trasferimento verso l’utilizzo di strumenti in cloud, essendo l’infrastruttura on premise spesso incapace di tenere il passo con le richieste di potenza di calcolo e velocità necessarie per l’elaborazione di algoritmi complessi e l’addestramento di modelli di apprendimento profondo. Attualmente, è impensabile ospitare prodotti di intelligenza artificiale, al di fuori di quelli più elementari, su un’infrastruttura locale senza incorrere in significative limitazioni di scalabilità e flessibilità.
Il cloud offre non solo la potenza computazionale richiesta, ma anche un’elasticità e una scalabilità che consentono agli sviluppatori di adattare le risorse all’evoluzione delle esigenze del progetto, garantendo così che i prodotti AI-powered possano raggiungere il loro pieno potenziale senza costrizioni fisiche o logistiche.
Conclusioni
Con l’introduzione dell’AI Hypercomputer, Google offre nuovi strumenti che democratizzano la creazione di applicazioni AI-Powered. Una sfida collettiva per immaginare e realizzare software che hanno il potenziale di cambiare la nostra quotidianità e i processi aziendali. Che si tratti di affrontare alcune delle questioni più pressanti del nostro tempo, come il cambiamento climatico e le malattie globali, o di spingere i confini dell’innovazione in campi come l’arte, l’educazione e l’etica, l’AI Hypercomputer è uno strumento che, se utilizzato correttamente, può portare un valore aggiunto alla società.
Come sempre, la vera misura del successo di questa soluzione sarà determinata non solo dalle sue capacità tecniche, ma dall’ingegnosità, l’etica e la visione di coloro che la utilizzeranno. In questo spirito di esplorazione e innovazione, l’AI Hypercomputer ci invita tutti a partecipare a un viaggio verso l’ignoto, dove le possibilità sono tanto vaste quanto la nostra immaginazione.
