AS 4

Maggio 2024 n Automazione e Strumentazione Primo piano 16 MERCATI INTELLIGENZA ARTIFICIALE GENERATIVA NELLE ARCHITETTURE DI STORAGE Secondo uno studio della società di ricerca e consulenza IDC, la gestione della AI è tra i workload in più veloce espansione che stanno indirizzando la spesa delle organizzazioni in infrastrutture di elaborazione e storage. F ino a ieri, i sistemi di calcolo a elevate prestazioni, e i file system paralleli con petabyte o exabyte di capacità di archi- viazione, servivano prevalentemente a istituti di ricerca, laboratori scientifici, centri meteorologici, per eseguire simulazioni e previ- sioni sulla dinamica molecolare, sulla fluidodina- mica, o per elaborare modelli e scenari climatici. Oggi, queste stesse infrastrutture tecnologiche servono a livello aziendale per utilizzare stru- menti analitici, addestrare modelli di intelligenza artificiale (AI) e di AI generativa (GenAI), che possono accelerare l’innovazione e rendere l’atti- vità di business più efficiente e competitiva. Più le aziende utilizzano AI e GenAI come parte integrante delle proprie iniziative di trasforma- zione digitale in un numero crescente di casi d’uso, più tali carichi di lavoro computazionale diventano comuni nei diversi comparti indu- striali, richiedendo tecnologia HPC (high perfor- mance computing) e file system con alte presta- zioni di storage. Necessità di potenziamento dell’infrastruttura Nell’ambito del Nutanix State of Enterprise AI Report, il 90% dei rispondenti a un sondaggio globale, condotto dalla società di ricerche Van- son Bourne per conto di Nutanix su 650 decisori dei settori IT, DevOps e platfrom engineering, considera la AI una priorità. Il 91% concorda sul fatto che l’infrastruttura IT della propria organiz- zazione ha necessità di miglioramenti per suppor- tare più facilmente i workload AI. L’83% afferma che la propria azienda pianifica di incrementare gli investimenti in strategia edge nei prossimi 1-3 anni per supportare i carichi di lavoro AI. Un recente rapporto della società di ricerca e con- sulenza IDC indica tra i carichi di lavoro in più rapida crescita che guideranno la spesa per l’in- frastruttura informatica e di storage aziendale dal 2022 al 2027 i workload relativi al ciclo di vita dell’intelligenza artificiale, che crescono con un CAGR (tasso anno di crescita composto) del 12%, seguiti dai database di dati non strutturati (CAGR Giorgio Fusari Nuovi File system per gestire i workload AI aziendali A FIL DI RETE www.vansonbourne.com www.nutanix.com www.idc.com https://hammerspace.com https://docs.nvidia.com www.infinidat.com https://nimbusdata.com I workload di AI richiedono un’architettura di storage in grado di supportare con efficienza applicazioni HPC (fonte: Pixabay)