L’AI e la realtà aumentata stanno guidando la domanda di dati – L’hardware open source sta rispondendo alla sfida

I dati sono il lifeblood dell’economia digitale e, con l’emergere di nuove tecnologie, la domanda di velocità di trasferimento dei dati più veloce, latenza più bassa e potenza di calcolo più elevata nei data center sta aumentando esponenzialmente. Le nuove tecnologie stanno spingendo i confini della trasmissione e dell’elaborazione dei dati e l’adozione di tecnologie open source può aiutare gli operatori di data center a massimizzare le loro operazioni attuali e prepararsi per il futuro. Ecco alcuni esempi di tecnologie che stanno guidando la domanda di calcolo ad alto livello e modi in cui le tecnologie open source, le comunità e gli standard stanno aiutando a rispondere a questa domanda in modo sostenibile.

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico

Le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML) stanno rivoluzionando vari domini come l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, il riconoscimento vocale, i sistemi di raccomandazione e le auto a guida autonoma. L’AI e il ML consentono ai computer di apprendere dai dati e svolgere compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana.

Tuttavia, l’AI e il ML richiedono anche grandi quantità di dati e potenza di calcolo per addestrare e eseguire modelli e algoritmi complessi. Ad esempio, GPT-3, uno dei modelli di linguaggio naturale più avanzati al mondo, ha 175 miliardi di parametri e è stato addestrato su 45 terabyte di dati testuali. Per elaborare efficientemente grandi set di dati e modelli, le applicazioni AI e ML richiedono sistemi di calcolo ad alte prestazioni (HPC) che possano fornire velocità di trasferimento dei dati elevate, bassa latenza e alta potenza di calcolo.

Una delle tendenze emergenti nell’HPC è l’uso di processori specializzati come GPU o TPU, ottimizzati per l’elaborazione parallela e le operazioni matriciali comuni nei carichi di lavoro AI e ML. Ad esempio, il processore Grace CPU di NVIDIA è un nuovo processore progettato specificamente per applicazioni HPC che sfrutta la tecnologia GPU di NVIDIA per offrire prestazioni fino a 10 volte più veloci rispetto alle attuali CPU x86. Il processore Grace CPU supporta anche interconnessioni veloci come NVLink, che consentono velocità di trasferimento dei dati elevate tra CPU e GPU.

Realtà aumentata e realtà virtuale

L’Apple Vision Pro ha fatto onde durante la sua presentazione. La realtà aumentata (AR) e la realtà virtuale (VR) sono due delle tecnologie più immersive e interattive che stanno trasformando vari settori come l’intrattenimento, l’istruzione, l’assistenza sanitaria e la produzione. L’AR sovrappone informazioni digitali al mondo reale, mentre la VR crea un ambiente completamente simulato che gli utenti possono sperimentare attraverso un visore.

Tuttavia, queste tecnologie pongono anche sfide significative per la trasmissione e l’elaborazione dei dati. A causa della sua recente uscita, i dettagli sull’Apple Vision Pro sono ancora in sospeso. Altri visori VR sono stati disponibili per un po’ di tempo, quindi possiamo fare alcune ipotesi. Ad esempio, i visori VR come Oculus Quest 2 richiedono una connessione ad alta velocità a un PC o a un server cloud per trasmettere contenuti video e audio di alta qualità, nonché dati di tracciamento e input dal visore e dai controller. La velocità di trasferimento dei dati, che è la quantità di dati trasmessi per secondo, dipende dalla velocità con cui la GPU può codificare il segnale sul lato PC o server e dalla velocità con cui il processore del visore può decodificare il segnale sul lato del visore.

Secondo Oculus, la velocità di trasferimento dei dati raccomandata per la trasmissione VR è compresa tra 150 Mbps e 500 Mbps, a seconda della risoluzione e della frequenza dei fotogrammi. Ciò significa che la trasmissione VR richiede una velocità di trasferimento dei dati molto più alta rispetto ad altre attività online come la navigazione web o la riproduzione di musica. Inoltre, la trasmissione VR richiede anche una bassa latenza, che è il tempo che impiega un segnale per viaggiare da un punto all’altro. Una latenza elevata può causare problemi di gioco lento o a scatti, che possono rovinare l’immersione e causare mal di testa.

La latenza dipende da diversi fattori come la velocità della rete, la distanza tra i dispositivi e gli algoritmi di codifica e decodifica. Secondo Oculus, la latenza ideale per la trasmissione VR è inferiore a 20 millisecondi. Tuttavia, raggiungere questo livello di prestazioni non è facile, soprattutto su connessioni wireless come Wi-Fi o 5G.

Tecnologie open source per l’ottimizzazione dei data center

Mentre le nuove tecnologie stanno guidando la domanda di velocità di trasferimento dei dati più veloce, latenza più bassa e potenza di calcolo più elevata nei data center, gli operatori di data center affrontano diverse sfide come il consumo di energia in aumento, la richiesta di nuove esigenze di raffreddamento, l’utilizzo dello spazio, i costi operativi e un ritmo rapido di innovazione e aggiornamento dell’hardware. Per affrontare queste sfide, gli operatori di data center devono ottimizzare la loro infrastruttura attuale e adottare nuovi standard e tecnologie che possano migliorare l’efficienza e la scalabilità.

Questo è l’obiettivo del progetto Open19, un’iniziativa dell’alleanza per l’infrastruttura sostenibile e scalabile (SSIA) ora parte della Linux Foundation. Il progetto Open19 è uno standard aperto per l’hardware dei data center basato su fattori comuni e fornisce una distribuzione di potenza ad alta efficienza di prossima generazione, componenti riutilizzabili e opportunità per interconnessioni ad alta velocità emergenti. La missione dell’SSIA e gli standard aperti creati attraverso il progetto Open19 sono in linea con la più ampia spinta dell’industria verso l’efficienza, la scalabilità e la sostenibilità per l’infrastruttura che alimenta le nostre vite e comunità digitali. Il progetto Open Compute è un altro sforzo per supportare efficientemente la crescente domanda di calcolo. Questo progetto favorisce la collaborazione guidata dalla comunità tra i partner dell’industria per sviluppare soluzioni per i data center, con un focus sulle dimensioni dei rack dei server da 21 pollici tipicamente utilizzati dai grandi colocation e hyperscaler. L’ambito del progetto OCP si estende anche alla struttura del data center, nonché ai componenti IT interni dei server.

Conclusione

Le nuove tecnologie stanno guidando la domanda di velocità di trasferimento dei dati più veloce, latenza più bassa e potenza di calcolo più elevata nei data center, mentre le comunità, i governi e le aziende si concentrano sulla gestione delle risorse e sulle crescenti preoccupazioni per la sostenibilità relative all’uso dell’acqua, alla gestione dell’energia e ad altri aspetti intensivi di carbonio della creazione, dell’uso e del dispiegamento della tecnologia. L’adozione di tecnologie open source, sviluppate in forum guidati dalla comunità come l’SSIA e la Linux Foundation, può aiutare gli operatori di data center a massimizzare le loro operazioni attuali e prepararsi per un futuro più sostenibile, mentre soddisfano le esigenze di queste nuove applicazioni emozionanti.