Tecnologia

Infrastrutture per l’AI on-premise: calcolo, storage e rete

Portare l’intelligenza artificiale nel perimetro dell’organizzazione è prima di tutto un progetto di infrastruttura: GPU, storage e rete devono essere dimensionati sui casi d’uso reali.

Dimensionare sui casi d’uso

Numero di utenti contemporanei, dimensione dei modelli, volume dei documenti da indicizzare e tempi di risposta attesi determinano la capacità di calcolo necessaria. Sovradimensionare costa, sottodimensionare compromette l’adozione.

Non solo GPU

Storage veloce per indici e documenti, rete a bassa latenza tra i nodi, alimentazione e raffreddamento adeguati, backup e monitoraggio. E una sicurezza pensata per i nuovi rischi: accesso ai modelli, protezione dei dati usati per la ricerca, registrazione delle interazioni.

Un percorso per fasi

  1. Selezione e prioritizzazione dei casi d’uso.
  2. Pilota su infrastruttura dimensionata per la prima fase.
  3. Scalabilità progressiva sulla base di metriche di utilizzo.
  4. Gestione operativa e presidio di sicurezza H24.

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