Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha assunto un ruolo di primo piano in molti settori, rendendo necessaria una comprensione approfondita delle sue esigenze infrastrutturali, in particolare per quanto riguarda l’archiviazione dei dati. Nonostante le speculazioni su una possibile bolla di investimenti, è evidente che l’AI ha consolidato la sua posizione nelle organizzazioni di tutte le dimensioni.
Fasi del lavoro con AI: training e inferenza
Le attività legate all’AI possono essere suddivise in due fasi principali: training e inferenza. Nella fase di training, gli algoritmi analizzano enormi volumi di dati per identificare pattern e caratteristiche. Questa operazione si svolge all’interno di framework di deep learning come TensorFlow o PyTorch, dove le informazioni vengono elaborate per riconoscere elementi visivi in immagini o sequenze di parole in documenti.
Ad esempio, un algoritmo potrebbe riconoscere un gatto o una litigazione, assegnando valori specifici a ciascun concetto.
Il processo di apprendimento
Una volta completato il training, il sistema di intelligenza artificiale è in grado di effettuare inferenze, ovvero di dedurre risultati utilizzabili in contesti pratici. Un esempio tipico riguarda una telecamera di sorveglianza, la quale deve allertare l’utente quando un gatto di razza tortie attraversa un giardino. In questo caso, il sistema utilizza i dati raccolti durante la fase di training per identificare la presenza del gatto e la sua razza.
Esigenze di archiviazione e prestazioni
La gestione dei dati per il training di intelligenza artificiale presenta requisiti di archiviazione molto specifici. Durante questa fase, i dati possono aumentare notevolmente in volume, spesso fino a dieci volte, a causa della conversione delle informazioni grezze in dati vettoriali e del checkpointing eseguito regolarmente.
I checkpoint, simili a snapshot, consentono di tornare indietro nel caso di errori, aumentando ulteriormente le necessità di spazio di archiviazione.
GPU e archiviazione veloce
Al centro dell’hardware dedicato all’intelligenza artificiale si trovano le unità di elaborazione grafica (GPU), le quali sono responsabili dei complessi calcoli richiesti durante il processo di training. Data la loro elevata potenza e il costo significativo, è essenziale che i sistemi di archiviazione siano in grado di soddisfare le esigenze di input/output (I/O) delle GPU. Generalmente, l’archiviazione utilizzata per il training dell’intelligenza artificiale è costituita da array di storage flash, progettati per garantire la velocità necessaria a ottimizzare le performance delle GPU.
Tipologie di storage: file vs. oggetti
Nel contesto dell’archiviazione per l’intelligenza artificiale, è fondamentale distinguere tra storage a oggetti e storage a file.
L’archiviazione a oggetti si rivela particolarmente indicata per gestire dati non strutturati, che rappresentano la maggior parte delle informazioni trattate dall’intelligenza artificiale. Questo modello di storage offre capacità di scalabilità elevate e funzionalità avanzate di metadata, facilitando la scoperta e la classificazione dei dati prima dell’inizio dell’elaborazione.
Al contrario, lo storage a file, che organizza i dati in gerarchie di cartelle e file, può diventare complesso da gestire su larga scala. Sebbene lo storage a oggetti possa presentare alcune limitazioni riguardo alla velocità di accesso, risulta generalmente meno problematico per i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale, i quali tendono a non richiedere operazioni di blocco dei file.
Agentic AI e le sue sfide di archiviazione
Un’altra categoria di intelligenza artificiale è rappresentata dall’agentic AI, in cui agenti autonomi possono svolgere compiti senza supervisione umana. Tali agenti operano in vari settori, dalla sicurezza informatica alla gestione della supply chain. Essi richiedono un’infrastruttura di calcolo in grado di accedere a molteplici fonti di dati. Sebbene la loro operatività si fondi principalmente sulla fase di inferenza, necessitano di archiviazione ad alte prestazioni per garantire efficienza e velocità.
Le esigenze di archiviazione per il training e l’inferenza dell’intelligenza artificiale risultano complesse e richiedono una pianificazione attenta. La scelta del giusto tipo di storage non solo influisce sulle prestazioni, ma è cruciale anche per il successo a lungo termine delle applicazioni di intelligenza artificiale.
