La corsa all'innovazione nell'HPC e nell'AI sta senz'altro ridisegnando il panorama tecnologico, con un focus crescente su efficienza energetica e nuovi paradigmi di calcolo. Alcuni esperti del settore prevedono sviluppi nel breve, nel medio e nel lungo termine. Ma vediamo il tutto nel dettaglio.
Nel breve termine, l'attenzione si concentrerà sull'ottimizzazione energetica dei data center e sull'adozione di risorse disaggregate. Entro il 2026, il consumo elettrico dei data center potrebbe superare i 1.000 TWh, spingendo verso soluzioni necessariamente più efficienti.
IA INUTILE senza competenze: perché la strategia conta più della tecnologia - Walter Riviera
L'efficienza energetica sta diventando un fattore critico nello sviluppo di sistemi HPC e AI. Gli attuali supercomputer top di gamma consumano tra 20 e 30 MW, ponendo delle sfide importanti alla rete elettrica e all'ottimizzazione termica. Questo sta cambiando il modo in cui gli utenti accedono alle risorse di calcolo e di conseguenza a una crescente attenzione all'impatto energetico oltre che alle pure prestazioni.
Progetti come ExaMon stanno emergendo per fornire strumenti di monitoraggio avanzati, sfruttando l'AI per ottimizzare l'uso delle risorse e rilevare anomalie. Questi sistemi permettono decisioni rapide e un controllo più efficace delle infrastrutture HPC.
Nel medio termine, si prevede l'ascesa di tecnologie come le reti neuromorfiche e l'elaborazione in memoria. Questi approcci, ispirati al funzionamento del cervello umano, promettono di superare i limiti fisici della miniaturizzazione dei semiconduttori tradizionali, offrendo soluzioni più efficienti per l'elaborazione di grandi insiemi di dati e algoritmi AI.
L'informatica neuromorfica sta maturando rapidamente, con architetture hardware progettate per emulare neuroni e sinapsi. Le reti neurali spiking (SNN) si stanno affermando come soluzione efficace per elaborare grandi volumi di dati e eseguire operazioni complesse come le moltiplicazioni matriciali, fondamentali per l'AI.
Parallelamente, le tecnologie di elaborazione in memoria (PIM), in-memory (IMC) e near-memory (NMC) stanno raggiungendo la maturità. Queste soluzioni potrebbero rivoluzionare l'accelerazione dell'AI, sfruttando anche memorie non volatili 3D come NAND e NOR Flash per ottenere prestazioni elevate con consumi energetici ridotti.
Un grande passo in avanti potrebbe la nano memoria ceramica. Questa tecnologia prometterebbe di risolvere problemi di lunga data come la conservazione dei dati a lungo termine e l'efficienza energetica dello storage, con costi previsti inferiori a 1 USD per TB nei prossimi anni.
Nel lungo termine, invece, tecnologie come il DNA computing stanno attirando interesse e finanziamenti. Questo approccio, che combina informatica e biologia molecolare, offre potenzialità teoriche straordinarie: pensate che un singolo centimetro cubo di DNA potrebbe contenere oltre 10 trilioni di molecole, ciascuna capace di eseguire calcoli in parallelo e memorizzare fino a 10 terabyte di dati.
Esposto ciò, capite bene che il DNA computing si pone come potenziale concorrente del calcolo quantistico per problemi complessi, con il vantaggio di operare potenzialmente a temperatura ambiente anziché vicino allo zero assoluto.
Avrete capito che il settore HPC e AI si trova di fronte a un'era di trasformazione radicale. La ricerca di soluzioni sempre più potenti si scontra però con la necessità di efficienza energetica e sostenibilità, spingendo verso l'adozione di tecnologie innovative. Questa evoluzione prometterebbe sulla carta di ridefinire i confini del possibile nell'elaborazione dati e nell'intelligenza artificiale nei prossimi decenni. Staremo a vedere.