I data center evolvono in unità di calcolo AI

La rapida espansione dei workload di intelligenza artificiale sta imponendo una revisione profonda del modo in cui l’infrastruttura digitale viene progettata e gestita. I data center, tradizionalmente considerati strutture fisiche che ospitano apparecchiature IT, stanno progressivamente assumendo il ruolo di veri e propri sistemi di calcolo integrati.

Questo cambiamento è guidato soprattutto dalle crescenti esigenze computazionali dei modelli di AI di grandi dimensioni. I processi di training dei modelli linguistici avanzati richiedono cluster di GPU con densità di potenza senza precedenti, spesso superiori a 100 kW per rack. In queste condizioni diventa necessario integrare in modo più stretto apparecchiature IT, distribuzione elettrica e sistemi di gestione termica.

Secondo Andrea Faeti, Sales Director Enterprise Accounts di Vertiv Italia, la distinzione tra hardware di calcolo e infrastruttura sta diventando sempre meno rilevante con l’aumentare della scala dei workload.

“Il data center stesso è oggi l’unità di calcolo”, ha osservato anche Jensen Huang, CEO di NVIDIA, evidenziando come il computing si sia evoluto dal singolo chip a infrastrutture complesse che funzionano come un sistema integrato.

Dal concetto di edificio a sistema di calcolo ingegnerizzato
Storicamente, i data center sono stati interpretati in modo diverso dalle varie funzioni operative. I team responsabili delle infrastrutture tendono a considerarli edifici, mentre i team IT li percepiscono come ambienti di calcolo.

Questa doppia interpretazione sta diventando sempre meno adeguata, poiché l’AI richiede un approccio più integrato. Analisti come 451 Research suggeriscono infatti di considerare i moderni data center come macchine ingegnerizzate, progettate con specifiche di prestazione, tolleranze operative e parametri di ottimizzazione ben definiti.

In questa prospettiva, il data center rappresenta l’ultima evoluzione di una sequenza di unità di calcolo: chip, server, rack, fila, sala e infine l’intera struttura che opera come sistema coordinato.

I workload di AI guidano il cambiamento architetturale
La rapida crescita delle attività di training AI da parte dei grandi provider cloud ha accelerato la necessità di nuove architetture infrastrutturali. L’aumento della densità di potenza dei rack rende sempre più necessario l’impiego del raffreddamento a liquido, poiché i sistemi di raffreddamento ad aria risultano insufficienti per cluster GPU ad alte prestazioni.

Questa evoluzione riguarda anche le infrastrutture elettriche, che devono essere integrate più strettamente con i workload di calcolo per garantire una distribuzione di energia dinamica ed efficiente.

Vertiv collabora con produttori di semiconduttori e tecnologie di computing per affrontare questa crescente convergenza tra infrastruttura IT e infrastruttura operativa.

Alimentazione e raffreddamento integrati per piattaforme AI
Nell’ambito della collaborazione con NVIDIA, Vertiv ha sviluppato un’architettura di riferimento progettata per la piattaforma NVIDIA GB200 NVL72. Questa architettura supporta implementazioni rack-scale con raffreddamento a liquido e può gestire fino a 132 kW per rack.

Il design integra distribuzione elettrica, sistemi di raffreddamento e infrastruttura IT in un’unica architettura, con l’obiettivo di semplificare l’implementazione e ottimizzare le prestazioni negli ambienti di calcolo AI ad alta densità.

Secondo Vertiv, questo approccio integrato può migliorare l’efficienza energetica di oltre il 20%, ridurre lo spazio necessario di circa il 30% e dimezzare i tempi di implementazione. I costi operativi possono diminuire di circa il 25% grazie all’ottimizzazione dell’infrastruttura.

Giordano Albertazzi, CEO di Vertiv, ha sottolineato l’importanza della collaborazione con i fornitori di tecnologie di calcolo:“Siamo orgogliosi di consolidare la nostra collaborazione con NVIDIA per realizzare i data center basati sull’AI di oggi e di domani. In qualità di leader nelle infrastrutture critiche di alimentazione e raffreddamento, Vertiv occupa una posizione privilegiata per supportare la piattaforma NVIDIA GB200 NVL72.”

Jensen Huang ha evidenziato il ruolo delle tecnologie infrastrutturali nello sviluppo dei sistemi AI di nuova generazione:“Grazie alle tecnologie di raffreddamento e alimentazione di livello mondiale di Vertiv, NVIDIA può attuare la propria strategia volta a reinventare il computing e a creare un nuovo settore di AI Factory.”

Verso infrastrutture AI sempre più autonome
La trasformazione dei data center riguarda anche la gestione operativa. Nuovi strumenti digitali, tra cui tecnologie di digital twin come NVIDIA Omniverse Blueprint, vengono utilizzati per simulare e ottimizzare progettazione e prestazioni delle infrastrutture.

Parallelamente, sistemi di gestione basati su AI potrebbero in futuro superare i tradizionali sistemi di Data Center Infrastructure Management (DCIM), automatizzando il monitoraggio e l’ottimizzazione di alimentazione, raffreddamento e distribuzione dei workload.

Convergenza tra IT e infrastruttura
L’evoluzione verso data center autonomi e altamente integrati ricorda il percorso delle auto a guida autonoma: una transizione complessa e più lenta del previsto, ma già avviata.

Con la continua espansione dell’AI, l’infrastruttura non rappresenta più soltanto un supporto al calcolo, ma diventa parte integrante del sistema di computing.

Che vengano definiti edifici, fabbriche o computer, i data center moderni stanno evolvendo in piattaforme interconnesse progettate per fornire capacità di intelligenza artificiale su larga scala.

A cura della giornalista industriale Sucithra Mani — supportato dall’IA

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