L’importanza delle GPU nell’ambito dell’intelligenza artificiale e le innovazioni introdotte in Windows Server 2025

Francesco MolfeseCloud & Datacenter Management (2024-2025), Windows Server 2025

L’evoluzione delle tecnologie legate all’intelligenza artificiale (IA) ha portato a una crescente domanda di potenza di calcolo, necessaria per gestire il training, l’apprendimento e l’inferencing dei modelli di machine learning e deep learning. In questo contesto, le GPU (Graphics Processing Unit) si sono affermate come componenti fondamentali, grazie alla loro capacità di eseguire calcoli paralleli su larga scala in modo estremamente efficiente. Con il rilascio delle imminenti versioni di Windows Server 2025 ed Azure Stack HCI 24H2, Microsoft introduce importanti innovazioni che permettono alle aziende di sfruttare al massimo il potenziale delle GPU nell’ambito dell’IA e non solo. Queste nuove funzionalità avanzate semplificano la gestione delle risorse hardware e offrono una piattaforma ottimizzata per sviluppare e implementare soluzioni di IA su vasta scala. In questo articolo, esploreremo l’importanza delle GPU nell’ecosistema dell’intelligenza artificiale e analizzeremo come le nuove versioni di Windows Server 2025 consentano di potenziare ulteriormente queste capacità, trasformando il modo in cui le aziende affrontano le sfide e le opportunità offerte dall’IA.

Potenza di calcolo e ottimizzazione delle GPU per il deep learning su infrastrutture virtuali

Il deep learning, un ramo avanzato dell’intelligenza artificiale che sfrutta reti neurali artificiali profonde, richiede un’enorme quantità di potenza di calcolo per funzionare in modo efficace. L’addestramento di questi modelli comporta la necessità di elaborare grandi volumi di dati attraverso molteplici strati di nodi interconnessi, ognuno dei quali esegue operazioni matematiche complesse. Le CPU tradizionali, pur essendo molto potenti nell’elaborazione sequenziale di dati, non sono ottimizzate per gestire un elevato numero di operazioni in parallelo, come invece è richiesto dai modelli di deep learning.

In questo contesto, le GPU (Graphics Processing Units) si dimostrano particolarmente adatte grazie alla loro capacità di eseguire migliaia di operazioni simultaneamente. Questo rende le GPU ideali per l’addestramento di modelli di deep learning, soprattutto per quelli complessi come le reti neurali convoluzionali (CNN), che sono ampiamente utilizzate nel riconoscimento delle immagini. Ad esempio, l’addestramento di una CNN su un grande dataset potrebbe richiedere settimane se effettuato su una CPU, mentre con l’ausilio di una GPU il tempo necessario può essere drasticamente ridotto a pochi giorni o persino ore, a seconda della complessità del modello e delle dimensioni del dataset.

Con l’imminente rilascio di Windows Server 2025 ed Azure Stack HCI 24H2, Microsoft offrirà ai propri clienti la possibilità di assegnare l’intera capacità di una GPU a una macchina virtuale (VM), che potrà eseguire sia sistemi operativi Linux sia Windows Server all’interno di un cluster con tolleranza ai guasti, grazie alla tecnologia Discrete Device Assignment (DDA). Questo significa che i carichi di lavoro di intelligenza artificiale critici per l’azienda potranno essere eseguiti in modo affidabile su una VM all’interno di un cluster, con la garanzia che, in caso di guasto non previsto o di una migrazione pianificata, la VM potrà essere riavviata su un altro nodo del cluster utilizzando la GPU disponibile su quel nodo.

Microsoft raccomanda di collaborare strettamente con i partner OEM (Original Equipment Manufacturer) e i produttori indipendenti di hardware GPU (IHV) per pianificare, ordinare e configurare i sistemi necessari per supportare i carichi di lavoro desiderati con le giuste configurazioni e il software necessario. Inoltre, se si desidera utilizzare l’accelerazione GPU tramite DDA, è consigliabile consultare i partner OEM e gli IHV per ottenere un elenco delle GPU compatibili con DDA. Per garantire le migliori prestazioni possibili, Microsoft consiglia inoltre di creare una configurazione omogenea per le GPU su tutti i server del cluster. Una configurazione omogenea implica l’installazione dello stesso modello di GPU e la configurazione dello stesso numero di partizioni in tutte le GPU presenti nei server del cluster. Ad esempio, in un cluster composto da due server ciascuno con una o più GPU, tutte le GPU devono essere dello stesso modello, marca e dimensione, e il numero di partizioni su ciascuna GPU deve essere identico.

Scalabilità e flessibilità delle GPU nelle architetture di calcolo per l’IA

Oltre alla loro straordinaria velocità di calcolo, le GPU offrono vantaggi significativi anche in termini di scalabilità, un fattore cruciale nelle moderne architetture di calcolo per l’intelligenza artificiale (IA). Spesso, i dataset utilizzati per addestrare modelli di IA sono così vasti da superare le capacità computazionali di un singolo processore. In questi casi, le GPU permettono di distribuire il carico di lavoro su più unità di calcolo, garantendo un’elevata efficienza operativa e permettendo l’elaborazione simultanea di enormi quantità di dati.

Un altro aspetto fondamentale delle GPU è la loro flessibilità nel gestire una varietà di carichi di lavoro, che spaziano dall’inferenza in tempo reale, utilizzata ad esempio nelle applicazioni di riconoscimento vocale, fino all’addestramento di modelli complessi che richiedono settimane di calcolo intensivo. Questa versatilità rende le GPU uno strumento indispensabile non solo per i centri di ricerca avanzati, ma anche per le applicazioni commerciali che necessitano di elevate prestazioni su vasta scala.

GPU Partitioning: massimizzare l’efficienza e l’utilizzo delle risorse

Una delle innovazioni più significative nel campo delle GPU è il concetto di GPU Partitioning, ovvero la possibilità di suddividere una singola GPU in più partizioni virtuali, ciascuna delle quali può essere dedicata a differenti carichi di lavoro. Questa tecnica rappresenta un aspetto cruciale per l’ottimizzazione delle risorse GPU, poiché consente di massimizzare l’efficienza operativa riducendo al minimo gli sprechi. Nel contesto dell’intelligenza artificiale, dove i requisiti di calcolo possono variare notevolmente a seconda dei modelli utilizzati, il GPU Partitioning offre la flessibilità di assegnare dinamicamente porzioni della GPU a vari task, come l’addestramento di modelli di machine learning, l’inferenza in tempo reale o altre operazioni parallele. Questo approccio è particolarmente vantaggioso nei data center, poiché permette a più utenti o applicazioni di condividere le stesse risorse GPU senza compromettere le prestazioni complessive del sistema.

L’introduzione del GPU Partitioning non solo migliora la flessibilità e la scalabilità delle infrastrutture di calcolo, ma consente anche di ridurre i costi operativi, evitando la necessità di acquistare hardware aggiuntivo quando non strettamente necessario. Inoltre, questa tecnologia promuove un utilizzo più equilibrato delle risorse, prevenendo situazioni di sovraccarico o sottoutilizzo delle GPU, contribuendo a una gestione più sostenibile e performante delle operazioni legate all’intelligenza artificiale.

Con il rilascio di Windows Server 2025 Datacenter, Microsoft ha integrato e migliorato il supporto per il GPU Partitioning, permettendo ai clienti di suddividere una GPU supportata in più partizioni e assegnarle a diverse macchine virtuali (VM) all’interno di un cluster con tolleranza ai guasti. Questo significa che più VM possono condividere una singola GPU fisica, ricevendo ciascuna una porzione isolata delle capacità della GPU. Ad esempio, nei settori retail e manifatturiero, i clienti possono eseguire inferenze negli edge utilizzando il supporto GPU per ottenere risultati rapidi da modelli di machine learning, risultati che possono essere utilizzati prima che i dati vengano inviati al cloud per ulteriori analisi o per migliorare continuamente i modelli di ML.

Il GPU Partitioning utilizza l’interfaccia Single Root IO Virtualization (SR-IOV), che fornisce un confine di sicurezza basato su hardware e garantisce prestazioni prevedibili per ciascuna VM. Ogni VM può accedere solo alle risorse GPU a essa dedicate, con il partizionamento sicuro dell’hardware che impedisce l’accesso non autorizzato da parte di altre VM.

Un altro importante sviluppo riguarda la capacità di migrazione live per le VM che utilizzano il GPU Partitioning. Questo permette ai clienti di bilanciare i carichi di lavoro critici tra i vari nodi del cluster e di effettuare manutenzione hardware o aggiornamenti software senza interrompere il funzionamento delle VM. Durante una migrazione pianificata o non pianificata, le VM possono essere riavviate su nodi diversi all’interno del cluster, utilizzando partizioni GPU disponibili su tali nodi.

Infine, Microsoft ha reso disponibile il Windows Administration Center (WAC) per configurare, utilizzare e gestire le VM che sfruttano GPU virtualizzate, sia in configurazioni standalone sia in failover cluster. Il WAC centralizza la gestione delle GPU virtualizzate, semplificando notevolmente la complessità amministrativa.

Innovazioni e prospettive future

Il futuro delle GPU nel campo dell’intelligenza artificiale si prospetta estremamente promettente. Con l’aumento della complessità dei modelli di IA e la crescente domanda di soluzioni in grado di sfruttare l’IA in tempo reale, la capacità di calcolo parallelo offerta dalle GPU diventerà sempre più essenziale. In particolare, la loro abilità di eseguire un elevato numero di operazioni simultanee su vasti dataset le rende una componente imprescindibile nelle soluzioni cloud.

Le innovazioni significative nelle GPU, supportate dai futuri rilasci di Windows Server 2025 e Azure Stack HCI 24H2, sono il frutto della continua e stretta collaborazione tra Microsoft e NVIDIA. Microsoft Azure gestisce alcuni dei carichi di lavoro più imponenti al mondo, spingendo al massimo le capacità di CPU e memoria per elaborare enormi volumi di dati in ambienti distribuiti. Con l’espansione dell’IA e del machine learning, le GPU sono diventate un componente chiave anche delle soluzioni cloud, grazie alla loro straordinaria capacità di eseguire operazioni parallele su larga scala. Windows Server 2025 porterà molti vantaggi anche al settore delle GPU, migliorando ulteriormente le funzionalità relative allo storage, al networking e alla scalabilità delle infrastrutture di calcolo.

Conclusioni

L’importanza delle GPU nell’ambito dell’intelligenza artificiale è destinata a crescere esponenzialmente, grazie alla loro capacità di elaborare grandi volumi di dati in parallelo con efficienza e velocità. Le innovazioni introdotte in Windows Server 2025 e Azure Stack HCI 24H2 rappresentano un passo significativo verso l’ottimizzazione delle infrastrutture di calcolo, offrendo alle aziende strumenti avanzati per gestire e sfruttare al meglio le risorse GPU. Queste evoluzioni non solo potenziano le capacità di calcolo necessario per l’IA, ma introducono anche una maggiore flessibilità e scalabilità, fondamentali per affrontare le sfide future. Con l’adozione di tecnologie come il GPU Partitioning e il supporto per la migrazione live delle VM, Microsoft dimostra di essere all’avanguardia nel fornire soluzioni che non solo migliorano le prestazioni, ma anche l’affidabilità e la sostenibilità delle operazioni aziendali legate all’intelligenza artificiale. Le prospettive future vedono le GPU giocare un ruolo sempre più cruciale, non solo nei data center, ma anche nelle applicazioni edge e nel cloud, garantendo che l’innovazione tecnologica continui a guidare l’evoluzione dell’IA in tutti i settori.

Riferimenti utili