Potenza di calcolo su misura
Fare girare modelli di intelligenza artificiale richiede hardware specifico. Non è una questione di semplice potenza grezza: i modelli linguistici, l’elaborazione delle immagini, il training e l’inferenza locale dipendono da GPU dedicate con caratteristiche precise — a partire dalla VRAM, che determina quali modelli è possibile caricare e con quale velocità.
Perché il dimensionamento è il vero punto di partenza
L’errore più comune che vediamo nelle aziende che si avvicinano all’AI è scegliere l’hardware sbagliato: o troppo limitato per le esigenze reali, o sovradimensionato rispetto al caso d’uso. Entrambe le situazioni costano.
Il dimensionamento corretto parte sempre dal contesto specifico. Il fattore più rilevante è il tipo di utilizzo: la maggior parte delle PMI ha bisogno di inferenza (far girare un modello già addestrato), non di training, il che cambia completamente i requisiti hardware. La dimensione del modello determina il fabbisogno di VRAM: un modello da 7 miliardi di parametri richiede circa 14 GB, uno da 70 miliardi ne richiede circa 40. Il numero di utenti concorrenti incide sul throughput necessario: più utenti accedono simultaneamente, più potenza serve. Infine, budget e scalabilità vanno pianificati insieme, per partire con la soluzione minima efficace e avere un percorso di crescita chiaro.
- Tipo di utilizzo: inferenza vs training (la maggior parte delle PMI ha bisogno di inferenza)
- Dimensione del modello: un modello da 7B parametri richiede ~14 GB VRAM; uno da 70B circa 40 GB
- Utenti concorrenti: il throughput scala con la potenza GPU
- Budget e scalabilità: soluzione minima efficace con percorso di crescita
Le soluzioni hardware
A seconda del punto in cui si trova l’azienda nel proprio percorso AI, proponiamo tre configurazioni principali.
Le workstation AI sono la soluzione di ingresso ideale per team piccoli, sviluppo, test e prime implementazioni di inferenza. Usano GPU consumer di fascia alta con almeno 24 GB di VRAM e permettono di lavorare con modelli fino a circa 27 miliardi di parametri.
I server AI dedicati sono pensati per il deployment in produzione. GPU professionali con 48 GB di VRAM o più, adatte a gestire carichi continui e decine di utenti concorrenti. È la soluzione per chi ha superato la fase sperimentale e vuole affidabilità operativa.
Le infrastrutture multi-GPU entrano in gioco quando un singolo acceleratore non basta: modelli molto grandi, esigenze di throughput elevato, o organizzazioni con casi d’uso avanzati. Si tratta di configurazioni con interconnessione ad alta velocità tra più schede, progettate per scalare.
- Workstation AI: GPU di fascia alta per sviluppo, test e inferenza in piccoli team
- Server AI dedicati: GPU professionali con VRAM elevata per deployment in produzione
- Infrastrutture multi-GPU: per modelli che superano la capacità di una singola scheda
Un servizio che copre ogni fase
Ci occupiamo dell’intero ciclo: dalla consulenza e dimensionamento iniziale — che è sempre il punto più critico — all’approvvigionamento dell’hardware, alla configurazione e installazione, fino all’integrazione nell’infrastruttura esistente. Una volta operativa, gestiamo il supporto e la manutenzione continuativi, così il team può concentrarsi sull’uso dell’AI invece di occuparsi dell’hardware che la fa girare.
