{"id":163035,"date":"2023-04-20T09:00:11","date_gmt":"2023-04-20T16:00:11","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=163035"},"modified":"2026-04-19T19:36:38","modified_gmt":"2026-04-20T02:36:38","slug":"5-trends-shaping-the-future-of-high-performance-computing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/it\/news-events\/5-trends-shaping-the-future-of-high-performance-computing\/","title":{"rendered":"5 tendenze che plasmano il futuro del computing a performance elevate"},"content":{"rendered":"\n
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Il calcolo a performance elevate (HPC) si \u00e8 evoluto rapidamente dalla sua genesi nel 1964 con l’introduzione del CDC 6600<\/a>, il primo supercomputer al mondo. Da allora, la quantit\u00e0 di dati generata dal mondo \u00e8 esplosa e, di conseguenza, la necessit\u00e0 di HPC per poter elaborare i dati in modo pi\u00f9 rapido ed efficiente \u00e8 diventata fondamentale.<\/p>\n\n\n\n

Questa esigenza di elaborare i dati in modo pi\u00f9 efficiente ha costretto innovatori e progettisti HPC a pensare fuori dagli schemi non solo in termini di modalit\u00e0 di elaborazione dei dati, ma anche di dove<\/em> vengono elaborati e cosa <\/em>finisce per essere elaborato.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Non ci sono ancora standard o best practice chiare da seguire. Ma le innovazioni e le innovazioni stanno arrivando veloci e vertiginose, soprattutto con aspetti come l’AI.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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“Il mondo, “il possibile” continua a espandersi in modo drastico, quasi geometrico. La quantit\u00e0 di dati che abbiamo e la quantit\u00e0 di elaborazione che abbiamo, e non si tratta solo del calcolo raw, ma anche dei progressi in termini di algoritmi e transfer learning. C’\u00e8 cos\u00ec tanto lavoro da fare, \u00e8 questa esplosione dell’innovazione in Cambia.” – Justin Emerson, Principal Technology Evangelist, Pure Storage<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Con il cloud computing ormai consolidato, i floodgate si sono aperti a un mondo completamente nuovo di innovazione e sperimentazione nel supercomputing. Ecco i cinque trend principali dell’HPC: cosa sono e cosa significano per le aziende moderne sfruttare appieno la loro nuova ricchezza di dati.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

1. L’intelligenza artificiale sar\u00e0 utilizzata per migliorare l’HPC.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Sarebbe molto difficile parlare delle attuali tendenze HPC senza menzionare l’intelligenza artificiale (AI). Negli ultimi cinque anni circa, con l’avvento dell’Internet of Things (IoT),<\/a> del 5G<\/a> e di altre tecnologie basate sui dati, la quantit\u00e0 di dati disponibili per un’AI significativa e in grado di cambiare la vita \u00e8 effettivamente cresciuta abbastanza da consentire all’AI di avere un impatto sull’HPC e viceversa<\/strong>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

I computer a performance elevate sono necessari per potenziare i workload AI, ma si scopre che l’AI stessa pu\u00f2 ora essere utilizzata per migliorare i data center HPC. Ad esempio, l’AI \u00e8 in grado di monitorare lo stato generale del sistema, compreso lo stato di storage, server e apparecchiature di rete, garantendo una configurazione corretta e prevedendo i guasti delle apparecchiature. Le aziende possono anche utilizzare l’AI per ridurre il consumo di elettricit\u00e0 e migliorare l’efficienza ottimizzando i sistemi di riscaldamento e raffreddamento.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

L’AI \u00e8 importante anche per la sicurezza nei sistemi HPC, in quanto pu\u00f2 essere utilizzata per lo screening dei dati in entrata e in uscita alla ricerca di malware. Inoltre, pu\u00f2 proteggere i dati attraverso gli analytics comportamentali e il rilevamento delle anomalie.<\/p>\n\n\n\n

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) \u00e8 un’altra entusiasmante area dell’AI correlata all’HPC. L’AI si basa sull’acquisizione di informazioni approfondite e valore dai dati, mentre l’NLP sta contribuendo a creare tecnologie pi\u00f9 accessibili e inclusive.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

2. L’edge computing aggiunge valore e velocit\u00e0.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Le aziende possono implementare il proprio data center HPC on-premise, nel cloud, all’edge (tuttavia tale edge pu\u00f2 essere definito) o con una combinazione di questi. Tuttavia, sempre pi\u00f9 organizzazioni scelgono deployment distribuiti (ad es. edge) per accelerare i tempi di risposta e risparmiare larghezza di banda.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

I data center centralizzati sono semplicemente troppo lenti per le applicazioni moderne, il che richiede che il calcolo dei dati e lo storage avvengano il pi\u00f9 vicino possibile all’applicazione o al dispositivo per soddisfare SLA di latenza sempre pi\u00f9 rigorosi e 5G-enabled.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Naturalmente, la velocit\u00e0 \u00e8 un componente chiave del calcolo a performance elevate, poich\u00e9 pi\u00f9 rapidamente le HPC possono calcolare i dati, pi\u00f9 dati possono calcolare e pi\u00f9 problemi complessi possono essere risolti. Man mano che l’edge computing diventa sempre pi\u00f9 diffuso, i computer a performance elevate diventeranno ancora pi\u00f9 potenti e preziosi.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Leggi le 7 tendenze dell’edge computing da guardare >><\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

3. L’HPC diventer\u00e0 ancora pi\u00f9 accessibile come servizio.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L’emergere del cloud ha dato il via a una rivoluzione as-a-Service<\/a> e l’HPC sta entrando a far parte del movimento. Molti vendor sono passati dalla vendita di apparecchiature HPC alla fornitura di HPC-as-a-Service (HPCaaS). Ci\u00f2 consente alle aziende che non dispongono delle conoscenze, delle risorse o dell’infrastruttura interne necessarie per creare la propria piattaforma HPC e sfruttare l’HPC tramite il cloud.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Oggi molti dei principali cloud provider, come Amazon Web Services (AWS), Google e Alibaba, offrono HPCaaS. I vantaggi di HPCaaS includono facilit\u00e0 di deployment, scalabilit\u00e0 e prevedibilit\u00e0 dei costi.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

4. Il GPU computing sar\u00e0 sempre pi\u00f9 diffuso.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Originariamente progettate per il gaming<\/a>, le unit\u00e0 di elaborazione grafica (GPU) si sono evolute in uno dei tipi di tecnologia di calcolo pi\u00f9 importanti. Una GPU \u00e8 un’unit\u00e0 di elaborazione specializzata in grado di elaborare molti dati contemporaneamente, rendendo le GPU utili per il machine learning, il video editing e le applicazioni di gioco.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Le applicazioni che utilizzano le GPU per l’HPC includono previsioni meteorologiche, data mining e altri processi diversificati che richiedono questa velocit\u00e0 e quantit\u00e0 di calcolo dei dati. NVIDIA \u00e8 il pi\u00f9 grande produttore di GPU.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Scopri come Pure ridefinisce e semplifica i workflow di AI con NVIDIA >><\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

Nota<\/strong>: Le GPU sono talvolta confuse con le unit\u00e0 di elaborazione centrale (CPU) e le unit\u00e0 di elaborazione a tensore (TCU). Una CPU \u00e8 un processore generico che gestisce tutta la logica, i calcoli e gli I\/O di un computer. Una TCU \u00e8 il processore specifico per le applicazioni personalizzato di Google utilizzato per accelerare i workload di machine learning. Una GPU, invece, \u00e8 un processore aggiuntivo per migliorare l’interfaccia grafica ed eseguire attivit\u00e0 high-end.\u00a0<\/h6>\n\n\n\n

5. Il data storage moderno sar\u00e0 un investimento critico.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

I tre componenti chiave di un sistema HPC sono il calcolo, il networking e lo storage. Poich\u00e9 lo storage \u00e8 uno degli elementi pi\u00f9 importanti, \u00e8 fondamentale disporre di una soluzione di data storage potente e moderna se si utilizza o si prevede di utilizzare l’HPC.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Per poter gestire la grande quantit\u00e0 di dati coinvolti nell’HPC, il sistema di data storage del sistema HPC deve essere in grado di:\u00a0<\/p>\n\n\n\n