Per HP, il Future of Work significa creare ambienti di lavoro in cui persone, dispositivi, software e servizi possano interagire in modo sempre più fluido, riducendo la complessità e favorendo produttività, collaborazione e sicurezza. In questa prospettiva, l’intelligenza artificiale rappresenta un abilitatore chiave e trasversale per semplificare le attività quotidiane, migliorare l’esperienza tecnologica degli utenti e rendere più naturale la connessione tra persone, tecnologie e spazi di lavoro.

L’approccio di HP guarda ai differenti profili e alle diverse modalità con cui persone e organizzazioni lavorano, collaborano e crescono: dalle esigenze quotidiane di consumatori e professionisti di medie e grandi aziende fino ai contesti – pubblici e privati – in cui performance, precisione, affidabilità e innovazione assumono una rilevanza fondamentale.

È in questa cornice che si inserisce l’evento “HP, for your best work – Il futuro del lavoro, adesso”, con cui HP ha riunito a Milano clienti, partner e stakeholder per condividere la propria visione sul ruolo dell’innovazione e dell’intelligenza artificiale nell’evoluzione dei moderni workplace. L’appuntamento, che ha visto la presenza di speaker internazionali, rappresenta l’edizione italiana di un format internazionale che HP ha già realizzato in diversi Paesi per promuove il dialogo sul Future of Work. Nel corso della giornata, gli ospiti hanno potuto esplorare un ecosistema di prodotti, soluzioni e servizi progettati per rispondere alle esigenze di un contesto professionale sempre più connesso, distribuito e guidato dall’intelligenza artificiale.

“Il futuro del lavoro non dipende soltanto dall’introduzione di soluzioni innovative ma dalla loro capacità di offrire all’utente esperienze tecnologiche sempre più semplici e personalizzate, che aiutino le persone a lavorare meglio, in qualunque situazione. Con questo evento abbiamo voluto raccontare e mostrare dal vivo come intelligenza artificiale, dispositivi pc e printing, software e servizi di HP possano creare un unico ecosistema capace di semplificare il lavoro quotidiano, aumentare la produttività aziendale e al contempo migliorare la soddisfazione degli utenti, grazie ad un’esperienza tecnologica più appagante. Il nostro obiettivo è mettere la tecnologia al servizio delle persone, affinché possano esprimere al meglio il proprio potenziale, ovunque lavorino o ovunque si trovino e disegnare un futuro in cui una tecnologia sia semplice, “seamless” e personalizzata, così da rappresentare un alleato prezioso che ci supporta nelle attività quotidiane”, afferma Giampiero Savorelli, Vicepresidente e Amministratore Delegato di HP Italy.

Prodotti e soluzioni di personal computing, printing, collaboration e tecnologie intelligenti AI based convergono in un’offerta pensata per supportare aziende e professionisti in un contesto di lavoro sempre più dinamico e distribuito. Questa visione ha preso forma anche nell’ampio spazio tecnologico allestito per l’evento, ambientato in situazioni concrete e diversi momenti della giornata, pensando ad aziende di ogni dimensione e al consumatore, come punto di connessione e come luogo in cui rendere tangibile l’ecosistema HP.

Dalle esperienze di collaboration alle soluzioni per la produttività, dalla sicurezza di device PC e printing alle nuove modalità di interazione tra dispositivi e ambienti di lavoro, AI based, l’area tecnologica ha offerto una rappresentazione concreta di questo approccio, mettendo prodotti, soluzioni e servizi al centro di un’esperienza immersiva e accessibile. Lo spazio è stato articolato in tre aree principali — HP for Enterprise, HP for Small & Medium Business e HP for Consumer — per raccontare come l’ecosistema HP possa rispondere a diversi profili e scenari d’uso differenti: dalla produttività in mobilità alla protezione dei dati, dalla digitalizzazione dei processi alla gestione dei contenuti, fino alle esperienze quotidiane di studio, creatività e lavoro. Le aree Enterprise e SMB hanno mostrato come le soluzioni HP possano supportare diversi contesti professionali e organizzativi, rispondendo a esigenze specifiche in termini di produttività, collaborazione, sicurezza e gestione dei flussi di lavoro. L’area Consumer ha invece riprodotto la giornata tipo di uno studente, evidenziando il ruolo della tecnologia nel supportare apprendimento, creatività e attività quotidiane.

Con “HP, for your best work- Il futuro del lavoro, adesso”, HP conferma il proprio impegno nell’offrire innovazione, mettendo in connessione persone, tecnologie ed esperienze per aiutare aziende, professionisti e consumatori a lavorare al meglio, oggi e in futuro.

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HPE ha annunciato HPE AI Grid, una soluzione end-to-end basata sull’architettura di riferimento NVIDIA per collegare in modo sicuro le “AI factory” e i cluster di inferenza distribuiti tra sedi locali e periferiche. HPE AI Grid consente ai service provider di implementare e gestire migliaia di siti di inferenza decentralizzati, trasformando le installazioni di AI in un unico sistema intelligente.

Le applicazioni AI native richiedono un’infrastruttura prevedibile, a bassa latenza e distribuita. La soluzione HPE AI Grid, parte del portafoglio NVIDIA AI Computing by HPE, offre prestazioni prevedibili e a bassissima latenza su larga scala per servizi di AI in tempo reale, provisioning zero-touch e sicurezza automatizzata con orchestrazione integrata.

“Stiamo ridefinendo il modo in cui viene fornita l’AI spostando l’intelligenza dove si trovano i dati e gli utenti, rendendo la rete il tessuto affidabile e resiliente per le esperienze in tempo reale”, ha affermato Rami Rahim, Executive Vice President, President and General Manager, Networking, HPE. “HPE AI Grid con NVIDIA offre ai service provider un modo sicuro e scalabile per gestire l’inferenza distribuita come un unico sistema, garantendo prestazioni prevedibili e a bassissima latenza in modo che i clienti possano innovare più rapidamente, ridurre i rischi e creare nuovi servizi”.

“Un’AI Grid unifica i cluster di AI distribuiti geograficamente per collocare i carichi di lavoro di AI dove funzionano meglio, bilanciando prestazioni, costi e latenza tra le strutture di AI, i siti locali e l’edge”, ha affermato Chris Penrose, Global Vice President, Telco, NVIDIA. “Insieme a HPE, stiamo dando vita a questa visione combinando l’elaborazione accelerata e il networking di NVIDIA con il routing multicloud delle telco e l’infrastruttura edge di HPE, per creare un unico fabric intelligente per l’inferenza distribuita”.

HPE offre la soluzione AI Grid end-to-end che accelera il time-to-value dell’implementazione

HPE AI Grid è conforme all’architettura di riferimento NVIDIA AI Grid per fornire uno stack hardware e software unificato ai service provider. HPE AI Grid si distingue per la capacità di HPE di offrire server e reti AI full-stack. HPE AI Grid include:

• Il routing multicloud telco di HPE Juniper e l’ottica coerente per una connettività metropolitana e a lunga distanza prevedibile; sicurezza cloud-native e multi-tenant; firewall; automazione WAN; e orchestrazione per garantire implementazioni zero-touch e operazioni di gestione del ciclo di vita
• Server edge HPE ProLiant Compute e server rack con elaborazione accelerata NVIDIA, incluse le GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, nonché DPU NVIDIA BlueField, switch Ethernet Spectrum-X, SuperNIC Connect-X e architetture di riferimento di AI per una rapida implementazione di modelli per erogare servizi di inferenza

HPE AI Grid offre nuove opportunità ai fornitori di servizi

I casi d’uso per service provider – dalla personalizzazione nel settore retail e dalla manutenzione predittiva all’assistenza sanitaria edge e ai servizi di AI di livello carrier – richiedono una connettività prevedibile e a bassissima latenza. HPE AI Grid consente agli operatori di trasformare i siti esistenti dotati di alimentazione e connettività in reti AI RAN‑ready, rendendo possibili l’inferenza distribuita e nuovi servizi su larga scala.

Nell’ambito del potenziamento della propria strategia di AI Grid, Comcast ha annunciato nuove prove AI sul campo sulla propria rete altamente distribuita per l’inferenza dell’AI edge in tempo reale, al fine di garantire esperienze più veloci e reattive per la prossima ondata di applicazioni AI. Le prime sperimentazioni hanno affrontato diversi casi d’uso, tra cui l’utilizzo di server HPE ProLiant che eseguono piccoli modelli linguistici da Personal AI, parte del programma di partnership “Unleash AI” di HPE, su GPU NVIDIA per fornire servizi di “front desk” basati sull’AI per le piccole imprese.

Le reazioni del settore a HPE AI Grid con NVIDIA

“HPE e NVIDIA sono stati partner strategici nella realizzazione della Sovereign AI Factory di TELUS, il supercomputer più veloce e potente del Canada, che consente a ricercatori, aziende e istituzioni di innovare su larga scala”, commenta Nazim Benhadid, Executive Vice-president and Chief Technology Officer, TELUS. “Poiché TELUS punta ad avvicinare l’AI ai clienti, a promuovere l’ottimizzazione della rete basata sull’AI e a fornire un servizio più veloce, HPE AI Grid powered by NVIDIA è una soluzione che siamo interessati a esplorare ulteriormente mentre portiamo avanti il nostro percorso di trasformazione grazie all’AI”.

“I nostri clienti si aspettano sempre più una reattività nell’ordine dei millisecondi, una connettività a bassa latenza e una sicurezza completa a supporto delle loro applicazioni e dei loro servizi”, ha affermato Neil McRae, CTIO di CityFibre. “Stiamo scoprendo come AI Grid di HPE, basata sull’architettura di riferimento di NVIDIA, possa supportare l’inferenza AI distribuita e avvicinare l’intelligenza agli utenti e ai dati. Sfruttando le nostre risorse di rete in fibra ottica, vediamo il potenziale per combinare una connettività ad alte prestazioni con servizi intelligenti per i clienti.”

HPE Financial Services accelera l’adozione di reti AI-ready e infrastrutture di AI distribuite

Per accelerare ulteriormente l’adozione di reti AI-ready e infrastrutture di AI distribuite, HPE Financial Services estende inoltre la sua offerta di finanziamento a tasso zero per il software AIOps di rete, tra cui HPE Juniper Networking Mist, e la sua offerta di finanziamento che garantisce un risparmio in contanti pari al 10% sui contratti di leasing per reti AI-ready.

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L’AIOps sarà più importante dello standard Wi-Fi

Nel 2026, le aziende cambieranno il modo in cui gestiscono le reti wireless. L’AIOps diventerà non negoziabile e imprescindibile: il funzionamento di “multi-link”, i canali più ampi e la latenza deterministica raggiungeranno il loro potenziale solo quando l’intelligenza artificiale subentrerà nelle decisioni relative allo spettro che gli esseri umani non sono in grado di prendere con sufficiente rapidità. I modelli di Machine Learning prevederanno le congestioni di rete, ottimizzeranno il comportamento in Radio Frequenza (RF) e rimodelleranno l’utilizzo dei canali in tempo reale, rendendo obsolete le tradizionali discussioni su SSID, “banda migliore” e regolazione manuale. Le prestazioni delle reti cablate e wireless convergeranno non perché le velocità aumenteranno, ma perché l’intelligenza artificiale gestirà l’esperienza come un unico fabric basta sugli intenti ossia “intent-driven”.

L’AI agentica trasformerà le LAN in motori di esperienza proattivi

Il lungo percorso del settore verso la rete a guida autonoma passerà dai primi utilizzatori alle operazioni mainstream. Ciò che sta cambiando non è il concetto, ma la maturità dell’AI agentica e dell’intelligenza fornita dal cloud, in grado di agire per conto dell’IT con sicurezza e rapidità. Le LAN non si limiteranno a “guarire sé stesse”, ma ottimizzeranno in modo proattivo l’esperienza degli utenti. Gli agenti di intelligenza artificiale integrati negli switch e nei punti di accesso alla rete “Access Point”(AP) interpreteranno i modelli di comportamento, anticiperanno le esigenze di servizio e intraprenderanno azioni correttive, prima che una persona possa percepire un rallentamento. Non si tratta di una rete che si adatta agli utenti in tempo reale, ma di prevedere l’impatto con minuti o ore di anticipo. Ad esempio, le RMA (Return Merchandise Authorization) hardware avverranno automaticamente. L’intelligenza artificiale rileverà il degrado, convaliderà il guasto, registrerà il caso e avvierà una spedizione sostitutiva prima ancora che l’utente o l’amministratore si accorgano che qualcosa non va.

La convergenza full-stack diventerà la norma

Nel 2026, le decisioni relative ai prodotti cambieranno radicalmente, poiché le aziende abbandoneranno il networking frammentario. La prossima ondata di modernizzazione sarà guidata dal desiderio di un unico framework operativo per reti cablate, wireless, WAN e, in ultima analisi, elaborazione e archiviazione. L’orchestrazione fornita dal cloud e l’automazione “AI-native” spingeranno i responsabili IT ad aspettarsi un’unica fonte di verità e un unico livello di intelligenza che gestisca le prestazioni, l’esperienza, la sicurezza e il ciclo di vita dal client al cloud.

Questo cambiamento non sarà limitato al networking. Poiché piattaforme come OpsRamp riuniscono l’osservabilità e le operazioni su server, storage e applicazioni, le organizzazioni richiederanno lo stesso approccio unificato per la connettività. Il valore non deriverà dai singoli prodotti che superano i concorrenti, ma dal modo in cui funzionano senza soluzione di continuità come un sistema full-stack sotto una governance AI comune.

Nel 2026, le architetture vincenti saranno quelle che si comportano come un unico organismo, non come un insieme di parti. L’intelligenza artificiale le unificherà, il cloud le fornirà e le aziende sceglieranno i fornitori in base alla loro capacità di far funzionare il full-stack come un’unica esperienza.

La grande rivoluzione dei talenti

Nel 2026, il vero cambiamento dei talenti non riguarderà la sostituzione degli ingegneri, ma la loro valorizzazione. Con i copiloti conversazionali basati sull’intelligenza artificiale e gli assistenti agentici che diventeranno membri integrati del team IT, i flussi di lavoro tradizionali basati sul passaggio da una dashboard all’altra, sulla selezione manuale e sulle code infinite di ticket scompariranno. L’accuratezza e la funzionalità della GenAI hanno raggiunto un punto di svolta e l’intelligenza artificiale gestirà la prima linea di supporto: rispondendo a domande di routine, risolvendo conflitti di policy, identificando anomalie e persino avviando automaticamente gli RMA.

La prossima generazione di esperti non si limiterà a configurare le reti, ma collaborerà con i copiloti AI per gestire migliaia di endpoint con la precisione di uno solo. Gli ingegneri non passeranno il loro tempo a navigare tra dashboard; l’AI fornirà insight, agirà e guiderà le decisioni attraverso interazioni in linguaggio naturale. I professionisti più efficaci saranno quelli che non solo sanno come configurare ma anche come insegnare e collaborare con l’AI: modellando i prompt, verificando le azioni e orchestrando l’automazione su larga scala. Nel 2026, l’ingegnere di rete diventerà uno stratega e l’intelligenza artificiale diventerà la spina dorsale operativa

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HPE annuncia le più recenti aggiunte al portafoglio di supercomputer HPE Cray di nuova generazione, che offrono una densità di calcolo leader del settore, pensata per soddisfare le crescenti esigenze dell’intelligenza artificiale (AI) su larga scala. L’ampliamento del portafoglio include tre blade di calcolo multi-partner e multi-workload, un software di gestione unificato e supporto per interconnessioni ad alte prestazioni, creando una delle architetture di supercomputing più potenti del settore per laboratori di ricerca, enti che ritengono critica la sovranità del dato e grandi aziende che si affidano sempre più all’AI per migliorare i risultati nelle simulazioni e promuovere le scoperte scientifiche.

“Le organizzazioni globali che dipendono dal supercomputing cercano prestazioni migliori per tutti i loro carichi di lavoro,” ha dichiarato Trish Damkroger, senior vice president and general manager, HPC and AI Infrastructure Solutions di HPE. “La nostra nuova piattaforma HPE Cray Supercomputing risponde all’esigenza dei clienti di una maggiore densità di prestazioni con un’architettura AI e HPC unificata, progettata per risultati rivoluzionari. HPE è orgogliosa di confermare il proprio impegno costante verso l’AI e il supercomputing come motori dell’innovazione e della ricerca scientifica, per migliorare il modo in cui le persone vivono e lavorano”.

Questa espansione del portafoglio segue il debutto, lo scorso mese, dell’HPE Cray Supercomputing GX5000, costruito appositamente per favorire i progressi nel supercomputing nell’era della convergenza tra AI e HPC. La piattaforma è supportata dai nuovi sistemi di archiviazione HPE Cray Supercomputing Storage Systems K3000, il primo sistema di storage factory-built del settore con software open source Distributed Asynchronous Object Storage (DAOS) integrato per prestazioni superiori.

Adozione rapida della piattaforma HPE Cray di nuova generazione

Il Centro di Calcolo ad Alte Prestazioni dell’Università di Stoccarda (HLRS) e il Centro di Supercalcolo Leibniz (LRZ) dell’Accademia Bavarese delle Scienze e delle Lettere hanno selezionato l’HPE Cray Supercomputing GX5000 come piattaforma per i loro prossimi supercomputer di nuova generazione. Questo portafoglio sta già ottenendo riconoscimenti tra i più potenti supercomputer al mondo, inclusi il futuro Herder del HLRS e Blue Lion del LRZ, consentendo a ciascun cliente di esplorare nuovi orizzonti scientifici.

“Come costruttore dei supercomputer Hawk e Hunter dell’HLRS, HPE è da anni un partner eccellente per il nostro centro,” ha affermato Prof. Dr.-Ing. Michael Resch, direttore dell’HLRS. “I sistemi HPE e il loro supporto hanno migliorato direttamente la capacità delle nostre comunità scientifiche e industriali di realizzare nuove scoperte e progettare tecnologie più avanzate. Con l’arrivo di Herder, siamo entusiasti di entrare nella prossima fase della nostra collaborazione con HPE. La piattaforma GX5000 offrirà ai nostri utenti un salto di prestazioni per simulazione e AI, oltre a una maggiore efficienza energetica — una priorità per il nostro centro HPC”.

“Al LRZ, la nostra missione è offrire calcolo ad alte prestazioni di livello mondiale che alimenti la ricerca con impatto globale, garantendo al contempo un funzionamento efficiente e sostenibile,” ha dichiarato Prof. Dr. Dieter Kranzlmüller, presidente del consiglio di amministrazione del LRZ. “Il prossimo sistema HPE Cray GX5000, scelto per il nostro supercomputer di punta Blue Lion, riflette pienamente questo impegno. Con raffreddamento a liquido diretto al 100% e funzionamento fino a 40 °C, il sistema consente il riutilizzo del calore di scarto nell’intero campus di ricerca di Garching. Con prestazioni fino a 30 volte superiori rispetto al sistema attuale, Blue Lion permetterà ai ricercatori di integrare perfettamente simulazioni tradizionali con metodi AI all’avanguardia, spingendo i confini della scoperta scientifica come mai prima d’ora”.

Nuovi blade di elaborazione multi-partner e multi-workload con raffreddamento a liquido diretto

Supportati da un raffreddamento a liquido diretto al 100%, i tre nuovi blade consentono di raggiungere densità di prestazioni leader del settore con GPU di punta come la piattaforma di ultima generazione NVIDIA Rubin e AMD Instinct MI430X, o CPU come il processore di ultima generazione AMD EPYC denominato “Venice”. Tutti i blade offrono da quattro a otto endpoint HPE Slingshot da 400 Gbps e fino a due unità disco NVMe SSD per blade. È possibile combinare i tre tipi di blade nello stesso rack GX5000 per ottimizzare la configurazione in base al carico di lavoro, anche su installazioni ridotte.

• HPE Cray Supercomputing GX440n Accelerated Blade – motore universale per il calcolo a precisione mista, con quattro CPU NVIDIA Vera e otto GPU NVIDIA Rubin. Fino a 24 blade per rack, per un totale massimo di 192 GPU Rubin per rack.
• HPE Cray Supercomputing GX350a Accelerated Blade – progettato per calcolo misto con CPU e GPU AMD. Include una CPU AMD EPYC “Venice” e quattro GPU AMD Instinct MI430X. Fino a 28 blade per rack, con un massimo di 112 GPU MI430X.
• HPE Cray Supercomputing GX250 Compute Blade – progettato per partizioni CPU-only dedicate a carichi di lavoro a doppia precisione, con otto CPU AMD EPYC “Venice”, fino a 40 blade per rack.

Un’esperienza di gestione unificata, multi-tenant e sicura

Il software HPE Supercomputing Management introduce nuove funzionalità per ambienti multi-tenant, virtualizzati e containerizzati, offrendo maggiore flessibilità per distribuire carichi di lavoro AI e HPC integrati, isolando utenti e workload quando necessario. Il software gestisce inoltre energia e potenza dell’intero sistema, consentendo di monitorare l’uso energetico, stimare i consumi e integrarsi con scheduler sensibili all’energia, massimizzando l’efficienza e prevedendo i costi.

Il software offre un’esperienza di gestione unificata e sicura dell’infrastruttura AI e HPC durante tutte le fasi del ciclo di vita del supercomputer — provisioning, monitoraggio, energia, raffreddamento e scalabilità — con funzionalità di sicurezza rafforzate e una migliore reportistica di governance.

HPE Slingshot 400 ora disponibile per sistemi basati su GX5000

Ora disponibile per la piattaforma GX5000, HPE Slingshot 400 è stato progettato per un fattore di forma più denso e per sostenere carichi di lavoro pesanti tipici della convergenza AI e HPC.

Il nuovo chassis con raffreddamento a liquido diretto al 100% include 64 porte da 400 Gbps e può essere configurato con:

• 8 switch con 512 porte
• 16 switch con 1.024 porte
• 32 switch con 2.048 porte

Annunciato per la prima volta lo scorso anno, HPE Slingshot 400 utilizza tutta la larghezza di banda disponibile nella topologia ad alte prestazioni della piattaforma GX5000, offrendo ai clienti latenza ridotta, maggiore banda sostenuta e affidabilità, mantenendo i costi sotto controllo.

Soluzione di storage basata su DAOS per aumentare la produttività delle applicazioni AI

Il sistema di archiviazione HPE Cray Supercomputing Storage Systems K3000, basato sul server HPE ProLiant Compute DL360 Gen12, offre prestazioni di calcolo e densità di memoria leader del settore, con scalabilità e velocità di trasferimento dati elevate per applicazioni impegnative. Grazie all’architettura a bassa latenza di DAOS, i clienti HPC potranno eseguire applicazioni AI con elevata produttività anche in scenari con forti richieste di I/O.

Configurazioni disponibili:

• Server DAOS ottimizzati per prestazioni con 8, 12 o 16 unità disco NVMe
• Server DAOS ottimizzati per capacità con 20 unità disco NVMe
• Capacità unità disco: 3,84 TB, 7,68 TB o 15,36 TB
• Memoria DRAM: 512 GB, 1.024 GB o 2.048 GB, a seconda della configurazione

Opzioni di connettività: HPE Slingshot 200, HPE Slingshot 400, InfiniBand NDR o Ethernet 400 Gbps.

Esperienza di servizio progettata per il supercomputing

Dall’ottimizzazione delle prestazioni applicative all’implementazione “chiavi in mano” globale e al supporto operativo 24×7, i servizi di supercomputing HPE aiutano i clienti a ottenere e mantenere il pieno valore del proprio investimento.

In qualità di leader globale nel supercomputing, HPE mette a frutto decenni di esperienza per offrire soluzioni AI e HPC avanzate ed efficienti dal punto di vista energetico. Fornendo prestazioni e scalabilità senza precedenti, HPE consente ai clienti di raggiungere i propri obiettivi più ambiziosi e promuovere l’innovazione.

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Sostenibilità e impatto sociale

Il pensiero ecosistemico sarà fondamentale per la sostenibilità a lungo termine dell’AI

L’intensità delle risorse richieste dall’AI è una preoccupazione condivisa dai settori pubblici e privati – una sfida con cui il mondo continua a confrontarsi a quasi 3 anni dall’esplosione della Gen AI sulla scena globale, alla fine del 2022.

Possiamo essere incoraggiati dalle numerose innovazioni già emerse per rendere questi enormi carichi di lavoro più efficienti, ma resta ancora molto da fare. Comprensibilmente, i titoli sui media che mettono sotto la lente la sostenibilità dell’AI si concentrano soprattutto sui data center “green”: strutture alimentate da energia rinnovabile, ottimizzate per il raffreddamento e progettate per massimizzare l’efficienza. Tuttavia, rappresentano solo un pezzo di un puzzle molto più grande. La realtà è che, per costruire ecosistemi AI realmente sostenibili, dobbiamo andare oltre l’infrastruttura e abbracciare una strategia più ampia che massimizzi l’uso di fonti di energia a basse emissioni di carbonio, integrando al contempo altri elementi chiave di sostenibilità IT come l’efficienza dei dati e quella del software.

Oltre il data center: ampliare la conversazione sulla sostenibilità dell’AI

È innegabile che i data center moderni siano fondamentali per il deployment dell’AI. Innovazioni nel raffreddamento a liquido, nella conversione energetica e nell’ottimizzazione a livello di rack hanno reso possibile sostenere le enormi richieste computazionali dei carichi di lavoro AI. Vale la pena sottolineare che questi progressi non solo sono necessari, ma anche cruciali. Tuttavia, anche le strutture più avanzate incontrano dei limiti. Basti pensare che solo l’inferencing dell’AI – il processo di utilizzo dei modelli addestrati per generare previsioni o risposte – potrebbe arrivare a consumare fino al 20% dell’energia globale entro il 2030. Non si tratta solo di un problema dei data center: è un rischio per il business.

La realtà è che i miglioramenti infrastrutturali sono vitali ma non sufficienti. La sfida della sostenibilità dell’AI è sistemica e riguarda l’intero ciclo di vita di un modello – dalla raccolta dei dati all’addestramento, fino al deployment e al monitoraggio. Concentrarsi solo sul data center, ignorando il sistema nel suo complesso, è come migliorare la propria routine in palestra continuando però ad avere una dieta sbagliata: i progressi ci saranno, ma non si massimizzeranno i risultati.

Avere una chiara strategia dei dati non solo assicura output migliori per i modelli AI – ma può anche migliorare in modo significativo l’efficienza energetica del modello stesso.

L’efficienza parte dai dati

I buoni modelli AI si basano su buoni dati. Avere una chiara strategia dei dati non solo assicura output migliori, ma può anche ridurre drasticamente il consumo di energia del modello. Eppure, molte organizzazioni si lanciano in progetti AI senza una strategia definita. Il risultato? Modelli addestrati su dati irrilevanti, non strutturati o di bassa qualità che non solo hanno performance inferiori, ma sprecano preziose risorse computazionali.

Un framework in 4 fasi per l’efficienza dei dati – Raccogliere, Curare, Pulire e Confermare – può aiutare a garantire l’uso esclusivo di dati pertinenti e di alta qualità, riducendo così l’energia e il tempo necessari per addestramento e inferencing. Ad esempio, la curazione dei dataset per eliminare bias e ridondanze ha dimostrato di migliorare significativamente l’accuratezza dei modelli, riducendo al contempo il consumo di risorse.

Software: l’opportunità nascosta

L’efficienza del software è purtroppo spesso trascurata nelle conversazioni sulla sostenibilità dell’AI. La maggior parte degli sviluppatori è formata per privilegiare funzionalità e velocità, dando per scontata la disponibilità illimitata di risorse. Ma le risorse non sono illimitate, e codici inefficienti e modelli “gonfi” aumentano enormemente il consumo energetico.

La buona notizia è che il passaggio da una logica “bigger is better” a una logica “fit-for-purpose” è già in corso. Nella community degli sviluppatori stanno emergendo molte tattiche vincenti. La quantizzazione, ad esempio, riduce il carico computazionale diminuendo la precisione del modello quando un’accuratezza estrema non è necessaria. L’uso di guardrail è un’altra tecnica utile, che instrada le query semplici verso modelli più leggeri e meno energivori. Inoltre, gli sviluppatori AI stanno facendo progressi con i Small Language Models (SLM) e LLM più leggeri e specifici per settore, ottenendo notevoli guadagni di efficienza.

Efficienza delle apparecchiature: abbinare carichi e hardware

Così come il software deve essere ottimizzato per prestazioni e sostenibilità, anche l’hardware deve esserlo. L’efficienza delle apparecchiature nei deployment AI significa sfruttare al massimo ogni tecnologia, con il minimo consumo energetico e la minore generazione di calore possibile. È quindi essenziale abbinare i carichi AI a piattaforme hardware progettate appositamente per quei compiti. Ciò richiede alle imprese di resistere alla tendenza diffusa di richiedere piu’ risorse “per sicurezza”, pratica che porta a bassi tassi di utilizzo e a consumo energetico inutile. Allineando i carichi di lavoro a tassi di utilizzo hardware ottimizzati, le organizzazioni possono ottenere guadagni sostanziali in termini di efficienza.

Un framework olistico per l’efficienza dell’AI

I leader aziendali devono promuovere un nuovo modo di pensare, che vada oltre l’ottimizzazione a livello di singolo dispositivo: serve partire da una visione d’insieme e adottare una roadmap completa per il deployment AI, che consideri l’ottimizzazione a livello di soluzione. Ciò implica un cambiamento culturale significativo che richiederà tempo, ma che non può essere ignorato. Sviluppare un framework olistico per l’efficienza AI significa formare nuove competenze, promuovere la collaborazione cross-funzionale e integrare la sostenibilità nella governance dell’AI.

Allargando il nostro campo visivo per valutare l’ecosistema AI nel suo complesso, e non solo l’hardware sottostante, aumentiamo le possibilità di affrontare le sfide della sostenibilità dell’AI in tempo utile a incidere sulla sua traiettoria ambientale. Abbracciando l’efficienza dei dati e del software, ottimizzando apparecchiature e risorse, e allineando le strategie energetiche agli obiettivi aziendali, le organizzazioni possono costruire sistemi AI potenti che tengano conto dei vincoli energetici del mondo di oggi e che ci mettano nella posizione di beneficiare delle promesse di questa nuova tecnologia.

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Mentre l’intelligenza artificiale trasforma interi settori a una velocità vertiginosa, le organizzazioni si affrettano a implementare soluzioni di AI senza considerare il loro impatto ambientale. Il risultato? Una crisi nascosta che minaccia sia gli obiettivi ambientali sia la sostenibilità del business. Ecco cinque errori critici da evitare nella costruzione della propria strategia AI.

1. Scegliere modelli sovradimensionati per compiti semplici

Implementare grandi modelli linguistici (LLM) per attività che i modelli linguistici più piccoli (SLM) potrebbero gestire altrettanto bene.

Molte organizzazioni scelgono automaticamente i modelli di AI più recenti e grandi, pensando che “più grande sia meglio”. Tuttavia, eseguire inferenze con modelli enormi può consumare da 10 a 100 volte più energia per query rispetto a soluzioni più piccole e ottimizzate. Usare un modello da 175 miliardi di parametri per classificare e-mail di clienti o estrarre dati di base è come usare un camion merci per fare la spesa. Considera se il tuo caso d’uso richieda davvero funzionalità all’avanguardia o se un modello più piccolo ed efficiente — o persino il machine learning tradizionale — possa fornire risultati simili con una frazione del costo ambientale.

2. Ignorare infrastrutture e distribuzione a basso consumo energetico

Eseguire carichi di lavoro AI senza ottimizzare l’efficienza energetica o considerare l’intensità delle emissioni di carbonio della tua infrastruttura informatica.

Non tutte le componenti infrastrutturali o i data center sono uguali in termini di uso di energia ed emissioni di carbonio. Eseguire lo stesso modello in data center alimentati da fonti fossili rispetto a quelli basati su energie rinnovabili può generare differenze fino a 10 volte nelle emissioni di carbonio. Allo stesso modo, non implementare tecniche di ottimizzazione del modello come quantizzazione, pruning o distillazione della conoscenza comporta consumi energetici inutilmente alti durante l’inferenza. Le organizzazioni più lungimiranti valutano gli impegni dei loro provider di data center o cloud in tema di rinnovabili e ottimizzano le architetture dei modelli per l’efficienza, non solo per l’accuratezza.

3. Trascurare la gestione e l’archiviazione dei dati

Archiviare enormi dataset a tempo indeterminato senza una policy di governance, causando consumi energetici inutili nei data center.

I dati sono il carburante dell’AI, ma una scarsa igiene dei dati genera enormi costi nascosti. Molte organizzazioni raccolgono e conservano quantità enormi di dati “per sicurezza”, senza adottare policy di gestione del ciclo di vita dei dati. Anche i dati ridondanti, obsoleti o banali richiedono energia per essere archiviati, sottoposti a backup e gestiti. Occorre implementare framework di governance che valutino regolarmente il valore dei dati, stabiliscano policy di retention e utilizzino tecniche di compressione. È importante inoltre valutare se sia davvero necessario archiviare permanentemente i dati grezzi o se dataset più piccoli e processati possano essere sufficienti per le proprie applicazioni AI.

4. Non investire nelle persone e in una comunicazione chiara

Implementare l’AI senza formare adeguatamente la forza lavoro o senza comunicare come l’AI andrà ad affiancare, e non a sostituire, i ruoli e compiti dell’uomo.

Una gestione del cambiamento inadeguata attorno all’adozione dell’AI crea resistenza organizzativa, riduce l’efficienza e, in ultima analisi, spreca l’energia investita nei sistemi di AI. Quando i dipendenti temono la perdita del lavoro o non hanno le competenze per lavorare efficacemente con gli strumenti di AI, le organizzazioni riscontrano tassi di adozione più bassi, sforzi duplicati e risultati non ottimali. Questa resistenza umana rende le implementazioni di AI meno sostenibile, sia dal punto di vista ambientale che economico. Una comunicazione chiara che presenti l’AI come strumento collaborativo — che aiuta le persone a concentrarsi su lavori di maggior valore e più creativi — insieme a programmi di formazione completi, assicura che gli investimenti in AI producano i benefici attesi mantenendo alti il coinvolgimento e la produttività della forza lavoro.

5. Non misurare e monitorare l’impatto completo della sostenibilità dell’AI

Trattare la sostenibilità dell’AI come un pensiero a posteriori, invece di integrare misurazione e monitoraggio nelle operazioni AI sin dall’inizio.

Non puoi gestire ciò che non misuri. La maggior parte delle organizzazioni non ha visibilità sui consumi energetici o sulle emissioni di carbonio dei propri sistemi AI, rendendo impossibile identificare opportunità di ottimizzazione o monitorare i progressi verso gli obiettivi di sostenibilità. È necessario implementare strumenti e framework che monitorino metriche di efficienza chiave come token elaborati per kilowattora, richieste di inferenza per unità di energia consumata, tempo di risposta del modello rispetto al carico computazionale ed emissioni di carbonio per interazione utente. Serve inoltre tracciare sia KPI di impatto ambientale (consumo energetico per attività, riduzione delle emissioni di carbonio, percentuale di utilizzo di energia rinnovabile) sia KPI di produttività (riduzione dei tempi di completamento delle attività, ore di lavoro umano risparmiate, efficienza dei processi automatizzati), insieme alle metriche di performance tradizionali come accuratezza e latenza. Questo approccio di misurazione a doppio focus consente un miglioramento continuo, aiuta a identificare quando i modelli funzionano in modo inefficiente e fornisce metriche concrete per giustificare investimenti in pratiche di AI più efficienti.

Integrare la sostenibilità nell’AI fin dall’inizio

La sostenibilità nell’AI non riguarda solo le emissioni di carbonio e la mitigazione del rischio ambientale: è anche un buon business. Sistemi di AI più efficienti riducono i costi operativi, migliorano le prestazioni e rendono gli investimenti tecnologici più resilienti all’aumento dei costi energetici e alle regolamentazioni sul clima. Evitando questi errori comuni, le organizzazioni possono sfruttare il potere trasformativo dell’AI costruendo al contempo un futuro digitale più sostenibile.

La chiave è integrare la sostenibilità nella propria strategia AI sin dall’inizio, e non aggiungerla a posteriori. Con l’AI che diventa sempre più pervasiva, le organizzazioni che oggi padroneggiano pratiche di AI sostenibile avranno un vantaggio competitivo significativo domani.

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HPE annuncia il completamento dell’acquisizione di Juniper Networks, leader nelle reti AI-native. Questa unione permette a HPE di cogliere le crescenti opportunità nel mercato dell’AI e del cloud ibrido, creando un portfolio IT leader nel settore, cloud-native e basato sull’intelligenza artificiale, comprensivo di uno stack di rete completo e moderno.

L’operazione raddoppia la dimensione della business unit networking di HPE proponendo ai clienti un’offerta completa di soluzioni di rete. Inoltre, accelera la transizione verso aree a maggiore margine e crescita, posizionando l’azienda al meglio per uno sviluppo profittevole e sostenibile nel lungo periodo.

“Oggi inizia una nuova era per HPE: siamo al centro della trasformazione dell’IT, dove AI e networking convergono”, ha dichiarato Antonio Neri, presidente e CEO di HPE. “Oltre a permetterci di offrire ai nostri clienti un’architettura di rete moderna e un portfolio ancora più differenziato e completo per cloud ibrido, AI e networking, questa combinazione accelera la nostra strategia di crescita, rafforzando la nostra rilevanza presso i clienti ed espandendo il nostro mercato potenziale verso aree adiacenti ad alto potenziale. Siamo lieti di dare il benvenuto in HPE al team Juniper”.

“HPE e Juniper hanno un’opportunità unica per rivoluzionare l’industria delle reti nel momento più importante e rilevante”, ha commentato Rami Rahim, precedente CEO di Juniper Networks, che ora guiderà la business unit combinata denominata “HPE Networking”. “Insieme saremo in grado di offrire a clienti e partner una rete sicura, progettata con e per l’AI”.

Vantaggi strategici e finanziari

• Una spinta all’evoluzione strategica di HPE

L’acquisizione accelera la capacità strategica di HPE grazie a uno stack IP di rete completo: dal silicio, all’hardware, al sistema operativo, alla sicurezza, al software e ai servizi, con un approccio cloud-native e AI-driven. Questa integrazione consentirà ai clienti di implementare e adottare più velocemente sia il cloud ibrido che l’intelligenza artificiale.

• HPE rafforza la propria posizione di leader nel networking

L’acquisizione raddoppia le dimensioni del business networking di HPE, ampliandone in modo significativo il raggio d’azione e il mercato potenziale. L’unione permetterà di raggiungere mercati adiacenti di grandi dimensioni, come data center, firewall e router, sommando la forza globale di HPE nel networking di fascia enterprise con funzionalità “security-first” e nella sicurezza con approccio SASE, alla posizione di Juniper nei data center, tra i service provider e nelle soluzioni native AI.

• Una piattaforma AI-native leader a disposizione dei clienti per le esigenze di rete end-to-end
  L’operazione unisce le capacità di HPE e Juniper per offrire ai clienti di ogni dimensione un’architettura di rete moderna, in grado di gestire e semplificare esigenze di connettività sempre più complesse — in particolare quelle generate da carichi di lavoro AI ibridi e ad alta intensità di dati. Una maggiore capacità di ricerca e sviluppo permetterà un’innovazione più rapida su silicio, sistemi e software per il networking.
• Accesso per i clienti al portfolio completo di HPE, dal networking, al cloud ibrido, all’AI
  I clienti networking potranno beneficiare dell’innovazione HPE in tutta la sua offerta completa, che include soluzioni di cloud ibrido, storage, elaborazione e software, per accelerare e semplificare le loro trasformazioni AI.
• Nuove opportunità grazie alla portata commerciale di HPE

L’operazione crea opportunità di crescita dei ricavi, poiché le soluzioni Juniper potranno beneficiare del vasto modello commerciale globale e del team di HPE. L’unione offrirà soluzioni sicure e AI-native, in grado di raccogliere, analizzare e agire sui dati di rete in modo intelligente su una base installata più ampia.

• Profilo finanziario ad alto potenziale, con l’obiettivo di generare forte valore per gli azionisti di HPE

Si prevede che l’acquisizione dell’attività ad alto margine di Juniper generi valore aggiunto a breve e lungo termine. L’operazione avrà un effetto positivo sull’utile per azione (EPS) non-GAAP già dal primo anno successivo al completamento, con il business del networking che contribuirà a oltre il 50% del reddito operativo complessivo.

L’acquisizione era stata originariamente annunciata il 9 gennaio 2024 ed è stata approvata dagli azionisti di Juniper il 2 aprile 2024. Con il completamento dell’operazione, le azioni ordinarie di Juniper, che erano negoziate al NYSE con il simbolo “JNPR,” cesseranno di essere scambiate e non saranno più quotate al NYSE.

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HP ha annunciato la nuova serie HP OmniBook 5 con Snapdragon, una gamma di laptop AI-powered che ridefinisce la categoria grazie a reattività istantanea, autonomia straordinaria ed efficienza costante — il tutto con la potenza e le prestazioni complete di un moderno PC AI. I nuovi laptop mainstream consumer da 14 e 16 pollici della serie HP OmniBook 5 offrono un’autonomia della batteria tra le più durature al mondo in un notebook AI per il mercato consumer.

Con un’autonomia fino a 34 ore, prestazioni velocissime e un design pensato per chi è sempre in movimento, i laptop della serie HP OmniBook 5 con Snapdragon sono veri e propri PC multi-day. Questi dispositivi sono pensati per studenti e famiglie moderne che cercano prestazioni durature, non solo per tutta la giornata, ma per più giorni, senza alcun calo delle performance della CPU anche quando scollegati dalla rete. E quando arriva il momento di ricaricare, HP Fast Charge consente di recuperare fino al 50% della batteria in soli 30 minuti, grazie a un mini adattatore da 65W che è quasi la metà per dimensioni e peso rispetto al modello precedente.

Prestazioni fluide e a prova di futuro

I nuovi modelli HP OmniBook 5 da 14 e 16 pollici sono stati progettati in collaborazione con Qualcomm per offrire performance AI straordinarie in un dispositivo sottile e leggero — grazie a una Neural Processing Unit (NPU) da 45 TOPS integrata nei processori Snapdragon X e X Plus.

I due nuovi PC Copilot+ includono esperienze AI-powered esclusive, come Recall (preview), Click-to-Do (preview), Windows Search migliorata, Cocreator in Paint e molto altro.  Inoltre, HP AI Companion integrato mette a disposizione strumenti locali avanzati, tra cui l’analisi dei documenti e l’ottimizzazione delle prestazioni del PC.

Non più compromessi: display di grande impatto, lunga durata della batteria e valore concreto

La serie HP OmniBook 5 con Snapdragon porta nel segmento mainstream un display OLED 2K – tradizionalmente riservato ai dispositivi di fascia alta —, che offre colori ricchi, contrasti profondi e un’esperienza visiva quasi edge-to-edge, in un device pensato per la vita di tutti i giorni. I dispositivi offrono anche funzionalità avanzate per intrattenimento e collaboration, con una fotocamera IR FHD 1080p, e il supporto per un singolo display esterno da 5K o due display 4K, trasformando il “companion” portatile in un immersivo studio domestico. Ambiente rumoroso? Nessun problema: HP Audio Boost 2.0 garantisce un suono nitido grazie a due altoparlanti, due amplificatori separati e rimozione del rumore AI-powered, per comunicare sempre con chiarezza.

E come parte del portafoglio PC tra i più sostenibili al mondo, la serie HP OmniBook 5 con Snapdragon integra metalli riciclati e plastiche potenzialmente destinate agli oceani, in un design in alluminio leggero.

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 Hewlett Packard Enterprise annuncia otto nuovi server HPE ProLiant Compute Gen12. L’ultima novità di una nuova generazione di server enterprise che introduce funzionalità di sicurezza rivoluzionarie, ottimizza i carichi di lavoro complessi e aumenta la produttività grazie a funzionalità di gestione potenziate con l’intelligenza artificiale. I nuovi server saranno dotati dei nuovi processori Intel Xeon 6 per data center ed edge.

“I nostri clienti gestiscono carichi di lavoro ad alta densità di dati e con requisiti sempre più elevati”, ha dichiarato Krista Satterthwaite, Senior Vice President e General Manager, Compute di HPE. “I nuovi server HPE ProLiant Compute Gen12 offrono alle aziende – del settore pubblico, enterprise e di settori verticali come la finanza, la sanità e altri – la potenza e le capacità di gestione di cui hanno bisogno per crescere, rispettando gli obiettivi di sostenibilità e gestendo i costi. Si tratta di una piattaforma enterprise moderna, progettata per ambienti ibridi e dotata di funzionalità innovative per la sicurezza e il controllo per aiutare le aziende a superare le minacce in costante evoluzione e le sfide prestazionali che l’hardware legacy non è in grado di affrontare”.

Chip-to-Cloud e sicurezza dell’intero ciclo di vita

Il portfolio HPE ProLiant Compute Gen12 stabilisce un nuovo standard per la sicurezza aziendale con protezioni integrate ad ogni livello, dal chip al cloud, e in ogni fase del ciclo di vita del server. HPE Integrated Lights Out (iLO) 7 introduce un processore di sicurezza potenziato e dedicato, chiamato secure enclave, progettato da zero e proprietà intellettuale di HPE. I server HPE ProLiant Compute con HPE iLO7 hanno l’obiettivo di fornire alle aziende la salvaguardia dalle minacce future: sono i primi server resistenti al calcolo quantistico e soddisfano i requisiti di uno standard di sicurezza crittografica di alto livello, ovvero la certificazione FIPS 140-3 di livello 3.

Le funzioni di sicurezza potenziate dal chip di HPE iLO 7 distinguono nettamente i server HPE ProLiant dagli altri fornitori. Integrata nell’hardware del server, secure enclave crea una linea di trust infrangibile per la protezione dagli attacchi al firmware e crea una line-of-sight completa a partire dall’origine e lungo tutta la supply chain di fiducia di HPE. Questa si estende fino alla fine del ciclo di vita del prodotto con HPE Onsite Decommission Services, che recupera il materiale e lo trasporta a una struttura autorizzata per lo smistamento e il riciclaggio.

Gli insight AI-Driven migliorano la gestione delle operazioni, l’automazione e l’efficienza energetica

HPE Compute Ops Management è una piattaforma software basata su cloud che aiuta i clienti a proteggere e automatizzare i server. L’automazione proattiva e predittiva, ora potenziata con insights AI-driven, aiuta le aziende a migliorare l’efficienza energetica prevedendo il consumo di energia e consentendo alle aziende di impostare soglie per controllare i costi e le emissioni a livello mondiale. Una nuova panoramica globale su mappa semplifica la gestione, in modo che i clienti possano identificare istantaneamente le eventuali problematiche dei server negli ambienti IT dislocati, mentre l’integrazione di set di strumenti multi-vendor riduce i tempi di inattività fino a 4,8 ore all’anno per server. L’on-boarding automatizzato semplifica il set-up del server e la gestione ordinaria, in particolare nelle installazioni remote o nelle sedi in cui le risorse IT locali non sono disponibili.

Tutte le nuove funzionalità di HPE Compute Ops Management, inclusi gli insight basati sull’AI, la nuova panoramica su mappa e l’integrazione di strumenti di terze parti, saranno disponibili per i server HPE ProLiant Compute Gen10 e successivi.

Per aiutare i clienti a valutare i futuri acquisti, uno strumento standalone chiamato HPE Power Advisor stima le metriche di performance ambientale come i costi energetici e le emissioni di gas serra.

Server ottimizzati per le prestazioni, l’efficienza energetica e disponibili anche con raffreddamento a liquido diretto

Le novità del portfolio HPE ProLiant Compute Gen12 sono state concepite per affrontare carichi di lavoro impegnativi che includono AI, data analytics, edge computing, cloud ibrido e soluzioni di virtual desktop infrastructure (VDI). Per far fronte alla crescita esponenziale della necessità di energia dei data center, il portfolio HPE ProLiant Compute Gen12 è progettato per ottimizzare le prestazioni, l’efficienza energetica e i costi, con prestazioni per watt fino al 41% migliori rispetto ai sistemi aziendali tradizionali. I server HPE ProLiant Compute Gen12 consentono di risparmiare fino al 65% di energia all’anno e permettono alle aziende di liberare spazio nei data center: un solo server Gen12 fornisce le stesse prestazioni di calcolo di sette server Gen10.

“La collaborazione con fornitori di hardware affidabili e innovativi come HPE ci aiuta a soddisfare le esigenze in continua evoluzione dei nostri clienti e a dotarli di soluzioni di infrastruttura IT complete e ottimizzate per i carichi di lavoro”, ha dichiarato William Bell, Executive Vice President Products di phoenixNAP. “Siamo stati il primo cliente al mondo a ordinare i server HPE ProLiant Compute Gen12 e i vantaggi dell’aggiornamento sono stati immediati. Fornendo queste tecnologie avanzate as a service, phoenixNAP consente alle aziende di qualsiasi dimensione di affrontare le sfide legate alle prestazioni, all’efficienza energetica, alla sicurezza dei dati e alla gestione dell’infrastruttura su larga scala”.

Per soddisfare la necessità dei clienti di avere data center più efficienti dal punto di vista energetico, HPE offre la possibilità di scegliere il raffreddamento a liquido diretto (DLC) sui server rack HPE ProLiant Compute Gen12 one-socket e two-socket basati su Intel. Il liquido rimuove il calore in modo più efficiente dell’aria, eliminando oltre 3.000 volte il calore in più base al volume. HPE ha costruito i supercomputer a raffreddamento a liquido diretto più veloci al mondo e, con oltre 300 brevetti DLC e più di 50 anni di esperienza, HPE è leader nell’implementazione di server a raffreddamento a liquido diretto e data center.

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Tre supercomputer exascale e i sistemi più potenti d’Europa dominano le classifiche dei primi posti della TOP 500

Hewlett Packard Enterprise (HPE) ribadisce la sua leadership nel settore costruendo i sistemi di supercalcolo più veloci ed efficienti dal punto di vista energetico al mondo, consentendo agli istituti di ricerca e alle grandi aziende di gestire carichi di lavoro maggiori, accelerando la scoperta e l’innovazione.

El Capitan, costruito per la National Nuclear Security Administration (NNSA) e la Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) in collaborazione con AMD, ha raggiunto 1,742 exaflop nell’edizione di novembre 2024 della TOP500, diventando così il supercomputer più potente al mondo. El Capitan si aggiunge alla schiera dei tre sistemi exascale verificati al mondo insieme ad altri due supercomputer costruiti da HPE, Frontier at Oak Ridge National Laboratory (ORNL) al No. 2 e Aurora at Argonne National Laboratory (ANL) posizionata al No.3.

HPE ha condiviso questo storico traguardo all’SC24 di Atlanta, dove le menti più brillanti del high performance computing (HPC), della ricerca, del mondo accademico e della produzione si riuniscono per condividere le conoscenze e far progredire il supercalcolo e l’innovazione scientifica. I supercomputer costruiti da HPE sono collettivamente al primo posto in termini di prestazioni, con oltre 5,75 exaflop nell’elenco TOP500 dei sistemi più veloci al mondo. Tra i primi dieci supercomputer, sette sono basati su soluzioni HPE Cray Supercomputing, leader del settore, che sfrutta la prima architettura di sistema di raffreddamento a liquido diretto 100% fanless del settore.

El Capitan è stato progettato per aiutare gli Stati Uniti a mantenere il loro vantaggio competitivo nella sicurezza nazionale e per promuovere gli investimenti del Paese nell’intelligenza artificiale (IA) per far progredire la ricerca scientifica in settori quali la sicurezza energetica e la modernizzazione della rete elettrica.

Frontier, il secondo supercomputer più veloce con 1,353 exaflop, è stato il primo sistema al mondo a superare la barriera dell’exascale nel 2022. Realizzato in collaborazione con l’ORNL e AMD, Frontier ha inaugurato l’era moderna dei supercomputer abilitati all’intelligenza artificiale in tutto il mondo. I ricercatori che utilizzano Frontier sfruttano l’intelligenza artificiale per far avanzare i progressi su una serie di argomenti, tra cui la ricerca sul cancro, la scoperta di farmaci, la fusione nucleare, la scienza dei materiali esotici, la progettazione di motori super efficienti e le supernova.

Al terzo posto c’è Aurora, costruita in collaborazione da Intel e HPE, che sfrutta le tecnologie AI per far progredire la ricerca ad alta intensità di dati sulla progettazione di aeromobili, sui trattamenti del cancro e sull’energia sostenibile. I ricercatori dell’Aurora Early Science Program stanno compiendo importanti passi avanti nella connettomica attraverso la mappatura 3D delle connessioni dei neuroni nel cervello, e sono stati nominati per un Gordon Bell Prize per il loro lavoro di sviluppo di un framework informatico per accelerare la progettazione di nuove sequenze proteiche che possono essere utilizzate nei vaccini o nella scienza dei materiali.

La leadership di HPE nel supercomputing si estende anche all’Europa, con HPE Cray Supercomputing EX che alimenta i tre sistemi AI più potenti del continente

HPC6 di Eni ha fatto la sua prima apparizione nella TOP500 debuttando alla posizione n.5, attestandosi come il supercomputer aziendale più potente al mondo. Costruito da HPE per Eni, uno dei maggiori fornitori di energia al mondo, HPC6 viene utilizzato per far progredire le scoperte e l’ingegneria legate alla transizione energetica. HPC6, situato nel Green Data Center di Eni in Italia, è l’ultimo esempio dell’impegno a lungo termine dell’azienda nel far leva sull’intelligenza artificiale, la modellazione e la simulazione per studiare le fonti energetiche.

Il supercomputer Alps del Centro nazionale svizzero di supercalcolo (CSCS) si è classificato al settimo posto con 434,9 petaflop di prestazioni. I ricercatori sfruttano le capacità dell’intelligenza artificiale su Alps per studiare il clima e il meteo, l’astrofisica, la fluidodinamica computazionale, le scienze della vita, la chimica quantistica e la fisica delle particelle.

Il supercomputer LUMI in Finlandia, costruito per EuroHPC JU e ospitato dal consorzio LUMI presso il CSC – IT Center for Science, si è classificato all’ottavo posto della classifica TOP500. Supercomputer paneuropeo, LUMI ha eseguito tutte le simulazioni climatiche e meteorologiche per Destination Earth, un’iniziativa della Commissione europea per sviluppare una replica digitale altamente accurata del sistema Terra per informare il processo decisionale sui cambiamenti climatici.

Inoltre, Tuolumne, un sistema di accompagnamento di El Capitan costruito per LLNL, si è classificato al decimo posto con 208,1 petaflop di prestazioni. In quanto sistema non classificato, Tuolumne sarà dedicato all’open science e sarà a disposizione dei ricercatori per compiere progressi nel campo delle biotecnologie, della modellazione climatica, della scoperta di farmaci e dell’energia sostenibile.

Le soluzioni HPE con raffreddamento a liquido diretto al 100% fanless rientrano tra i supercomputer più efficienti dal punto di vista energetico del pianeta

I supercomputer sono progettati sia per la precisione che per la velocità e questo li rende ideali per gli scienziati che cercano di creare nuovi farmaci o per i ricercatori che vogliono comprendere efficacemente il clima o lo spazio. Tuttavia, la crescente domanda di energia dei grandi sistemi HPC/AI rende l’efficienza energetica più importante che mai. Con 50 anni di esperienza nell’implementazione di sistemi affidabili di raffreddamento a liquido diretto per i clienti, i supercomputer HPE sono dotati di otto elementi di raffreddamento che riducono il consumo energetico dell’infrastruttura di raffreddamento fino al 94% rispetto al raffreddamento ad aria.

Ulteriori ottimizzazioni integrate nelle soluzioni HPE Cray Supercomputing EX includono l’interconnessione HPE Slingshot raffreddata a liquido, realizzata con la topologia Dragonfly, che consente ai supercomputer di completare i carichi di lavoro più velocemente e di ridurre al minimo i requisiti energetici complessivi. Inoltre, le soluzioni software HPE HPC consentono ai clienti di monitorare e regolare l’utilizzo dell’energia, riducendo il consumo energetico. Insieme all’esperienza di HPE nel raffreddamento a liquido e alla prima architettura di sistema di raffreddamento a liquido diretto 100% fanless, queste soluzioni dimostrano il motivo per cui molti dei supercomputer più efficienti al mondo dal punto di vista energetico sono costruiti da HPE.

Tra i 15 supercomputer più efficienti dal punto di vista energetico della classifica Green500, otto sono stati costruiti da HPE. Questi includono:

1. N. 3 – Adastra 2 costruito per GENCI-CINES
2. N. 4 – Isambard-AI fase 1 costruito per l’Università di Bristol
3. N. 7 – Helios in Polonia, costruito per il Centro di calcolo accademico Cyfronet dell’Università AGH di Cracovia.
4. No. 10 – rzAdams costruito per LLNL
5. N. 11 – Frontier TDS presso l’ORNL
6. No. 12 – Tuolumne costruito per LLNL
7. N. 13 – El Dorado costruito per i Laboratori Nazionali Sandia
8. No. 14 – Alps al CSCS

HPE è orgogliosa di aver costruito supercomputer che alimentano le capacità di modellazione e simulazione che consentono agli scienziati di fare scoperte utili alla società. I carichi di lavoro HPC e AI eseguiti sui potenti supercomputer accelereranno le prossime scoperte innovative nei settori dell’agricoltura, della finanza, della scoperta di farmaci, della sanità, dell’energia, del meteo e del clima, della sicurezza informatica e della difesa nazionale. HPE continua a progredire, guidando la prossima ondata di innovazioni nei supercomputer grazie alle sue numerose partnership nel settore pubblico e privato. Queste collaborazioni aiutano i clienti HPE a raggiungere nuovi traguardi che consentiranno ai ricercatori di spingere le loro simulazioni a risoluzioni e proporzioni mai raggiunte prima.

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