Potenza computazionale AI-based a tutti i livelli infrastrutturali, dal PC, all’edge al cloud. Parola d’ordine, AI for All, ovvero, democratizzare l’accesso all’intelligenza artificiale, tradizionale e generativa, e renderla fruibile trasversalmente a tutto lo stack tecnologico della new wave informatica, ibrida per definizione. On e off premise, Lenovo è il provider di hardware e software per l’infrastruttura hyperscaler, per i data center e l’edge aziendale. «Investiremo un miliardo di dollari in tre anni. Il nostro impegno per l’innovazione e servizi intelligenti, combinati con le partnership con li eader di settore, garantiranno il posizionamento ottimale per cogliere le enormi opportunità offerte dall’intelligenza artificiale», afferma Yuanqing Yang, presidente e ceo di Lenovo in occasione dei risultati del terzo trimestre dell’anno fiscale, terminato a febbraio con ricavi di 15,7 miliardi i dollari e una crescita del 3%. Centrale il programma AI Innovators supportato dagli AI Innovation Center, che contribuiscono alla valorizzazione dell’intelligenza artificiale in ogni segmento di mercato, a partire dal manufacturing. Partnership a 360 gradi con le big del silicio, in primis con Nvidia, ma anche con Intel, Amd e Qualcomm. Sulla spinta della crescente digitalizzazione si sta investendo per sviluppare nuove funzionalità Ai generative con l’obiettivo di fornire sistemi e soluzioni integrati. Per Ai Innovators sono stati stanziati 100 milioni di dollari, iniziativa che nel suo primo anno di vita ha permesso di sviluppare un numero record di 150 soluzioni, create in collaborazione con più di 50 Indipendent Software Vendor. Le macchine dotate di intelligenza artificiale possono svolgere un importante ruolo nell’aiutare le aziende a sviluppare capacità previsionali e di decision making. «In quest’ottica, gli algoritmi di Ai generativa vanno considerati come una sorta di assistenti virtuali», dice Valerio Rizzo, Emea Ai Business Leader di Lenovo.
Selezionare l’architettura di processore in base all’utilizzo e performance all’edge e al cloud: da una parte l’infrastruttura per fare training di large language models di grandi dimensioni, dall’altra i sistemi per ospitare modelli operativi inferenziali lì dove i dati vengono creati. E software di orchestrazione per gestire e monitorare l’infrastruttura ibrida. Quali i punti di forza del business infrastrutturale di Lenovo? Quali le prospettive del caleidoscopico mondo della tecnologia Gpu based, le cui componenti possono oggi essere distribuite su più livelli, edge, data center e cloud? Ecco quanto emerso dall’incontro di Industria Italiana con il tech evangelist ed esperto di intelligenza artificiale di Lenovo. Ricordiamo che la divisione Isg, responsabile di tutta la parte infrastrutturale, vanta un giro d’affari di circa 7,1 miliardi di dollari e contribuisce al 12% del fatturato della multinazionale high-tech (62 miliardi) mentre l’80% dei ricavi è generato dall’Intelligent Devices Group (Idg), l’ammiraglia che ha in carico il business di pc, tablet e mobile device; infine, la divisione Ssg (Solutions and Services Group), dedicata all’erogazione di tecnologia pay per use, veicolata attraverso il brand TruScale e un fatturato di 5 miliardi.
Innovation Center, un approccio pratico per aiutare le imprese a comprendere e sfruttare i vantaggi del machine learning e dell’intelligenza artificiale generativa
«I clienti hanno la possibilità di collaborare per valutare in modo concreto il valore che le nuove tecnologie possono apportare al loro business», dice Rizzo. In collaborazione con l’ecosistema di partner è possibile sviluppare soluzioni su misura, di computer vision, audio recognition e assistenti virtuali. «Le aziende sono alla ricerca di soluzioni che offrano loro la flessibilità necessaria per sviluppare e distribuire carichi di lavoro su dispositivi edge e infrastruttura, data center e cloud, e l’Innovation Center è una delle modalità per raggiungere questi obiettivi», aggiunge Rizzo.
Centrale in questo senso la partnership con Nvidia per fornire un portafoglio completo di sistemi di intelligenza artificiale ibrida. Secondo il ceo di Lenovo, «Con l’IA generativa l’intelligenza artificiale diventa reale e rilevante nella vita di ciascun individuo. Ora, con il software, l’hardware e i servizi messi a disposizione dalle nostre partnership è il momento di renderla reale e rilevante anche per le aziende». Con il framework Nvidia NeMo, per esempio, è possibile personalizzare modelli linguistici di grandi dimensioni; con la più recente tecnica Rag (retrieval-augmented generation) si possono creare applicazioni di intelligenza artificiale che integrano la basi dati aziendale. In sintesi, come dice Rizzo, «le soluzioni di intelligenza artificiale che possono essere sviluppate su hardware ibrido consentono di customizzare modelli base (foundation models) per poter poi essere eseguiti su server e workstation».
Tra i vari esempi di configurazione di sistema, il server Lenovo ThinkSystem SR675 V3 con Gpu Nvidia L40S, unità di elaborazione dati Nvidia BlueField-3 e schede di rete Nvidia Spectrum-X Ethernet.
Lenovo, lo One Stop Shop per la potenza computazionale dell’IA generativa
Il programma AI Innovators è la porta di ingresso per la creazione di soluzioni di Generative AI: applicate ai più diversi settori di industry risolvono esigenze eterogenee, con disponibilità di infrastruttura e software per addestrare e implementare specifici modelli linguistici. Come spiega Rizzo, «si sono selezionate le Cpu e Gpu più performanti sul mercato creando un’esperienza “one-stop shop” per l’intelligenza artificiale d’impresa. Guidiamo le aziende verso la combinazione ottimale di hardware e software, garantendo loro l’accesso a un ecosistema unico e diversificato di fornitori di tecnologia».
Lenovo sfrutta le potenzialità dell’IA tramite una nuova architettura, basata innanzitutto sul servizio cloud Nvidia Ai Foundations, un foundation model certificato, istruito con una base dati gestita direttamente da Nvidia. «Sulla base di questi foundation model, le aziende potranno costruire i propri modelli di intelligenza artificiale personalizzati, nei quali potranno aggiungere al data base usato per il training iniziale i propri dati aziendali», dice Rizzo. I modelli verranno implementati e istruiti su macchine “on premise”, assicurando due grandi vantaggi: da una parte il modello potrà essere personalizzato e tagliato su misura per l’azienda, grazie all’utilizzo dei dati interni all’organizzazione, dall’altra preserverà la proprietà intellettuale del patrimonio dati aziendale.
Intelligenza artificiale per manufacturing. Generative AI per una conoscenza aumentata della knowledge base aziendale
Per direttori di stabilimento, responsabili di fabbrica e operatori di macchina introdurre l’intelligenza artificiale è un po’ come portare nello shop floor una sfera di cristallo: serve a prevedere un guasto macchina, l’usura di un componente o di un utensile. O ancora, prevedere il ciclo di vita utile di un qualsiasi apparato o dispositivo, manifatturiero o industriale. È al tempo stesso l’ingrediente fondamentale per fare manutenzione predittiva, per abilitare modelli di business as service e realizzare una produzione tendenzialmente zero downtime. Sono gli algoritmi di machine learning a dare vita alla sfera di cristallo della smart factory. Quale la macchina che rischia di compromettere i cicli di lavoro nel corso di una giornata, di una settimana o di un mese? L’algoritmo, opportunamente addestrato, può dare delle indicazioni molto preziose. L’intelligenza artificiale serve ad analizzare grandissime quantità di dati e a tradurle in informazioni utili, che vengono prodotte dall’algoritmo di addestramento, partendo dai dati immessi nel sistema.
Il futuro è AI as a service. «I servizi cloud semplificheranno l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa. «Le aziende potranno acquistare una soluzione che consenta loro di inserire dati con pochi clic e definire set di scenari su cui l’intelligenza artificiale dovrà ragionare, e il tutto funzionerà automaticamente», dice Rizzo, Oltre a fornire alle aziende la potenza tecnologica necessaria, queste piattaforme offriranno anche soluzioni ad hoc, con modelli di intelligenza artificiale specifici per settori differenti. Un esempio è il Barcelona Supercomputing Center, uno dei più grandi centri di calcolo in Europa, sede di ricerca e sviluppo per gli applicativi che vengono utilizzati anche nel contesto del Barcelona Smart City Project, dove sono stati sviluppati sistemi di intelligenza artificiale per affrontare sfide sociali come l’efficienza energetica, l’e-government o la sicurezza pubblica e stradale.
Alcuni esempi di applicazione concreta dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale è ormai pervasiva in diversi settori, dalla finanza e manifattura all’assistenza sanitaria e al commercio al dettaglio. Ecco alcuni esempi concreti di come Lenovo collabora con gli Isv.
Migliorare la sicurezza dei viaggi aerei con l’intelligenza artificiale
Per poter distribuire rapidamente la propria soluzione automatizzata contro il birdstrike e l’intrusione di droni non autorizzati, The Edge Company ha utilizzato i server Lenovo AI ThinkSystem SR650 con Gpu Nvidia A40 per creare un’appliance ad alte prestazioni che consente agli aeroporti, scali spaziali e altro in tutto il mondo di proteggere e monitorare il proprio spazio aereo.
Piattaforma di machine learning per un deployment rapido dei modelli
Edgebricks, partner software di Lenovo, sfrutta l’infrastruttura Gpu Nvidia per fornire una piattaforma di apprendimento completamente automatizzata in grado di costruire, addestrare e implementare modelli di intelligenza artificiale 10 volte più velocemente. In questo caso si utilizza il sistema ThinkEdge SE450 con Gpu Nvidia A30 oppure il sistema ThinkEdge SR650 V2 con Gpu Nvidia A100 Tensor Core.
Assistenti virtuali potenziati dall’Ai
Lenovo ha stretto una partnership con Ibpm e Deepbrain per offrire supporto conversazionale in tempo reale basato su intelligenza artificiale generativa. Fornisce assistenza su acquisti, processi bancari, analisi finanziarie e altro ancora. La soluzione utilizza Nvidia A100 per l’addestramento e Nvidia L4 e Nvidia L40s per l’inferenza.
(Ripubblicazione dell’articolo del 13 marzo 2024)
