Gartner stima che entro il 2025 il 75% dei dati generati sarà elaborato all’edge e l’80% dei progetti IoT aziendali integrerà sistemi di intelligenza artificiale entro il 2022. Quale la strategia industriale di Lenovo per cogliere queste opportunità? Quale la tecnologia che supporta queste esigenze? Quali le novità e in che modo evolverà? «Abbiamo creato una vera task force per l’edge computing. Un’ampia gamma di gateway e server “gpu based” forniscono oggi tutta la capacità necessaria per acquisire dati dal field, normalizzarli ed elaborarli on edge, all’interno della fabbrica», afferma Charles Ferland, VP & GM, Edge Computing & Communication Service Providers, Isg, Lenovo.
ThinkEdge è la nuova generazione infrastrutturale per l’Industrial IoT che sostiene la crescita della multinazionale globale dell’Ict, arrivata nel 2021 a un giro d’affari superiore ai 60 miliardi di dollari. Come spiegato dal manager, con l’Industrial IoT nasce l’esigenza di un ambiente decentralizzato e distribuito, che deve essere interpretato e gestito secondo nuove regole. Realtà aumentata, intelligenza artificiale, machine e deep learning. Tutto questo necessita di un processing power che tradizionalmente risiedeva all’interno del data center. Portarlo in edge significa avere una densità di computing molto più elevata e un form factor di dimensioni sempre più contenute. Ma non è tutto.
Server e gateway devono essere installati in ambienti polverosi, sopportare vibrazioni e temperature ben diverse da quelle climatizzate che si possono avere in un data center. E in termini di connettività si devono poter integrare in rete ethernet e wireless WiFi, Lte e 5G. Non solo, poiché l’edge è un insieme di risorse decentralizzato e periferico, deve essere gestito con un software di automazione dedicato prevedendo un livello di security straordinario. «La sicurezza all’edge è un requisito fondamentale e Lenovo consente alle aziende di navigare con fiducia verso la frontiera edge grazie all’utilizzo di soluzioni resilienti e meglio protette, progettate per ridurre i rischi legati alla cybersecurity e alle minacce ai dati», dice Ferland.
Gpu computing, il nuovo processing power per l’industrial edge
Server distribuiti on edge con capacità di calcolo per gestire i big data dell’Industrial IoT. Le risorse di storage e di calcolo devono essere coerenti con requisiti molto stringenti, soprattutto in termini di tempi di risposta, ovvero garantire latenze dell’ordine dei millisecondi. E l’utilizzo di intelligenza artificiale non può essere supportato dalle sole Cpu. Nell’edge, quello che ormai si evidenzia è l’utilizzo standard di gpu, ovvero graphical processing unit. Sono in grado di gestire carichi di lavoro di data analytics, machine e deep learning. «Fino a qualche anno fa, per estrarre conoscenza dai big data, erano necessarie infrastrutture multi-server, configurate con complesse piattaforme di calcolo per l’analisi massiva dei dati, spiega Ferland. Grazie alla enorme potenza di calcolo offerta dall’edge di nuova generazione è oggi possibile addestrare i più complessi data model algoritmici, utilizzando infrastrutture di calcolo più semplici ma ugualmente potenti come i più recenti ThinkEdge SE70, ThinkSystem SE350 e ThinkEdge SE450 dotati di cpu multi-core Intel e gpu Nvidia».
Graphical processing unit anche per il big data
Le gpu sono diventate l’elemento di riferimento per accelerare i carichi di lavoro dell’industrial IoT. Non lasciatevi infatti sviare dall’aggettivo. Sebbene inizialmente utilizzate primariamente per l’elaborazione di immagini grafiche – ovvia la loro utilità per tutte le applicazioni di computer vision – vengono oggi utilizzate anche per operazioni general purpose, dove è necessaria un’elaborazione di ingenti quantità di dati. Permettono, infatti, di supportare il calcolo parallelo: ogni server accelerato da una gpu sostituisce decine di server dotati di generiche cpu, fornendo un aumento sostanziale del throughput applicativo. La gpu accelera le applicazioni che girano su cpu occupandosi di quelle porzioni di codice che richiedono tempi più lunghi per l’elaborazione. In questo modo la prestazione totale del sistema migliora. «Circa venti anni fa, le gpu venivano utilizzate principalmente per l’elaborazione grafica tridimensionale, soprattutto in ambito gaming. Nel tempo, il reale potenziale di questi sistemi di elaborazione si è esteso in modo esponenziale, arrivando ad essere l’ingrediente mainstream dell’edge computing».
L’intelligence edge per la produzione
ThinkEdge SE70 è un edge computer pensato espressamente per essere utilizzato in stabilimenti di produzione per rispondere alle esigenze di calcolo dell’Industrial IoT. È nato per riuscire a ottenere le migliori performance nell’utilizzo di applicazioni di intelligenza artificiale. L’hardware, ovviamente “ruggerized”, a prova di fabbrica, è basato sulla piattaforma Nvidia Jetson Xavier NX (processore a 6 core Arm Nvidia Carmel assistito da una gpu a 384 core Nvidia Volta) ed è accreditato di una potenza di calcolo pari a 21 trilioni di operazioni per secondo. Potenza sufficiente per far girare in parallelo reti neurali e processare dati da multipli sensori ad alta risoluzione, anche grazie al supporto di Nvidia Cuda-X, uno stack software dedicato all’Ai dotato di librerie specifiche estremamente ottimizzate, che permettono di ridurre la complessità di implementazione delle applicazioni, riducendo il time to market. Anche il resto del software della macchina è particolarmente interessante. ThinkEdge SE70 è infatti parte di una soluzione creata insieme ad Amazon, e impiega dunque i servizi Aws, in particolare la piattaforma Panorama dedicata alla computer vision.
Computer vision, la killer application dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale sull’edge è un fenomeno in crescita. Idc prevede che nel 2023 il 70% delle installazioni IoT sarà composto da soluzioni Ai abilitanti una qualche forma di autonomous computing. Tra le applicazioni più quotate c’è la computer vision, tanto che un recente sondaggio Idc la indica come la killer application dell’intelligenza artificiale. Usare la computer vision assistita da Ai su sistemi edge era quasi impossibile per l’enorme quantità di dati da trasferire al cloud per l’elaborazione. Oggi, spostando la capacità di calcolo e analisi direttamente sull’edge, il problema si elimina alla radice. «Le applicazioni di Ai che girano sull’edge, come quelle di di computer vision – per l’intralogistica o per l’automazione dei processi di controllo qualità – hanno un enorme potenziale per favorire la trasformazione intelligente delle aziende. Ed è questa la direzione verso la quale si sta evolvendo il portfolio server ThinkEdge», afferma Ferland.
Lenovo Open Cloud Automation
Il software di gestione Lenovo Open Cloud Automation, che fino a poco tempo fa era stato utilizzato solo con i server dei data center, è stato ora esteso all’edge. Il software è progettato per aiutare i team It aziendali a gestire un ambiente server edge distribuito. Tra le attività che automatizza ci sono il rilevamento dell’hardware, la gestione dinamica dell’inventario, il caricamento di versioni appropriate del firmware e del sistema operativo e la convalida della corretta installazione. In caso contrario, il sistema torna automaticamente all’ultimo stato più noto. «L’automazione è un ingrediente indispensabile per riuscire a gestire un ambiente altamente distribuito. In assenza di uno strumento come questo si dovrebbe ricorrere all’assistenza di singoli tecnici, e questo renderebbe il tutto ingestibile», dice Ferland.
Una piatttaforma di intelligenza artificiale
Nell’universo edge di Lenovo è presente anche una piattaforma di intelligenza artificiale modulare denominata Brain. Sviluppata inizialmente per esigenze di produzione interne è diventata nel tempo la tecnologia abilitante l’Intelligent Transformation dell’industria. Brain è stata per anni la componente che ha accelerato la trasformazione digitale di Lenovo, abilitando l’interazione di smart device personali fino a gestire l’intera infrastruttura informatica dell’azienda. Ora la piattaforma è stata pacchettizzata e comprende una serie di moduli pensati per mettere in grado le aziende di creare le proprie applicazioni di Ia in modo semplice, automatizzando decisioni complesse (per esempio, la scelta dei modelli da usare) e sopperendo a problemi contingenti (come la carenza di dati da usare per la fase di addestramento del modello).
Lenovo ThinkEdgeSE450, un server data center in versione edge
Con l’introduzione del nuovo server ThinkEdge Se450, che si va affiancare al precedente Se350 (vedi qui nostra recensione), Lenovo offre un sistema edge “gpu based” per ottimizzare le performance elaborative big data associate all’Industrial Iot. Il sistema potenzia le funzionalità intelligenti e con la tecnologia predisposta per l’intelligenza artificiale, in grado di fornire informazioni più rapide e prestazioni di elaborazione elevate, accelera i processi di decisione in real-time. «Le aziende di qualsiasi dimensione richiedono soluzioni di infrastruttura sempre più potenti che consentano di elaborare dati critici in modo rapido», commenta Ferland. Progettato per superare i limiti legati all’ubicazione dei server, consente di accedere a insight in tempo reale con una maggiore potenza di calcolo e funzionalità che semplificano l’implementazione di molteplici workload Industrial IoT in modo scalabile. Soddisfa le esigenze di un’ampia varietà di carichi di lavoro critici con form factor unico e più silenzioso che può essere installato in qualsiasi contesto ambientale. Il server è inoltre caratterizzato da una profondità ridotta che gli permette di essere facilmente installato anche in siti con limiti di spazio. «L’Se450 è uno dei primi sistemi edge con certificazione Nvidia e può sfruttare le gpu per gestire applicazioni Ai di Industrial Iot con elevate prestazioni», dice Ferland. È basato sul processore Intel Xeon Scalable di terza generazione equipaggiato con tecnologie Intel Deep Learning Boost, storage all-flash per l’esecuzione di Ia e di analytics all’edge. Realizzato attraverso un approccio di sviluppo hardware agile con partner e clienti, ThinkEdge SE450 Ai-ready è progettato specificamente per consentire a un vasto ecosistema di partner di facilitare ai clienti l’implementazione di soluzioni edge.
Risultati record nell’ultimo trimestre
Nel terzo trimestre dell’ultimo anno fiscale Lenovo ha raggiunto ricavi per oltre 20 miliardi di dollari (+ 17% su base annua), il miglior esercizio trimestrale di sempre. L’utile netto è cresciuto a un tasso di oltre il 50% per il sesto trimestre consecutivo, con il terzo trimestre in crescita del 62% su base annua, raggiungendo un record di 640 milioni di dollari. Il margine di utile netto è migliorato di quasi un punto, sulla buona strada verso l’obiettivo del gruppo di raddoppiare in tre anni. Lenovo – si legge nella nota rilasciata dal gruppo – continua a puntare in modo significativo nell’innovazione, con investimenti in ricerca e sviluppo nel trimestre in aumento del 38% su base annua, come parte del più ampio impegno dell’azienda di raddoppiare gli investimenti in ricerca e sviluppo in tre anni. Gli investimenti sono mirati a guidare la trasformazione di Lenovo in una società di soluzioni e servizi, sviluppando tecnologie incentrate sull’architettura full stack “New IT” di “Client-Edge-Cloud-Network-Intelligence”. Guardando al futuro, l’azienda prosegue nella sua strategia 3S (dispositivi intelligenti/IoT, infrastruttura intelligente, verticali intelligenti) vedendo continue opportunità di crescita sostenibile e miglioramenti della redditività in tutte le aree dell’attività.
