Il cloud compute è l'affitto di potenza di calcolo, storage e acceleratori AI dal data centre di un provider via internet, pagando al secondo, al gigabyte o per token invece di comprare e gestire le macchine.
Niente gergo, niente formule
Mandi il tuo lavoro (un training, un batch di chiamate di inference, un database) al data centre di un provider. Il suo palazzo, la sua bolletta elettrica, il suo raffreddamento, i suoi dischi sostituiti alle tre di notte. Tu ricevi macchine virtuali, spesso con GPU o TPU attaccate, e un pannello che le scala. L'elasticità è tutto il punto: fai girare una macchina per un'ora, o mille per un weekend, poi le restituisci. I prezzi hanno due gusti: capacità riservata che ti impegni a comprare per uno sconto, e capacità on demand fatturata al secondo a premio. Due cose viaggiano con ogni lavoro: i tuoi dati vanno nel suo palazzo, e la latenza è un viaggio di andata e ritorno fino a quel palazzo. Dove si rompe: un job di training dimenticato può bruciare migliaia in una notte, spostare tutto su un altro provider è un lavoro vero, e se i tuoi dati non possono lasciare la tua sede, il cloud compute semplicemente non è un'opzione.
La GPU è un processore progettato per eseguire migliaia di piccoli calcoli in parallelo. Nata per la grafica, si è rivelata il motore perfetto dell'AI: eseguire una rete neurale è in gran parte un'enorme pila di moltiplicazioni tra matrici.
LeggiLa TPU è il chip su misura di Google, costruito per un solo compito: le moltiplicazioni tra matrici al cuore delle reti neurali. Non la compri: la affitti a ore dentro Google Cloud, dove spesso batte le GPU generiche sul costo di training.
LeggiIl training è il processo che trasforma un modello vuoto in un'IA funzionante: gli mostri migliaia o milioni di esempi, confronti le sue risposte con quelle corrette e correggi le sue impostazioni interne finché le risposte migliorano.
Leggi§ 03
Progettiamo e rilasciamo sistemi AI con permessi, log e approvazione umana. Si parte con una call di scoping di 30 minuti.