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Computer e workstation per l'IA

Potenza di calcolo su misura per il lavoro con l'intelligenza artificiale

Le workstation IA offrono la potenza di calcolo necessaria per l'addestramento e il deployment in locale di modelli LLM, per il machine learning e per le simulazioni scientifiche. Garantiscono indipendenza dal cloud, un elevato livello di sicurezza dei dati e prestazioni pensate per ingegneri e team R&D.

Addestramento e deployment di modelli IA

Addestramento e deployment di modelli IA

Addestramento locale, fine-tuning e inferenza - senza costi di cloud.

Analisi dei dati e data science

Analisi dei dati e data science

Lavoro veloce su grandi set di dati e in ambienti ML.

Dati sotto pieno controllo

Dati sotto pieno controllo

Elaborazione on-premise, senza inviare dati all'esterno.

Computer per AI

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NVIDIA NVIDIA DGX Spark 1x10GbE 2x200GbE 4TB NVMe Founders Edition EU

NVIDIA DGX Spark 1x10GbE 2x200GbE 4TB NVMe Founders Edition EU

Part number: 940-54242-0005-000

Manufacturer: NVIDIA

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.500,09 IVA esclusa
€ 6.710,11 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
50+  pz.
Configurazione del prodotto
ASUS Asus Ascent GX10 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB Gen 5

Asus Ascent GX10 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB Gen 5

Part number: 90MS0371-M00030

Manufacturer: ASUS

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 1000 GB

Sistema operativo incluso: No

€ 5.000,00 IVA esclusa
€ 6.100,00 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
50+  pz.
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Gigabyte Gigabyte AI TOP Atom Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 4

Gigabyte AI TOP Atom Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 4

Part number: ATAGB10-9001

Manufacturer: Gigabyte

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.200,00 IVA esclusa
€ 6.344,00 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
50+  pz.
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Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: 30KL0005YM

Manufacturer: Lenovo

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.300,00 IVA esclusa
€ 6.466,00 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
11-20  pz.
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ASUS Asus Ascent GX10 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB Gen 5

Asus Ascent GX10 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB Gen 5

Part number: 90MS0371-M000U0

Manufacturer: ASUS

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 2000 GB

Sistema operativo incluso: No

€ 9.897,89 IVA esclusa
€ 12.075,43 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
2  pz.
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MSI MSI EdgeXpert MS-C931 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

MSI EdgeXpert MS-C931 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

Part number: 9S6-C9311-32S

Manufacturer: MSI

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.375,49 IVA esclusa
€ 6.558,10 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
21-30  pz.
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ASUS Asus Ascent GX10 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

Asus Ascent GX10 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

Part number: 90MS0371-M000V0

Manufacturer: ASUS

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: No

€ 6.900,00 IVA esclusa
€ 8.418,00 IVA inclusa
Disponibilità:
1  pz.
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Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Part number: 30KL0004YM

Manufacturer: Lenovo

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 1000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 4.479,95 IVA esclusa
€ 5.465,54 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
31-40  pz.
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Gigabyte Gigabyte AI TOP Atom Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

Gigabyte AI TOP Atom Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

Part number: ATAGB10-9000

Manufacturer: Gigabyte

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.299,15 IVA esclusa
€ 6.464,96 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
5  pz.
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Dell Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: N2T93

Manufacturer: Dell

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.405,82 IVA esclusa
€ 6.595,10 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
21-30  pz.
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Dell Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Part number: T9WMV

Manufacturer: Dell

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 2000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.247,41 IVA esclusa
€ 6.401,84 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
3  pz.
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Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: 30KL0003GF

Manufacturer: Lenovo

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 6.000,00 IVA esclusa
€ 7.320,00 IVA inclusa
Disponibilità:
11-20  pz.
Configurazione del prodotto
Dell Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: CD2J8

Manufacturer: Dell

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.533,13 IVA esclusa
€ 6.750,42 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
21-30  pz.
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HP HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: CZ9K4ET#ABD

Manufacturer: HP

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: Linux

€ 5.602,23 IVA esclusa
€ 6.834,72 IVA inclusa
Disponibilità:
9  pz.
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Dell Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Part number: 94XGD

Manufacturer: Dell

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 2000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.186,00 IVA esclusa
€ 6.326,92 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
2  pz.
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Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Part number: 30KL0002GF

Manufacturer: Lenovo

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 1000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 4.737,69 IVA esclusa
€ 5.779,98 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
7  pz.
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HP HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: CZ9K0ET#ABF

Manufacturer: HP

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: Linux

€ 9.307,18 IVA esclusa
€ 11.354,76 IVA inclusa
Disponibilità:
41-50  pz.
Configurazione del prodotto
Dell Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: W2KP4

Manufacturer: Dell

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.351,38 IVA esclusa
€ 6.528,68 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
41-50  pz.
Configurazione del prodotto
Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: 30KL000AFC

Manufacturer: Lenovo

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 7.738,75 IVA esclusa
€ 9.441,28 IVA inclusa
Disponibilità:
21-30  pz.
Configurazione del prodotto
Dell Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: 7MFXX

Manufacturer: Dell

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.533,13 IVA esclusa
€ 6.750,42 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
21-30  pz.
Configurazione del prodotto
Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Part number: 30KL000CFC

Manufacturer: Lenovo

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 1000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.361,52 IVA esclusa
€ 6.541,05 IVA inclusa
Disponibilità:
21-30  pz.
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Acer Acer Veriton GN100 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Acer Veriton GN100 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: DT.R6LEH.002

Manufacturer: Acer

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 6.223,68 IVA esclusa
€ 7.592,89 IVA inclusa
Disponibilità:
11-20  pz.
Configurazione del prodotto
MSI MSI EdgeXpert MS-C931 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

MSI EdgeXpert MS-C931 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

Part number: EDGEXPERT-32SEU

Manufacturer: MSI

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 4000 GB

Sistema operativo incluso: NVIDIA DGX OS

€ 5.491,86 IVA esclusa
€ 6.700,07 IVA inclusa
24h Spedizione entro 24 ore
Disponibilità:
11-20  pz.
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HP HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Part number: D4DR6ET#AKD

Manufacturer: HP

Produttore processore: Nvidia

Modello del processore: GB10

Modello scheda grafica integrata: NVIDIA Blackwell

Memoria Interna: 128 GB

Tipo di RAM: LPDDR5x-SDRAM

Capacità totale di archiviazione: 1000 GB

Sistema operativo incluso: Linux

€ 7.402,79 IVA esclusa
€ 9.031,40 IVA inclusa
Disponibilità:
11-20  pz.
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Prodotti scelti

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Ubiquiti USW-PRO-24-POE Networks UniFi Pro 24-Port PoE Gestito L2/L3 Gigabit Ethernet (10/100/1000) Supporto Power over Ethernet (PoE) 1U Argento

USW-PRO-24-POE

€ 718,05 IVA esclusa
€ 876,02 IVA inclusa
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U7-PRO

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Ubiquiti U6-PRO

Ubiquiti Networks U6-PRO punto accesso WLAN 4800 Mbit/s Bianco Supporto Power over Ethernet (PoE)

U6-PRO

€ 156,84 IVA esclusa
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Ubiquiti USW-Pro-Max-16-PoE

Ubiquiti Interruttore USW-Pro-Max-16-PoE

USW-Pro-Max-16-PoE

€ 404,68 IVA esclusa
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HUAWEI LUNA2000-5-E0

Modulo batteria 5KW Huawei Luna2000

LUNA2000-5-E0

€ 1.615,66 IVA esclusa
€ 1.971,11 IVA inclusa
HP 5TW10AA#ABB

HP USB-C Dock G5 - Dockingstation - Cablato - USB 3.2 Gen 1 (3.1 Gen 1) Type-C - Nero (5TW10AA#ABB)

5TW10AA#ABB

€ 120,29 IVA esclusa
€ 146,75 IVA inclusa

Computer per AI – Guida all'acquisto

I computer per AI sono stazioni di lavoro dedicate progettate per l'addestramento locale, il fine-tuning e l'esecuzione di modelli di intelligenza artificiale. La scelta di un computer per lavorare con l'intelligenza artificiale dipende dal modo in cui verranno utilizzati i modelli - dalla prototipazione e dal fine-tuning di grandi modelli linguistici, alla generazione di immagini, fino all'inferenza in tempo reale, ovvero la gestione delle richieste a un modello pronto con un ritardo minimo. In questa guida troverai un confronto completo delle specifiche, dei produttori e delle configurazioni disponibili nell'offerta di Senetic, che aiuteranno i manager IT, gli sviluppatori e i team di acquisto a scegliere l'hardware ottimale in termini di prestazioni, scalabilità e budget.

Cosa sono i computer per AI

Un computer per AI è una stazione di lavoro o un sistema desktop compatto ottimizzato per compiti di intelligenza artificiale: apprendimento automatico (Machine Learning), addestramento di reti neurali e modelli su set di dati propri e inferenza. Un computer AI di solito ha un'architettura più complessa rispetto a un computer normale - i componenti chiave per i computer per AI sono scheda grafica, memoria RAM e processore con NPU.

Le regole fondamentali di funzionamento si basano su tre tipi di unità di calcolo:

  • GPU (Graphics Processing Unit) - un'unità grafica responsabile dell'elaborazione parallela di grandi matrici di dati, comprese le operazioni sui pesi e sui gradienti dei modelli di intelligenza artificiale. La GPU suddivide i calcoli in migliaia di thread simultanei, riducendo così il tempo di addestramento e di esecuzione dei modelli AI da settimane a ore. Un parametro chiave nella scelta di un computer per AI è la quantità di memoria GPU (VRAM) poiché determina quanto grande può essere il modello memorizzato nella memoria della scheda senza dover trasferire dati dal disco.
  • NPU (Neural Processing Unit) - un processore specializzato per operazioni di inferenza. I processori NPU dedicati alleggeriscono il sistema nei compiti di AI, garantendo bassa latenza e alta efficienza nel trattamento locale dei dati. La presenza di unità NPU consente un'elaborazione locale dei dati in AI efficiente.
  • SoC (System on Chip) - un circuito integrato che combina un processore (CPU), un processore grafico (GPU) e memoria unificata in un unico chip. Questo consente a tutti i componenti di utilizzare un pool di memoria comune invece di scambiare dati tra circuiti separati. Ciò elimina il collo di bottiglia del trasferimento che si verifica nei computer tradizionali tra CPU, GPU e memoria RAM/VRAM separata. Questo approccio è utilizzato nei computer compatti per AI, consentendo di lavorare con grandi modelli con un minore consumo energetico e una dimensione inferiore rispetto a una tradizionale stazione di lavoro.

I vantaggi dell'uso di computer per AI in un ambiente aziendale includono:

  • controllo completo sui dati,
  • latenze inferiori rispetto alle soluzioni cloud,
  • assenza di dipendenza dalla larghezza di banda internet,
  • costi operativi inferiori a lungo termine,
  • possibilità di eseguire modelli localmente - per molte aziende ciò significa nuove opportunità, dalla prototipazione all'implementazione in produzione, senza dover ricorrere all'elaborazione in cloud.

La differenza tra elaborazione locale e cloud si riduce a un compromesso: il cloud offre scalabilità, ma genera costi correnti e richiede il trasferimento di dati. Un computer locale per AI elimina queste limitazioni - soprattutto quando si tratta di addestrare modelli frequentemente e intensamente o di inferenza.

Computer per AI vs computer normale con scheda grafica

Un normale computer desktop con una potente scheda grafica e una stazione di lavoro professionale sono due classi di dispositivi diverse. La scheda grafica è l'elemento più importante di un computer per AI, ma da sola non definisce un computer AI.

Architettura della memoria

L'architettura della memoria ha un impatto diretto su quanto grandi modelli possono essere gestiti senza perdita di prestazioni. Nei computer basati su SoC, la memoria unificata consente a CPU e GPU di utilizzare un pool di memoria comune, permettendo di lavorare con grandi modelli linguistici senza doverli suddividere in frammenti più piccoli (segmentazione) e senza perdita di prestazioni nel trasferimento di dati tra circuiti. Questo è un reale vantaggio per compiti che richiedono grandi quantità di memoria, ad esempio lavorare con modelli di decine di miliardi di parametri, che in un'architettura standard richiederebbero più schede grafiche collegate tra loro.

Prestazioni

Le prestazioni nei compiti di AI variano notevolmente a seconda della classe dell'hardware. Le schede grafiche di classe consumer raggiungono prestazioni AI misurate in migliaia di TOPS (Tera Operazioni al Secondo), sufficienti per molti compiti di inferenza e fine-tuning di modelli più piccoli. I computer dedicati per AI, basati su architetture ottimizzate per il calcolo, offrono potenza di calcolo non disponibile per le schede grafiche di classe consumer.

Accelerazione dei processi

I computer per AI accelerano sia i processi legati all'intelligenza artificiale che i compiti creativi, dalla rendering grafica, al trattamento video, fino alla generazione di immagini in strumenti basati su modelli AI. Tuttavia, per l'addestramento professionale dei modelli è sufficiente una stazione di lavoro dedicata, che utilizza l'architettura e la memoria unificata descritte sopra. Le schede grafiche di classe consumer, anche le più potenti, non hanno memoria o larghezza di banda sufficienti per questa scala di compiti.

Raffreddamento

I computer per AI hanno spesso requisiti di alimentazione e raffreddamento più elevati a causa del carico prolungato, che è un altro elemento che li distingue dai PC standard.

Tipi di computer per AI in base agli usi

La scelta di un computer per AI dovrebbe tenere conto del tipo di compiti da svolgere. Diverse fasi di lavoro con modelli AI - dall'addestramento da zero, al fine-tuning, fino all'implementazione in produzione - richiedono configurazioni hardware diverse.

Computer per l'addestramento dei modelli

Addestrare grandi reti neurali da zero è una delle applicazioni AI più impegnative in termini di calcolo. Le prestazioni di una stazione di lavoro dipendono principalmente dalla potenza della GPU nei calcoli utilizzati durante l'addestramento, dalla capacità e dalla larghezza di banda della memoria GPU e dalla velocità di fornitura dei dati. A seconda delle dimensioni del modello, possono essere utili GPU dotate di decine di gigabyte di VRAM o sistemi con grande memoria unificata. Grandi set di dati di addestramento giustificano anche l'uso di dischi NVMe veloci con capacità di diversi terabyte e una grande quantità di memoria RAM. PCIe Gen4 o Gen5 può ulteriormente limitare i colli di bottiglia comunicativi, specialmente in configurazioni con più GPU. Tuttavia, i requisiti specifici dipendono dal tipo e dalla scala del modello da addestrare.

Computer per il fine-tuning dei modelli

Il fine-tuning di modelli AI esistenti richiede una configurazione bilanciata. GPU o chip di tipo Blackwell con un livello medio/alto di VRAM, un disco SSD NVMe veloce per la scrittura e la lettura dei checkpoint e una grande capacità di memoria RAM costituiscono una base ottimale. La velocità di scrittura su disco e la larghezza di banda della memoria influenzano direttamente il tempo di ogni ciclo di addestramento.

Computer per l'inferenza AI

Eseguire modelli AI pronti richiede ottimizzazione per la velocità di risposta (latenza) e l'efficienza energetica. Qui si comportano bene sia le schede GPU che i processori NPU. Le prestazioni RTX sono cruciali per la generazione locale di immagini AI, e i sistemi SoC compatti con memoria unificata raggiungono risultati eccellenti con un basso consumo energetico.

Parametri principali dei computer per AI

I parametri tecnici determinano quali compiti AI un computer sarà in grado di eseguire in modo efficiente. Di seguito una panoramica delle specifiche chiave a cui prestare attenzione durante la scelta.

Capacità del disco - 1 TB, 2 TB o 4 TB

I dischi NVMe sono fondamentali per il caricamento rapido dei dati nelle applicazioni AI. I dischi SSD con capacità di 512 GB sono raccomandati per computer AI a livello base - i dischi NVMe SSD da 512 GB sono versatili per AI in compiti di inferenza più semplici.

Per applicazioni professionali:

  • 1 TB - sufficiente per inferenza e prototipazione con modelli singoli
  • 2 TB - ottimale per fine-tuning, quando i dati e i checkpoint sono memorizzati localmente
  • 4 TB - raccomandato per l'addestramento di modelli e il lavoro con grandi set di dati

Connettività 10 GbE e 200 GbE

Una connettività di rete veloce è molto importante negli ambienti AI, specialmente quando più computer collaborano all'interno di un cluster o utilizzano dati memorizzati su server locali. Le stazioni di lavoro efficienti possono offrire porte 10 GbE, e configurazioni più avanzate anche interfacce con larghezza di banda fino a 200 Gb/s.

Connessioni così veloci facilitano lo scambio di grandi quantità di dati tra sistemi, la sincronizzazione dei calcoli e la distribuzione dei compiti tra più unità. Questo è particolarmente importante quando si lavora con modelli molto grandi, che a causa delle esigenze di memoria o potenza di calcolo possono richiedere l'uso di più di un computer.

La connettività cablata può essere integrata con Wi-Fi 7 e Bluetooth 5.4.

Memoria RAM e VRAM

In un computer tradizionale è la VRAM della scheda grafica — di norma 16-32 GB — a stabilire quanto può essere grande il modello che riesci a eseguire, mentre la RAM di sistema (16 GB per un uso di base, 32 GB o più per progetti impegnativi) si occupa di tutto il resto. I computer per l'AI basati su NVIDIA GB10 funzionano in modo diverso: 128 GB di memoria unificata formano un unico pool condiviso da CPU e GPU, così spariscono sia il limite della VRAM sia la copia dei dati tra le memorie.

Processori e schede grafiche

I computer moderni per AI si basano su due approcci architettonici:

  • Piattaforme tradizionali con un processore multi-core di uso generale e una scheda grafica dedicata
  • Piattaforme SoC con un processore multi-core integrato con un'unità grafica in un unico chip

I computer per AI dovrebbero avere unità dedicate NPU (Neural Processing Unit) indipendentemente dalla piattaforma, la presenza di NPU garantisce un'efficace alleggerimento della CPU e della scheda grafica durante operazioni AI di routine, come il riconoscimento vocale, l'elaborazione delle immagini o il funzionamento degli assistenti AI nel sistema operativo. Questo consente al computer di rimanere efficiente anche durante compiti in background, senza sovraccaricare le unità di calcolo principali.

Produttori di computer per AI nell'offerta di Senetic

Nell'offerta di Senetic sono disponibili computer AI dei principali produttori come NVIDIA, Lenovo, HP, Dell, Asus, MSI, Gigabyte, Acer.

NVIDIA

NVIDIA offre un proprio computer per AI, progettato come soluzione completa per calcoli locali di intelligenza artificiale. Il dispositivo combina prestazioni di calcolo con un ambiente di lavoro pronto. Il sistema operativo include un'intera suite di software per lavorare con modelli AI, consentendo di iniziare a lavorare senza ulteriori configurazioni. È una proposta per i team che desiderano avviare progetti AI subito dopo aver disimballato l'hardware, senza preparazioni lunghe per l'ambiente.

Lenovo

Lenovo offre computer per AI nell'ambito della linea di stazioni di lavoro destinate ad applicazioni aziendali. I modelli si distinguono per funzioni avanzate di sicurezza dei dati, tra cui la crittografia dei dischi e un modulo di piattaforma sicura, che è importante quando si lavora con dati sensibili o requisiti di conformità. Sono disponibili varianti con capacità di disco diverse, adattate alla scala dei progetti AI in corso.

HP

HP introduce computer per AI come estensione della propria linea di stazioni di lavoro per il business. Le costruzioni sono compatte, progettate per implementazioni in spazi d'ufficio e laboratori, dove contano sia le prestazioni che lo spazio occupato limitato. Il produttore pone l'accento sull'affidabilità di classe enterprise e sull'ottimizzazione del raffreddamento in un formato ridotto.

Dell

Dell offre computer per AI all'interno di una serie destinata a aziende con diverse scale di implementazione. Un elemento chiave dell'offerta è l'ecosistema di gestione della flotta di dispositivi, che facilita l'amministrazione di un numero maggiore di postazioni all'interno dell'organizzazione. Il produttore sta sviluppando questa linea come parte di una strategia più ampia di computer supportati da acceleratori hardware AI.

ASUS

ASUS offre computer per AI progettati per carichi di lavoro computazionali prolungati e continui. La costruzione si concentra su soluzioni di raffreddamento adattate per lavorare con grandi set di dati e modelli AI per periodi prolungati. È una proposta rivolta a team che svolgono compiti computazionali regolari e ripetibili.

MSI

MSI si specializza in computer per AI destinati ad applicazioni edge computing, ovvero l'elaborazione dei dati vicino al luogo di origine, invece di trasferirli a un server centrale o al cloud. L'offerta del produttore è rivolta in particolare ad applicazioni industriali, dove è richiesta inferenza in tempo reale direttamente sul posto. Il formato compatto dei dispositivi facilita le implementazioni in ambienti produttivi, di magazzino e IoT.

Gigabyte

Gigabyte offre computer per AI dotati di software proprietario che supporta l'ottimizzazione delle prestazioni durante il fine-tuning e l'inferenza dei modelli. Sono disponibili varianti con capacità di disco SSD diverse, adattate a progetti di scala variabile. I dispositivi possono essere collegati tra loro, consentendo di aumentare le risorse disponibili quando si lavora con modelli più grandi.

Acer

Acer rivolge la propria offerta di computer per AI principalmente a piccole e medie imprese che iniziano a implementare l'intelligenza artificiale nei propri processi. L'accento è posto sull'accessibilità economica mantenendo una costruzione compatta e desktop. Questa soluzione è adatta sia per l'inferenza locale che per le fasi iniziali di prototipazione dei modelli.

FAQ - Domande frequenti

Un normale computer con una potente scheda grafica è sufficiente per lavorare con AI?

Dipende dalla scala del compito. Per l'inferenza su modelli più piccoli, generazione di immagini, editing video con accelerazione AI o lavoro quotidiano con assistenti di codice sì, è sufficiente un computer con una scheda grafica potente e almeno 16 GB di RAM. Tuttavia, per addestrare i propri modelli, lavorare con grandi modelli linguistici oltre i 70 miliardi di parametri o inferenza produttiva per l'intero team, hai bisogno di una stazione di lavoro AI dedicata con memoria unificata e architettura SoC.

Quanto grande può essere un modello linguistico in 128 GB di memoria unificata?

I modelli con 70-80 miliardi di parametri di solito si adattano in ~30-40 GB di memoria GPU utilizzando la compressione della memoria. In 128 GB di memoria unificata è possibile eseguire comodamente modelli fino a ~200 miliardi di parametri. I modelli con 400 miliardi di parametri richiedono la connessione di due dispositivi tramite porte di rete ad alta larghezza di banda, per un totale di 256 GB di memoria unificata.

I computer per AI di diversi produttori differiscono in prestazioni?

I modelli basati sullo stesso chip SoC (tra cui NVIDIA DGX Spark, Lenovo ThinkStation PGX, Gigabyte AI TOP Atom, MSI EdgeXpert MS-C931) offrono prestazioni di calcolo simili e la stessa quantità di memoria unificata. Le differenze riguardano la qualità del raffreddamento, le interfacce di rete, le funzioni di sicurezza, il software preinstallato, le condizioni di garanzia e la disponibilità di supporto tecnico.

Quale sistema operativo supporta NVIDIA DGX Spark?

NVIDIA DGX Spark funziona su un sistema basato su Linux, con un'intera suite di software preinstallata per lavorare con AI (ambienti di calcolo, librerie di apprendimento automatico, notebook analitici). Windows non è supportato su questa piattaforma hardware.

È possibile collegare due computer per AI in un unico cluster?

Alcuni modelli in questa categoria, tra cui Lenovo ThinkStation PGX, Gigabyte AI TOP Atom, NVIDIA DGX Spark o MSI EdgeXpert MS-C931, sono dotati di porte di rete ad alta larghezza di banda che consentono di collegare due unità in un cluster.

Quanta energia consuma un computer per AI?

Il consumo tipico di potenza per stazioni AI compatte basate su architettura SoC è di circa 240 W, paragonabile a un computer desktop potente, ma con prestazioni AI significativamente più elevate per watt di energia consumata. Nelle configurazioni con scheda grafica tradizionale, il consumo può essere più elevato. La scheda di classe high-end consuma fino a circa 450 W, e l'intero sistema 600-800 W sotto carico massimo.

Quando l'elaborazione AI locale ha un vantaggio rispetto al cloud?

Le stazioni AI locali superano il cloud quando hai bisogno di: bassa latenza (inferenza in tempo reale), controllo completo sui dati e conformità alle normative, indipendenza dalla larghezza di banda internet, e quando esegui frequentemente e regolarmente fine-tuning o inferenza dei modelli. A lungo termine, il costo operativo di una stazione locale può essere inferiore alle spese per le risorse di calcolo nel cloud con utilizzo continuo. Molte aziende stanno esplorando un modello ibrido, elaborazione locale quotidiana, cloud per scalare i picchi di carico.

Quale capacità del disco scegliere per lavorare con modelli AI?

1 TB è sufficiente per inferenza e prototipazione con alcuni modelli. 2-4 TB sono raccomandati per fine-tuning e addestramento. Un disco da 512 GB è adatto solo per le applicazioni più semplici. La priorità dovrebbe essere la velocità del disco, poiché un supporto NVMe veloce è più importante della capacità stessa, poiché riduce il tempo di caricamento dei dati e di scrittura dei checkpoint.

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