Il dibattito sul consumo energetico dei sistemi AI non è solo una questione politica. I centri dati e l’hardware altamente scalato consumano enormi quantità di energia e il costante aumento delle dimensioni dei modelli aggrava ulteriormente questa tendenza. “Non possiamo scalare all’infinito”, spiega Klimovic, “quindi la ricerca di soluzioni più sostenibili è essenziale”<\/p>\n\n\n\n\n\n
Architetture di modelli economici Le GPU sono preziose, ma spesso inutilizzate Efficienza attraverso framework intelligenti Sailor<\/em> è una piattaforma che parallelizza automaticamente i lavori di formazione tramite GPU, aumentando così l’efficienza della GPU.<\/p>\n\n\n\n\n\n Modyn e Mixtera<\/em> sono sistemi di selezione dei dati più intelligenti, che addestrano i modelli più velocemente e con meno dati.<\/p>\n\n\n\n\n\n DeltaZip<\/em> è una piattaforma che gestisce in modo efficiente le varianti di modello perfezionate. Comprime le differenze tra i modelli (“delta”), riducendo i tempi di caricamento e rendendo l’inferenza più veloce ed efficiente in termini di risorse.<\/p>\n\n\n\n\n\n Sostenibilità nella formazione e nell’inferenza Libertà accademica e scienza aperta La rivoluzione dell’AI sarà sostenibile solo se l’efficienza diventerà il principio guida. Negli algoritmi, nell’hardware e nelle architetture di sistema. Progetti come Sailor, Modyn e DeltaZip mostrano modi concreti in cui un enorme risparmio energetico può essere combinato con l’eccellenza tecnica. Per Klimovic, una cosa è certa: “In futuro, l’AI di alta qualità non significherà solo intelligenza, ma anche conservazione delle risorse”<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L’intelligenza artificiale \u00e8 vista come il motore del futuro. Tuttavia, le enormi risorse di calcolo che i grandi modelli di linguaggio e di apprendimento richiedono stanno sollevando sempre pi\u00f9 domande sulla sostenibilit\u00e0. In un’intervista con la professoressa di informatica dell’ETH Ana Klimovic, emerge chiaramente che i miglioramenti dell’efficienza sono possibili e cruciali per controllare la crescente fame di energia dell’AI.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":139531,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_surecart_dashboard_logo_width":"180px","_surecart_dashboard_show_logo":true,"_surecart_dashboard_navigation_orders":true,"_surecart_dashboard_navigation_invoices":true,"_surecart_dashboard_navigation_subscriptions":true,"_surecart_dashboard_navigation_downloads":true,"_surecart_dashboard_navigation_billing":true,"_surecart_dashboard_navigation_account":true,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[8750,745,8741,22443],"tags":[1959,867,3935,7221,44930,2006],"class_list":["post-139600","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-energia","category-immonews-it","category-proptech-it","category-trends-it","tag-energieeffizienz-it","tag-immoinvest-it","tag-immonews-it","tag-kuenstliche-intelligenz-it","tag-nachhaltige-technologie-it","tag-news-it"],"acf":{"bild_mit_ki_erstellt_worden":[],"lead":"L'intelligenza artificiale \u00e8 vista come il motore del futuro. Tuttavia, le enormi risorse di calcolo che i grandi modelli di linguaggio e di apprendimento richiedono stanno sollevando sempre pi\u00f9 domande sulla sostenibilit\u00e0. In un'intervista con la professoressa di informatica dell'ETH Ana Klimovic, emerge chiaramente che i miglioramenti dell'efficienza sono possibili e cruciali per controllare la crescente fame di energia dell'AI.","autor":"Quelle: cscs","ort":"","bildunterschrift":"","bild_im_grid":false,"gallerie":"","newsim":"","zusammenfassung":""},"featured_image_src":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/csm_Cover_Ana-Klimovic_crop2_b1a690c2aa-1-336x168.jpg","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/139600","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=139600"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/139600\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/139531"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=139600"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=139600"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/stage.immo-invest.ch\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=139600"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
<\/strong>Un approccio è l’introduzione della sparsità (riduzione della densità) nelle reti neurali. I modelli attivano solo le parti rilevanti del loro sistema, mentre gli approcci classici utilizzano sempre l’intera rete. “I modelli Mixture-of-experts seguono questa logica. Distribuiscono le query in modo specifico a moduli specializzati. Questo consente di risparmiare energia senza sacrificare la qualità.<\/p>\n\n\n\n\n\n
<\/strong>Klimovic vede un problema centrale nel basso utilizzo delle GPU, anche se consumano un’enorme quantità di energia. I colli di bottiglia si verificano in particolare durante la pre-elaborazione dei dati e la comunicazione tra diverse GPU. L’utilizzo del computer è spesso inferiore al 50 percento. Sono necessarie nuove soluzioni software per evitare che risorse preziose rimangano inattive.<\/p>\n\n\n\n\n\n
<\/strong>Il suo gruppo di ricerca sviluppa sistemi che si concentrano sull’automazione e sull’ottimizzazione.<\/p>\n\n\n\n\n\n
<\/strong>I guadagni di efficienza giocano un ruolo chiave non solo nella formazione, ma anche nell’applicazione, nota come inferenza. In vista dei miliardi di interazioni quotidiane con i chatbot, la conservazione delle risorse energetiche e hardware sta diventando un compito globalmente urgente.<\/p>\n\n\n\n\n\n
<\/strong>Klimovic sottolinea l’importanza della ricerca accademica. Meno guidata da vincoli economici, può perseguire innovazioni a lungo termine. Sottolinea il ruolo dell’iniziativa AI svizzera, che è stata lanciata nel 2023 e si basa sul supercomputer Alps del CSCS, quasi neutrale dal punto di vista climatico. Con oltre 10 milioni di ore di GPU e 20 milioni di franchi svizzeri di finanziamento, è la più grande iniziativa open science e open source del mondo per i modelli di AI di base.<\/p>\n\n\n\n\n\n