Il sistema completo di NVIDIA, che comprende hardware, software e servizi ottimizzati, permette alle imprese di implementare modelli di AI generativa e di linguaggio naturale con elevata efficienza. Aziende leader come Microsoft, Oracle, Perplexity e Snap stanno già sfruttando questa piattaforma per migliorare le prestazioni dei loro servizi AI.
La chiave del successo della piattaforma NVIDIA è l'ottimizzazione software dell'intero stack tecnologico, che consente di bilanciare al meglio throughput e latenza. L'obiettivo è generare più token (unità di testo elaborate dai modelli linguistici) a costi inferiori, massimizzando così il ritorno sull'investimento in AI.
Soluzioni flessibili per ogni esigenza
NVIDIA offre diverse soluzioni per l'inferenza AI adattabili alle specifiche necessità delle aziende:
- NVIDIA NIM: microservizi preconfigurati per implementare rapidamente modelli AI su qualsiasi infrastruttura
- NVIDIA Triton Inference Server: piattaforma open source per servire modelli AI indipendentemente dal framework utilizzato
- NVIDIA TensorRT: libreria per ottimizzare le prestazioni di inferenza dei modelli di deep learning
Queste tecnologie sono incluse nella piattaforma NVIDIA AI Enterprise, disponibile sui principali cloud provider e pensata per offrire stabilità, sicurezza e supporto di livello enterprise.
Implementazione semplificata sui cloud
NVIDIA ha collaborato con i principali fornitori cloud per integrare la sua piattaforma di inferenza nei loro servizi, semplificando al massimo l'implementazione:
- Amazon Web Services: integrazione con SageMaker, Bedrock e EKS
- Google Cloud: integrazione con Vertex AI e GKE
- Microsoft Azure: prossima integrazione con Azure AI Foundry e AKS
- Oracle Cloud: integrazione con OCI Data Science e OKE
Casi di successo in diversi settori
Numerose aziende stanno già ottenendo risultati concreti grazie alla piattaforma NVIDIA:
Perplexity AI gestisce oltre 435 milioni di query di ricerca mensili utilizzando GPU NVIDIA H100, Triton e TensorRT-LLM. Ha ottenuto una riduzione dei costi del 300% mantenendo bassa latenza e alta accuratezza.
Docusign ha ottimizzato la sua piattaforma di gestione intelligente dei contratti con NVIDIA Triton, accelerando time-to-market e produttività.
Amdocs ha ridotto del 60% i token consumati per il preprocessing dei dati e del 40% quelli per l'inferenza, abbattendo costi e latenza.
Snap utilizza NVIDIA Triton per la funzionalità Screenshop di Snapchat, riducendo tempi e costi di sviluppo. Con TensorRT ha ottenuto un aumento di throughput del 300%.
Wealthsimple ha ridotto i tempi di implementazione dei modelli da mesi a 15 minuti, raggiungendo il 99,999% di uptime per oltre 145 milioni di transazioni annuali.
Let's Enhance ha integrato Stable Diffusion XL per la generazione di immagini creative utilizzando NVIDIA Triton.
Oracle Cloud Infrastructure ha migliorato throughput (+76%) e latenza (-51%) del suo servizio Vision AI grazie a NVIDIA Triton.
Microsoft utilizza GPU e software NVIDIA per accelerare l'inferenza AI in Copilot per Microsoft 365 e per ottimizzare le ricerche visive di Bing.
Innovazioni hardware per prestazioni superiori
NVIDIA continua a innovare anche sul fronte hardware per migliorare l'efficienza energetica e computazionale:
- Le GPU NVIDIA Blackwell hanno ridotto di 100.000 volte l'energia necessaria per generare token con modelli AI da trilioni di parametri
- Il superchip NVIDIA Grace Hopper combina CPU e GPU per prestazioni di inferenza superiori
- Tecnologie come NVIDIA NVLink-C2C e NCCL consentono scambi dati ultra-rapidi tra GPU multiple
Grazie a questi continui progressi hardware e software, la piattaforma NVIDIA per l'inferenza AI sta permettendo alle aziende di implementare modelli di intelligenza artificiale sempre più avanzati con prestazioni elevate e costi contenuti, aprendo nuove possibilità in settori come sanità, finanza e molti altri.