I data center stanno raggiungendo i loro limiti strutturali; lo spazio non basta più e bisogna costruirli sempre più grandi e complessi, con costi miliardari. Oppure bisogna accettare compromessi sulle prestazioni. NVIDIA ha presentato una terza via con la tecnologia Spectrum-XGS Ethernet, promettendo di trasformare data center separati geograficamente in quella che l'azienda definisce una "super-fabbrica AI di scala gigantesca".
CoreWeave, specialista nelle infrastrutture cloud basate su GPU, rappresenta il primo banco di prova per questa innovazione. Peter Salanki, cofondatore e direttore tecnologico dell'azienda, ha dichiarato: "Con NVIDIA Spectrum-XGS, possiamo collegare i nostri data center in un unico supercomputer unificato, offrendo ai nostri clienti l'accesso a un'AI di scala gigantesca". La sfida non è nuova: i modelli di intelligenza artificiale più sofisticati richiedono una potenza computazionale che spesso supera le capacità di qualsiasi singola struttura.
I vincoli fisici rappresentano il vero ostacolo. Capacità energetica limitata, spazio insufficiente e sistemi di raffreddamento al limite creano un collo di bottiglia che finora ha costretto le aziende a costruire nuove facility interamente separate. Il problema principale risiede nelle infrastrutture Ethernet standard, caratterizzate da alta latenza, fluttuazioni imprevedibili delle prestazioni e velocità di trasferimento dati inconsistenti su lunghe distanze.
L'approccio "scale-across" di NVIDIA
La soluzione proposta da NVIDIA introduce il concetto di "scale-across", una terza strategia che si affianca alle tradizionali "scale-up" (potenziamento dei singoli processori) e "scale-out" (aggiunta di processori nella stessa location). La tecnologia Spectrum-XGS si integra nella piattaforma Ethernet Spectrum-X esistente, incorporando algoritmi adattivi alla distanza che regolano automaticamente il comportamento della rete in base alla separazione fisica tra le strutture.
Il controllo avanzato della congestione previene i colli di bottiglia durante le trasmissioni a lunga distanza, mentre la gestione di precisione della latenza garantisce tempi di risposta prevedibili. Secondo l'annuncio di NVIDIA, questi miglioramenti possono "quasi raddoppiare le prestazioni della NVIDIA Collective Communications Library", il sistema che gestisce la comunicazione tra più unità di elaborazione grafica e nodi computazionali.
Tuttavia, diversi fattori potrebbero influenzare l'efficacia pratica della tecnologia. Le prestazioni di rete su lunghe distanze rimangono soggette a limitazioni fisiche fondamentali, inclusa la velocità della luce e la qualità dell'infrastruttura internet sottostante tra le location. La complessità della gestione di data center AI distribuiti si estende oltre il networking, includendo sincronizzazione dei dati, tolleranza agli errori e conformità normativa across diverse giurisdizioni.
Jensen Huang, fondatore e CEO di NVIDIA, ha descritto questa evoluzione come parte della "rivoluzione industriale dell'AI", una prospettiva che riflette l'approccio marketing dell'azienda ma descrive anche una sfida riconosciuta nell'intero settore. L'impatto potenziale potrebbe trasformare la pianificazione dei data center AI, consentendo la distribuzione dell'infrastruttura su multiple location più piccole invece di costruire facility massive che stressano le reti elettriche locali.
Implicazioni per il mercato
NVIDIA dichiara che Spectrum-XGS Ethernet è "disponibile ora" come parte della piattaforma Spectrum-X, anche se pricing e timeline specifiche di deployment non sono stati divulgati. Il tasso di adozione dipenderà probabilmente dalla cost-effectiveness rispetto ad approcci alternativi. Per consumatori e aziende, se la tecnologia funzionerà come promesso, potrebbero emergere servizi AI più veloci, applicazioni più potenti e potenzialmente costi inferiori grazie all'efficienza del computing distribuito.
Il deployment di CoreWeave servirà come primo test importante per verificare se collegare data center AI attraverso distanze geografiche possa realmente funzionare su larga scala. I risultati determineranno probabilmente se altre aziende seguiranno questo approccio o continueranno con strategie tradizionali. Per ora, NVIDIA ha presentato una visione ambiziosa, ma l'industria dell'AI aspetta ancora di vedere se la realtà corrisponderà alle promesse.