Come gestire i dati dell’Intelligenza Artificiale sul nostro PC: il ruolo delle SSD
L'Intelligenza Artificiale è ormai presente ovunque e gestirla richiede attenzione al dispositivo in cui opera, cloud o locale che sia. Vediamo insieme come lavorare al meglio con IA sul proprio PC.
Basta andare a un qualsiasi evento nel settore della tecnologia per trovare sempre le stesse due parole: Intelligenza Artificiale. Lo sappiamo bene. Ormai è nei software che usiamo tutti i giorni, nei nostri smartphone, nei nostri elettrodomestici e presto potrebbe arrivare anche nei nostri occhiali. Ora che questa tecnologia è ovunque abbiamo iniziato a chiederci anche come gestirla.
Abbiamo capito che una delle cose più importanti da guardare in un’Intelligenza Artificiale è il luogo dove opera. Possiamo comunicare con questi algoritmi in cloud, connettendoci via internet con altri computer. Oppure possiamo gestire questi modelli direttamente nei nostri dispositivi: una scelta che ci permette di governare meglio i processi e migliorare la privacy.
Come organizzare un computer per ospitare l’Intelligenza Artificiale
Chiariamoci. Quando parliamo di Intelligenza Artificiale parliamo di un mondo di algoritmi. Possiamo intendere dei software elementari, che necessitano poco spazio per operare, oppure possiamo intendere software molto più complessi, che invece hanno bisogno di dispositivi adeguati.
Se vuoi lavorare con modelli di Intelligenza Artificiale direttamente nel tuo PC è importante quindi assemblare una macchina che abbia tutte le parti necessarie. Le componenti da controllare saranno la RAM, la VRAM, il disco SSD, la CPU e la GPU. Ora vedremo meglio dimensioni e caratteristiche del disco SSD necessario per lavorare con l’Intelligenza Artificiale.
Come scegliere il disco di memoria giusto per usare l’Intelligenza Artificiale
L’archiviazione dei dati è un aspetto cruciale nello sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale, perché i dati non devono essere solo raccolti in grandi quantità, ma devono anche essere gestiti in modo rapido ed efficiente. Questo significa che, oltre alla quantità, è fondamentale che i dati possano essere facilmente aperti, analizzati e elaborati dai software che utilizzano l’IA.
Per garantire questo tipo di velocità ed efficienza, è necessario utilizzare un tipo di memoria SSD (che sta per "Solid State Drive") e non di tipo HDD ("Hard Disk Drive"), il tradizionale disco fisso più economico ma, allo stesso tempo, più lento e più fragile. Le dimensioni del disco SSD dipendono dal tipo di lavoro che si deve fare, ma generalmente si consiglia almeno 1 TB di spazio di archiviazione per gestire in modo adeguato i grandi volumi di dati necessari per l’IA.
La differenza di velocità tra i due tipi di dischi è significativa: una SSD può raggiungere velocità che vanno da 500 MB/s fino a 7.000 MB/s se si utilizza la tecnologia NVMe, che è tra le più avanzate. Al contrario, gli HDD sono molto più lenti, con velocità che si aggirano tra i 100 e i 200 MB/s. Questo rende l’SSD una scelta obbligata per chi lavora con l’Intelligenza Artificiale, poiché la velocità nella gestione dei dati è fondamentale per ottenere risultati rapidi ed efficaci.
Quali sono le differenze tra SSD interno ed esterno
Oltre alla scelta tra SSD e HDD, è importante considerare anche il tipo di SSD che si intende utilizzare: interno o esterno. Vediamo insieme quali sono le differenze.
SSD interni
Gli SSD interni sono montati direttamente all'interno del computer o del server e offrono prestazioni superiori in termini di velocità e stabilità. Sono generalmente utilizzati per archiviare i dati in modo permanente e consentono una gestione dei dati molto più rapida, grazie alla connessione diretta con la scheda madre. Sono l'ideale per applicazioni di Intelligenza Artificiale che richiedono l'elaborazione rapida di grandi volumi di dati in tempo reale.
SSD esterni
Gli SSD esterni, d'altra parte, sono dispositivi di archiviazione portatili che si collegano al computer tramite porte USB, Thunderbolt o altre connessioni. Sebbene offrano comunque buone prestazioni, generalmente sono più lenti rispetto agli SSD interni. Per questo sono ideali per il trasferimento e il backup dei dati, ma meno adatti per applicazioni che richiedono un accesso e una gestione dei dati ad alta velocità, come ad esempio quelle nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale. Tuttavia, sono la scelta migliore per situazioni in cui la portabilità e la flessibilità sono esigenze prioritarie.