Il Politecnico di Torino sta lavorando alla realizzazione di un data center per rispondere alle necessità di ricerca dell’Ateneo. Il green data center si inserisce in una strategia più ampia con cui il Politecnico di Torino intende consolidare il proprio ruolo di università tecnologica di riferimento a livello europeo.
«Si è partiti da 10 sever e ora ne abbiamo 100 – spiega Marco Mellia, professore ordinario del Dipartimento di Automatica e Informatica – ma i server non erano pensati per l’intelligenza artificiale e la tecnologia evolve molto velocemente».
Per comprendere cosa sia un data center si può pensare a degli armadi dove i server vengono impilati uno sopra l’altro: prima ogni server consumava circa 1 kW, oggi 6 (nella abitazioni di solito i contratti hanno una fornitura da 3 kW); ogni armadio oggi consuma tra i 30 e i 40 kW. Questi armadi vanno mantenuti in sicurezza, alimentati e raffrescati (in passato si utilizzava l’aria, oggi si punta a una soluzione di raffreddamento liquido direttamente del processore o scheda video che riscalda e questo rende più efficiente il processo». In questa fase, per far fronte alle richieste dei Dipartimenti, il Politecnico collocherà due container blindati e attrezzati con 10 “armadi” nella sede di corso Duca degli Abruzzi, intanto si procederà a realizzare il nuovo data center da mille metri quadrati a Mirafiori, a regime tra 5 anni. Un sistema modulare visto l’evolvere velocissimo della tecnologia.
«Sarà comunque un giocattolo rispetto ai grandi produttori di IA – precisa Mellia – Oggi abbiamo 120 schede grafiche, vorremmo arrivare a mille; si stima che Open AI ne abbia oltre 1 milione».
Come si concilia questo sviluppo con la sostenibilità?
«Oggi il 10-15% del consumo energetico del Politecnico è dovuto ai data center, con il nuovo si arriverà al 30%: si tratta di un progetto pensato per essere green, energeticamente efficiente, con pannelli solari; gli stessi componenti saranno più performanti e quindi avranno un impatto minore».
Si cercherà, inoltre, di arrivare a un PUE 1,2 (ora è 1,3): il Power Usage Effectiveness è il principale indice di efficienza energetica dei data center e si calcola dividendo l’energia consumata per quella utilizzata dalle apparecchiature di calcolo. Non meno importante è, però, pensare a quanti server utilizza l’IA rispetto ad altre tecnologie di uso comune nelle vite di tutti, per comprendere meglio l’impatto sui consumi: in Italia You Tube utilizza diverse migliaia di server per permettere agli utenti di guardare video; ChatGpt si limita a cloud con una decina di indirizzi IP.
«Consumiamo più dati ed energia con i social che non con una domanda all’IA». Una riflessione che aiuta anche per il futuro, soprattutto in quanto l’utilizzo dell’intelligenza artificiale «non è una moda – precisa il docente – e ne vediamo i risultati sull’accelerazione della produttività di qualsiasi settore. Certo, occorre saperla usare. Cambia anche il modo di insegnare Informatica: abbiamo bisogno di esperti, con spirito critico, per verificare le parti complesse e individuare gli eventuali errori».
La partita che si sta giocando in Italia, purtroppo, così come in Europa, non è ai livelli di Cina e Usa: «Tre anni fa al Festival dell’economia a Torino raccontavo come Cina e Usa stessero gareggiando per i 100 metri e la vittoria si sarebbe decisa sull’IA mentre l’Europa stava ancora pensando se iscriversi alla gara. Gli altri sono 10 anni avanti rispetto a noi e non abbiamo speranza di colmare il divario. Non siamo quindi all’avanguardia e questo è il risultato di scelte compiute nel passato. E anche ora, i progetti europei hanno un budget di 19 milioni quando Elon Musk investe 19 miliardi… La partita – conclude il professore del Politecnico – si può giocare sulla volontà di ritagliarci uno spazio piccolo ma altamente specializzato, dove si punta sulla forza critica, sull’efficienza. Noi cerchiamo di lavorare per migliorare e sperimentare e ci divertiamo nel farlo».