Green & Smart: come valorizzare i core inutilizzati di IBM Power i con l’Intelligenza Artificiale
In un’epoca in cui efficienza e sostenibilità diventano priorità strategiche, Horsa Power ha scelto di guardare all’interno delle proprie architetture IT per generare nuovo valore.
La sfida?
Trasformare i core inutilizzati di IBM Power i in una risorsa intelligente, capace di ospitare workload di Intelligenza Artificiale.
Un approccio Green & Smart che unisce ottimizzazione delle risorse, riduzione degli sprechi energetici e innovazione tecnologica concreta.
Il valore invisibile dei core inutilizzati
In molte realtà aziendali, i sistemi IBM Power i vengono ancora percepiti come motori esclusivamente transazionali.
Eppure, dietro la loro stabilità e potenza, si nasconde un potenziale spesso inutilizzato: core dedicati che restano dormienti o sottoutilizzati per gran parte del ciclo operativo.
Questa condizione rappresenta una straordinaria opportunità di innovazione a costo marginale zero: la modernizzazione più intelligente e sostenibile, infatti, non passa necessariamente per la migrazione dei dati, ma per la valorizzazione delle risorse già presenti.
Accendere i core dormienti del proprio Power Systems e portarvi linguaggi come Python significa trasformare un’infrastruttura affidabile in una piattaforma Green & Smart, capace di abilitare nuovi scenari di Intelligenza Artificiale e analisi avanzata senza impatti strutturali.
Sfruttare la "Capacità Oscura" per l'AI
Grazie alla flessibilità di PowerVM, possiamo reindirizzare i core e la memoria inutilizzati - cicli che la partizione IBM i principale (a meno che non sia dedicata e sovradimensionata) non sfrutta completamente – e configurarli in due modi rivoluzionari per l'Intelligenza Artificiale:
- PASE
Integrazione Istantanea e Leggera. Librerie di base di Python possono risiedere direttamente nell'ambiente PASE. Questo offre un'interfaccia a bassissima latenza e il percorso più breve per elaborazioni veloci e la massima vicinanza al Db2. - LPAR Linux (AI Dedicated Engine)
Per il Training, Deep Learning o l'Inferenza che richiede massima performance, possiamo allocare i core Power non essenziali per IBM i in una partizione Linux (es. Red Hat o Ubuntu, ottimizzata per Power). Questa partizione funge da un vero e proprio "motore AI dedicato" all'interno del tuo stesso chassis.
Vantaggio competitivo: abbattere la Data Latency
Perché il "Motore AI dedicato" interno vince sull'architettura cloud o x86 esterna?
La Data Latency.
Immaginate di dover analizzare ogni minuto milioni di transazioni Db2 per un modello predittivo di frode:
- SCENARIO ESTERNO
I dati devono essere estratti (estrazione pesante), replicati in un DB esterno e poi trasferiti (latenza di rete e storage) all'ambiente AI.
RISULTATO
Analisi lenta, costosa e con elevati rischi di sicurezza e compliance. - SCENARIO POWER + PYTHON
Il modello Python gira sull'LPAR Linux adiacente, collegato direttamente e ottimizzato a livello hardware (NUMA) per minimizzare la latenza della memoria interna. L'Inferenza legge i dati Db2 in un ambiente virtuale sulla stessa macchina.
RISULTATO
Insight in tempo quasi reale, massimizzazione della DataSecurity e trasformazione di un costo (risorsa inutilizzata) in profitto (analisi rapida).
In conclusione
L’evoluzione non passa sempre dall’acquisto di nuove tecnologie, ma dalla capacità di massimizzare ciò che già si possiede.
Ottimizzare le risorse dormienti del proprio IBM Power i significa trasformare l’infrastruttura esistente in un ecosistema intelligente, pronto ad accogliere workload di Machine Learning e Intelligenza Artificiale in modo nativo, efficiente e sostenibile.
Un approccio strategico che unisce innovazione e responsabilità: meno hardware, minori consumi, maggiore valore dai dati critici aziendali.
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