L'esecuzione dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale si basa sia sulla memoria (RAM) che su unità a stato solido (SSD), che fungono rispettivamente da ambiente di elaborazione in tempo reale e da data warehouse ad alta velocità. Nessuno dei due è superfluo. La capacità della RAM determina se un modello di IA può essere caricato senza intoppi e la velocità con cui viene eseguito, mentre l’SSD influisce sul tempo di avvio del modello e sull’efficienza dell’alimentazione dei dati durante l’addestramento. Più grande è il modello di IA, maggiori sono le esigenze sia in termini di capacità che di velocità. Questo è il motivo fondamentale per cui l’attuale boom dell’IA ha determinato un’impennata della domanda di chip di memoria e di archiviazione.
Il ruolo fondamentale della RAM nell'intelligenza artificiale
La memoria funge da area di transito dei dati ad alta velocità tra il processore e la memoria permanente, con velocità di lettura/scrittura da decine a centinaia di volte superiori a quelle degli SSD, sebbene i dati vadano persi quando l’alimentazione viene interrotta. Per l’intelligenza artificiale, la memoria svolge tre ruoli fondamentali.
- Residenza del modello. Che si tratti di un chatbot o di uno strumento di generazione di immagini, un modello di IA deve essere caricato interamente in memoria durante l’esecuzione, in modo che il processore possa accedervi rapidamente. Se la memoria non è in grado di contenere l’intero modello, il sistema è costretto a leggere e scrivere costantemente sull’SSD, rallentando le prestazioni di decine di volte e, nei casi più gravi, il programma potrebbe non avviarsi affatto.
- Temporaneo memorizzazione delle variabili intermedie. Durante l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale vengono generate enormi quantità di dati effimeri, tra cui i valori di attivazione di ciascun strato, i gradienti calcolati e i parametri di stato dell'ottimizzatore. Questi dati vengono letti e scritti ripetutamente durante il ciclo di addestramento e devono risiedere in una memoria ad alta velocità per garantire l'efficienza dell'addestramento. Nel caso dei modelli linguistici di grandi dimensioni, il volume dei dati intermedi spesso supera di gran lunga quello dei pesi del modello stesso.
- Buffer per la pre-elaborazione dei dati. Prima di essere inviati alla GPU, i dati di addestramento devono essere sottoposti a operazioni di aumento, normalizzazione, raggruppamento in batch e altre fasi di pre-elaborazione in memoria. Una capacità di memoria insufficiente può bloccare il flusso dei dati, costringendo la GPU a rimanere inattiva in attesa dei dati e causando così uno spreco di costose risorse di calcolo.
Oltre alla capacità, anche la larghezza di banda della memoria è altrettanto fondamentale. La corrente dominante di oggi Memoria DDR5 I moduli possono raggiungere una velocità fino a 51,2 GB/s ciascuno e, con configurazioni multicanale, la larghezza di banda totale del sistema può facilmente superare i 400 GB/s, garantendo un flusso costante di dati verso la GPU. Al terzo trimestre del 2025, la diffusione della DDR5 nel mercato dei server aveva superato i 90%, rendendola la scelta indiscussa per i data center e i cluster di addestramento dell'IA. Una larghezza di banda insufficiente costituirà un collo di bottiglia anche per le GPU più potenti.
Il ruolo fondamentale degli SSD nell'intelligenza artificiale
Gli SSD sono dispositivi di archiviazione persistente che conservano a lungo termine tutti i dati statici relativi all'intelligenza artificiale. Rispetto ai tradizionali unità disco rigido (HDD), Gli SSD offrono velocità di lettura/scrittura casuale centinaia di volte superiori e una latenza estremamente bassa, caratteristica fondamentale per i carichi di lavoro legati all'intelligenza artificiale.
- L'archiviazione dei file modello rappresenta l'utilizzo più basilare degli SSD. I modelli di grandi dimensioni attualmente più diffusi hanno dimensioni che vanno da decine a centinaia di gigabyte, e ad ogni avvio è necessario caricare l’intero modello dalla memoria di archiviazione nella memoria di lavoro. Il caricamento di un modello con 70 miliardi di parametri da un HDD convenzionale può richiedere diversi minuti, mentre un SSD NVMe ad alte prestazioni può ridurre tale tempo a poche decine di secondi.
- Le prestazioni di lettura del set di dati di addestramento sono ancora più cruciali. L'addestramento dell'IA campiona in modo casuale esempi dal set di dati per formare batch: un carico di lavoro caratterizzato da un gran numero di letture casuali di file di piccole dimensioni, che è proprio il punto in cui gli HDD incontrano difficoltà. Gli HDD sono in grado di gestire solo circa un centinaio di letture casuali al secondo, considerando che gli attuali SSD PCIe 4.0 di fascia media offrono comunemente oltre 1000K IOPS in lettura casuale, mentre le unità PCIe 5.0 di punta possono raggiungere fino a 2000K IOPS, ovvero oltre 20.000 volte il valore degli HDD. Se i dati di addestramento sono memorizzati su un disco rigido (HDD), l'utilizzo della GPU potrebbe scendere al di sotto di 20%, con la maggior parte del tempo trascorso in attesa del caricamento dei dati.
- Il salvataggio dei checkpoint durante l'addestramento dipende anche dagli SSD. Per evitare di perdere i progressi in caso di interruzione dell'addestramento, il sistema salva periodicamente gli stati del modello; ogni operazione di scrittura comporta un volume che varia da diversi GB a decine di GB. Le basse velocità di scrittura allungano gli intervalli tra i checkpoint e riducono l'efficienza complessiva dell'addestramento.
- Nei data center di intelligenza artificiale su larga scala, gli SSD fungono anche da livello di dati ad accesso frequente. I dati di addestramento a cui si accede frequentemente e i modelli attivi risiedono su SSD, mentre i backup storici e i dati inattivi a cui si accede raramente vengono trasferiti su HDD più economici o su librerie a nastro, garantendo così un equilibrio tra prestazioni e costi.
Come funzionano insieme
I sistemi di intelligenza artificiale utilizzano una piramide gerarchica di archiviazione: più alto è il livello, maggiore è la velocità, minore è la capacità e più elevato è il costo unitario.
- Al vertice della gerarchia si trova la VRAM della GPU, ovvero Memoria ad alta larghezza di banda (HBM), che contiene i dati attualmente in fase di elaborazione: il più veloce, ma con la capacità minore.
- Il secondo livello è la RAM di sistema, che memorizza i dati da elaborare successivamente e tutti i risultati intermedi: leggermente più lento, ma con una capacità molto maggiore.
- Il terzo livello è costituito dagli SSD NVMe, che ospitano i modelli e i set di dati a cui si accede più frequentemente: ancora più lento, ma in grado di gestire grandi capacità.
- Nella parte inferiore si trovano i dischi rigidi (HDD) e i nastri per i backup a freddo a lungo termine: il più lento, ma con il costo per gigabyte più basso.
I dati fluiscono in modo ordinato tra questi livelli. All’inizio dell’addestramento o dell’inferenza, i pesi del modello vengono caricati dagli SSD nella RAM di sistema. Durante il calcolo, i dati relativi al batch corrente vengono trasferiti dalla RAM alla VRAM della GPU. Una volta che la GPU ha completato il proprio lavoro, i risultati vengono riscritti nella RAM e successivamente salvati periodicamente sugli SSD. Un collo di bottiglia nelle prestazioni a qualsiasi livello rallenterà l’intero sistema; ecco perché l’aggiornamento di un sistema di IA richiede solitamente un approccio olistico. Sostituire solo la scheda grafica mantenendo la memoria e lo spazio di archiviazione precedenti produrrà miglioramenti molto limitati.
Linee guida di configurazione per diversi scenari
I diversi casi d'uso dell'IA presentano requisiti di memoria e SSD molto diversi tra loro. La tabella seguente illustra le configurazioni consigliate sulla base delle configurazioni tipiche in 2026.
| Caso d'uso | RAM consigliata | Capacità consigliata dell'SSD |
|---|---|---|
| Inferenza locale per un modello di linguaggio grande (LLM) con 7 miliardi di parametri | 32 GB o più | 512 GB o più |
| Inferenza locale per un modello di linguaggio grande (LLM) con 13 miliardi di parametri | 64 GB o più | 1 TB o più |
| L'uso quotidiano dell'intelligenza artificiale per la generazione di immagini | 32 GB o più | 1 TB o più |
| Addestramento e messa a punto di modelli di piccole e medie dimensioni | 64 GB o più | SSD NVMe PCIe 4.0 da 2 TB o più |
| Addestramento di modelli di grandi dimensioni con più GPU su un singolo nodo | Da 256 GB a 512 GB | SSD NVMe di livello enterprise da 8 TB o più |
| Server AI di classe data center | Da 1 TB a 4 TB DDR5 | SSD di livello aziendale da 30 TB o più |
