{"id":18938,"date":"2026-07-14T17:08:32","date_gmt":"2026-07-14T09:08:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=18938"},"modified":"2026-07-14T17:08:34","modified_gmt":"2026-07-14T09:08:34","slug":"why-do-ai-need-ram-and-ssd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/news\/why-do-ai-need-ram-and-ssd\/","title":{"rendered":"Perch\u00e9 l'intelligenza artificiale ha bisogno di RAM e SSD?"},"content":{"rendered":"
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L'esecuzione dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale si basa sia sulla memoria (RAM) che su unit\u00e0 a stato solido (SSD)<\/span><\/a>, che fungono rispettivamente da ambiente di elaborazione in tempo reale e da data warehouse ad alta velocit\u00e0. Nessuno dei due \u00e8 superfluo. La capacit\u00e0 della RAM determina se un modello di IA pu\u00f2 essere caricato senza intoppi e la velocit\u00e0 con cui viene eseguito, mentre l\u2019SSD influisce sul tempo di avvio del modello e sull\u2019efficienza dell\u2019alimentazione dei dati durante l\u2019addestramento. Pi\u00f9 grande \u00e8 il modello di IA, maggiori sono le esigenze sia in termini di capacit\u00e0 che di velocit\u00e0. Questo \u00e8 il motivo fondamentale per cui l\u2019attuale boom dell\u2019IA ha determinato un\u2019impennata della domanda di chip di memoria e di archiviazione.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Il ruolo fondamentale della RAM nell'intelligenza artificiale<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La memoria funge da area di transito dei dati ad alta velocit\u00e0 tra il processore e la memoria permanente, con velocit\u00e0 di lettura\/scrittura da decine a centinaia di volte superiori a quelle degli SSD, sebbene i dati vadano persi quando l\u2019alimentazione viene interrotta. Per l\u2019intelligenza artificiale, la memoria svolge tre ruoli fondamentali.<\/p>

  1. Residenza del modello.<\/span><\/strong>\u00a0Che 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\u2019esecuzione, in modo che il processore possa accedervi rapidamente. Se la memoria non \u00e8 in grado di contenere l\u2019intero modello, il sistema \u00e8 costretto a leggere e scrivere costantemente sull\u2019SSD, rallentando le prestazioni di decine di volte e, nei casi pi\u00f9 gravi, il programma potrebbe non avviarsi affatto.<\/span><\/li>
  2. Temporaneo<\/span> memorizzazione delle variabili intermedie.<\/span><\/strong>\u00a0Durante l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale vengono generate enormi quantit\u00e0 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 velocit\u00e0 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.<\/span><\/li>
  3. Buffer per la pre-elaborazione dei dati.<\/span><\/strong>\u00a0Prima 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 capacit\u00e0 di memoria insufficiente pu\u00f2 bloccare il flusso dei dati, costringendo la GPU a rimanere inattiva in attesa dei dati e causando cos\u00ec uno spreco di costose risorse di calcolo.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Oltre alla capacit\u00e0, anche la larghezza di banda della memoria \u00e8 altrettanto fondamentale.\u00a0<\/span>La corrente dominante di oggi Memoria DDR5<\/span><\/a> I moduli possono raggiungere una velocit\u00e0 fino a 51,2 GB\/s ciascuno e, con configurazioni multicanale, la larghezza di banda totale del sistema pu\u00f2 facilmente superare i 400 GB\/s<\/span>, garantendo un flusso costante di dati verso la GPU.\u00a0<\/span>Al terzo trimestre del 2025, la diffusione della DDR5 nel mercato dei server aveva superato i 90%<\/span>, rendendola la scelta indiscussa per i data center e i cluster di addestramento dell'IA. Una larghezza di banda insufficiente costituir\u00e0 un collo di bottiglia anche per le GPU pi\u00f9 potenti.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Il ruolo fondamentale degli SSD nell'intelligenza artificiale<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Gli SSD sono dispositivi di archiviazione persistente che conservano a lungo termine tutti i dati statici relativi all'intelligenza artificiale. Rispetto ai tradizionali unit\u00e0 disco rigido (HDD)<\/span><\/a>, Gli SSD offrono velocit\u00e0 di lettura\/scrittura casuale centinaia di volte superiori e una latenza estremamente bassa, caratteristica fondamentale per i carichi di lavoro legati all'intelligenza artificiale.<\/p>

    1. L'archiviazione dei file modello rappresenta l'utilizzo pi\u00f9 basilare degli SSD.<\/strong> I modelli di grandi dimensioni attualmente pi\u00f9 diffusi hanno dimensioni che vanno da decine a centinaia di gigabyte, e ad ogni avvio \u00e8 necessario caricare l\u2019intero modello dalla memoria di archiviazione nella memoria di lavoro. Il caricamento di un modello con 70 miliardi di parametri da un HDD convenzionale pu\u00f2 richiedere diversi minuti, mentre un SSD NVMe ad alte prestazioni pu\u00f2 ridurre tale tempo a poche decine di secondi.<\/span><\/li>
    2. Le prestazioni di lettura del set di dati di addestramento sono ancora pi\u00f9 cruciali.<\/strong> 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 \u00e8 proprio il punto in cui gli HDD incontrano difficolt\u00e0. Gli HDD sono in grado di gestire solo circa un centinaio di letture casuali al secondo,\u00a0<\/span>considerando che gli attuali SSD PCIe 4.0 di fascia media offrono comunemente oltre 1000K IOPS in lettura casuale, mentre le unit\u00e0 PCIe 5.0 di punta possono raggiungere fino a 2000K IOPS, ovvero oltre 20.000 volte il valore degli HDD<\/span>. 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.<\/span><\/li>
    3. Il salvataggio dei checkpoint durante l'addestramento dipende anche dagli SSD.<\/strong> 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 velocit\u00e0 di scrittura allungano gli intervalli tra i checkpoint e riducono l'efficienza complessiva dell'addestramento.<\/span><\/li>
    4. Nei data center di intelligenza artificiale su larga scala, gli SSD fungono anche da livello di dati ad accesso frequente.<\/strong> 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 pi\u00f9 economici o su librerie a nastro, garantendo cos\u00ec un equilibrio tra prestazioni e costi.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Come funzionano insieme<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      I sistemi di intelligenza artificiale utilizzano una piramide gerarchica di archiviazione: pi\u00f9 alto \u00e8 il livello, maggiore \u00e8 la velocit\u00e0, minore \u00e8 la capacit\u00e0 e pi\u00f9 elevato \u00e8 il costo unitario.<\/p>