{"id":22128,"date":"2026-11-12T15:00:00","date_gmt":"2026-11-12T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/?p=22128"},"modified":"2026-11-05T08:25:52","modified_gmt":"2026-11-05T07:25:52","slug":"hosting-applicazioni-cpu-gpu-spazio-di-archiviazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/it\/hosting-ki-anwendungen-cpu-gpu-storage\/","title":{"rendered":"Hosting per applicazioni di intelligenza artificiale: dimensionamento di CPU, GPU e storage"},"content":{"rendered":"<div class=\"wh-article\" data-wh-layout=\"2.1.2\" style=\"width:100%;max-width:820px;margin:0 auto;color:#263b4b;font-family:inherit;font-size:18px;line-height:1.8;text-align:start;overflow-wrap:break-word;box-sizing:border-box\"><p class=\"wh-lead\" style=\"font-size:20px;line-height:1.7;color:#233746;margin:0 0 1.1em\">Per l'hosting AI, \u00e8 il carico di lavoro specifico a determinare la quantit\u00e0 di potenza della CPU, memoria della GPU e spazio di archiviazione di cui hai bisogno. <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Modello, precisione e parallelismo<\/strong> sono importanti tanto quanto i tempi di risposta e l\u2019accesso ai dati. Nei modelli di testo, oltre ai pesi, anche la cache e il buffer di esecuzione occupano memoria; contesti lunghi e richieste simultanee possono aumentare il fabbisogno.  Un primo calcolo aiuta nella preselezione. Per verificare se l\u2019infrastruttura \u00e8 effettivamente adeguata, \u00e8 necessario eseguire successivamente dei test con un carico rappresentativo e in base ai requisiti della propria applicazione.<\/p>\n<nav class=\"wh-toc\" aria-label=\"Contenuto di questo articolo\" style=\"display:block;margin:28px 0 38px;padding:22px;border:1px solid #d9e4e8;border-radius:14px;background:#f4f8f8\"><p class=\"wh-toc-title\" style=\"font-size:13px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;color:#49656b;margin:0 0 14px\">Vai direttamente alla sezione<\/p><div class=\"wh-toc-grid\" style=\"display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(min(100%,280px),1fr));gap:10px\"><div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#workload-anforderungen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Limitare innanzitutto il carico di lavoro dell'IA<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#cpu-ram-datenzufuhr\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">CPU e RAM in fase di sviluppo<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#gpu-vram-grundlagen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Comprendere bene la GPU e la VRAM<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#speicher-rechenbeispiel\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Calcolo approssimativo della memoria del modello<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#workloads-vergleichen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Confronto tra carichi di lavoro e colli di bottiglia<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#storage-netzwerk-planen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Pianificazione dello storage e delle connessioni GPU<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#messung-fehlersuche\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Rilevare i colli di bottiglia sotto carico<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#betrieb-wiederherstellung\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Gestire in modo affidabile l'infrastruttura di IA<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#hosting-entscheidung\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Scegliere il modello di hosting e il server GPU<\/a><\/div>\n<\/div><\/nav><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"workload-anforderungen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"workload-anforderungen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Limitare innanzitutto il carico di lavoro dell'IA<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">La scelta dell'hardware inizia dal compito da svolgere, non da una GPU. Nel caso della <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Inferenza<\/strong> Un modello esistente elabora gli input e genera, ad esempio, delle risposte. Il fine-tuning adatta un modello pre-addestrato a dati aggiuntivi o a un compito specifico; l\u2019addestramento completo, invece, costruisce i pesi del modello nell\u2019ambito di un ciclo di addestramento a s\u00e9 stante.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Questi obiettivi determinano profili di carico diversi: un servizio di chat deve rispondere alle richieste, mentre un\u2019attivit\u00e0 di addestramento elabora dati per un periodo di tempo pi\u00f9 lungo e salva i risultati intermedi. Per <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Hosting AI<\/strong> Dovresti quindi stabilire se l'attenzione debba concentrarsi sul tempo di risposta, sulle richieste elaborate, sulla durata della formazione o, ad esempio, sui costi di una determinata attivit\u00e0.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Documenta la versione del modello e il tempo di esecuzione, nonch\u00e9 il numero di parametri, l\u2019architettura, la precisione e l\u2019eventuale quantizzazione prevista. Annotare inoltre le lunghezze previste per gli input e gli output, le richieste simultanee o le dimensioni dei batch, nonch\u00e9 il carico di picco. In questo modo \u00e8 possibile confrontare le offerte e i test successivi sulla base delle stesse ipotesi, anzich\u00e9 limitarsi a mettere a confronto i soli dati nominali dell\u2019hardware.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Nel caso di un assistente di chat interno, una singola richiesta breve pu\u00f2 essere gestita senza problemi, mentre diverse conversazioni lunghe possono sovraccaricare la memoria. La cache KV mantiene stati aggiuntivi durante la generazione del testo; il suo fabbisogno dipende, tra l\u2019altro, dal modello e dall\u2019elaborazione. Pertanto, non limitarti a pianificare solo per il dialogo medio, ma considera anche contesti lunghi e l\u2019utilizzo in parallelo. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Tieni inoltre conto di quali dati vengono trattati, dove possono essere archiviati e quali livelli di disponibilit\u00e0 e tempi di ripristino sono necessari. Questi obiettivi operativi influenzano la scelta tra un singolo server e un\u2019architettura pi\u00f9 complessa. Le ipotesi rimangono un punto di partenza: solo una verifica con un carico rappresentativo potr\u00e0 dimostrare se sono valide.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"cpu-ram-datenzufuhr\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"cpu-ram-datenzufuhr\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">CPU e RAM in fase di sviluppo<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Anche se un modello viene eseguito su una GPU, la CPU collabora lungo il percorso dei dati. Pu\u00f2 ricevere richieste, tokenizzare il testo, leggere file e preparare gli input per l\u2019elaborazione del modello. Se questa preparazione \u00e8 troppo lenta, la GPU rimane in attesa di lavoro; in tal caso, un acceleratore pi\u00f9 potente non risolve necessariamente il collo di bottiglia.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Il sito <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Memoria di lavoro<\/strong> A seconda dell'applicazione, occupa spazio per i componenti del modello, i dati preparati e le cache dei file. A ci\u00f2 si aggiunge lo spazio di memoria necessario per i processi che caricano e convertono i dati di addestramento. Pertanto, non limitarti a pianificare solo il modello stesso, ma considera anche il percorso dal set di dati al batch finito e prevedi riserve sufficienti per i picchi di elaborazione.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">I DataLoader di PyTorch possono utilizzare pi\u00f9 worker per l'elaborazione parallela dei dati. Tuttavia, i worker aggiuntivi occupano anch'essi memoria; anche l'area di memoria condivisa pu\u00f2 diventare insufficiente. Aumenta quindi il loro numero gradualmente e monitora i tempi di attesa dei dati e il fabbisogno di memoria, invece di adottare un valore fisso come raccomandazione generale. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Un numero maggiore di core della CPU \u00e8 utile soprattutto nei casi in cui le attivit\u00e0 da svolgere possano essere eseguite in parallelo. Se invece l\u2019accesso allo storage, una singola fase di elaborazione o la stessa GPU limitano la velocit\u00e0 di elaborazione, l\u2019aggiunta di ulteriori core non cambia granch\u00e9. Anche il comportamento di clock pu\u00f2 essere rilevante per le richieste brevi; per ulteriori approfondimenti si veda l\u2019articolo su <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/governor-della-cpu-prestazioni-del-server-di-hosting\/\">Governor della CPU sui server di hosting<\/a>.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per i modelli di piccole dimensioni o le richieste sporadiche, l\u2019inferenza su CPU rappresenta un\u2019alternativa da prendere in considerazione rispetto al sistema GPU sempre attivo. Confronta entrambe le varianti utilizzando lo stesso modello, con la precisione adeguata e il profilo di carico previsto. \u00c8 fondamentale verificare se la CPU \u00e8 in grado di garantire il tempo di risposta richiesto anche nei momenti di picco e quali costi effettivi ne derivano.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"gpu-vram-grundlagen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"gpu-vram-grundlagen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Comprendere bene la GPU e la VRAM<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Nel caso di un\u2019inferenza interamente residente sulla GPU, i pesi del modello devono essere contenuti nella memoria disponibile della GPU. Il <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Fabbisogno di VRAM<\/strong> Ma non finisce qui: il runtime necessita di ulteriori aree per i risultati intermedi e i buffer temporanei. Una mappa in cui i pesi rientrano a malapena dal punto di vista matematico non costituisce quindi una base sicura per il funzionamento in produzione.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Nella generazione autoregressiva di testo si aggiunge la cache KV. Questa memorizza gli stati di chiave e valore gi\u00e0 calcolati, in modo che possano essere riutilizzati nelle fasi successive della generazione. Contesti lunghi e richieste elaborate contemporaneamente possono aumentare questo fabbisogno di memoria aggiuntivo; l\u2019entit\u00e0 di tale aumento dipende dal modello e dall\u2019elaborazione. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">La documentazione di Transformers 4.48.2 descrive, tra le altre cose, la quantizzazione della cache e lo spostamento in memoria come possibilit\u00e0 per risparmiare VRAM. Il vantaggio dipende dall\u2019implementazione e dal carico; ulteriori elaborazioni o trasferimenti di dati possono ridurre la velocit\u00e0. Verifica quindi congiuntamente il consumo di memoria e il tempo di risposta, invece di considerare automaticamente un risparmio di memoria come un guadagno in termini di prestazioni. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Durante l'addestramento, il calcolo inferenziale \u00e8 ancora meno sufficiente. Oltre ai pesi, sono necessari spazi di memoria per i gradienti, gli stati dell'ottimizzatore e le attivazioni memorizzate. L'entit\u00e0 di queste componenti dipende, tra l'altro, dall'ottimizzatore, dalla precisione e dal metodo di addestramento; sequenze pi\u00f9 lunghe o batch pi\u00f9 grandi possono aumentare in particolare la memoria dedicata alle attivazioni. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per un'esecuzione interamente residente sulla GPU, la VRAM disponibile deve essere in grado di contenere i pesi e i dati di esecuzione necessari. I metodi ibridi possono mantenere parti dell'elaborazione o i pesi del modello al di fuori della GPU; la loro idoneit\u00e0 e i costi dei trasferimenti di dati dipendono dal tempo di esecuzione. Ci\u00f2 va distinto dallo spostamento della cache KV descritto in Transformers 4.48.2. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Considera congiuntamente il modello, la durata dell'esecuzione e il parallelismo previsto e verifica i livelli massimi di memoria sotto un carico rappresentativo. Una memoria sufficiente per la modalit\u00e0 di esecuzione scelta non \u00e8 di per s\u00e9 una garanzia del tempo di risposta o del carico di lavoro desiderati.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"speicher-rechenbeispiel\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"speicher-rechenbeispiel\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Calcolo approssimativo della memoria del modello<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Un primo calcolo della memoria parte dal numero dei parametri del modello e dal formato in cui vengono effettivamente memorizzati i loro pesi. Esso fornisce un limite minimo per questa quota di memoria, ma non ancora un dimensionamento completo del server GPU. In particolare, non indica quanta memoria richieda una specifica richiesta in fase di esecuzione.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Esempio di calcolo illustrativo, non si tratta di una misurazione:<\/strong> Sette miliardi di parametri moltiplicati per due byte danno 14 miliardi di byte per i pesi. Dividendo questo valore per 1.073.741.824 byte per GiB, si ottengono circa 13,0 GiB. Ci\u00f2 presuppone che tutti i pesi considerati siano effettivamente rappresentati in modo uniforme con due byte per parametro; formati diversi o rappresentazioni aggiuntive modificano il calcolo.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Non \u00e8 incluso il <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Cache KV<\/strong> per la generazione di testo, i buffer temporanei e l'overhead di esecuzione. Soprattutto in presenza di contesti lunghi, la cache pu\u00f2 aumentare in modo significativo; anche il numero di richieste elaborate contemporaneamente \u00e8 rilevante ai fini della riserva necessaria. La documentazione sulla cache di Transformers 4.48.2 descrive inoltre alcune tecniche che consentono di risparmiare memoria, ma che, a seconda della tecnica utilizzata, comportano una riduzione della velocit\u00e0. <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large wh-figure\" aria-describedby=\"wh-caption-detail1\" style=\"display:block;float:none;clear:both;width:100%;max-width:760px;margin:34px auto 40px;border:1px solid #dae5e9;border-radius:14px;overflow:hidden;background:#f5f8fa;box-shadow:0 10px 28px -17px rgba(24,47,60,.28);box-sizing:border-box\"><div class=\"wh-figure-media\" style=\"display:block;background:#eef3f5;line-height:0\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"534\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-1024x683.webp\" class=\"wp-image-22138\" alt=\"Illustrazione generata dall&#039;intelligenza artificiale di un contenitore con blocchi separati per i pesi del modello, la cache e il buffer di esecuzione.\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-1024x683.webp 1024w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-300x200.webp 300w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-768x512.webp 768w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-18x12.webp 18w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" ><\/div><figcaption class=\"wh-caption\" id=\"wh-caption-detail1\" style=\"display:block;margin:0;padding:12px 18px 15px;border-top:1px solid #dce5e9;color:#506575;background:#f5f8fa;font-size:14px;line-height:1.55;text-align:start\">Illustrazione generata dall'IA: nel calcolo del peso, durante la fase di inferenza si aggiungono ulteriori porzioni di memoria.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per l\u2019addestramento, il calcolo del peso non \u00e8 affatto sufficiente. La documentazione relativa a Transformers 4.35.0 stima, per una configurazione esemplificativa a precisione mista con AdamW, 18 byte per parametro, oltre alle attivazioni. In questo valore sono inclusi ulteriori componenti quali i gradienti e gli stati dell\u2019ottimizzatore; le attivazioni dipendono, tra l\u2019altro, dalla lunghezza della sequenza e dalla dimensione del batch. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">I 18 byte non rappresentano un moltiplicatore generico valido per ogni sessione di addestramento: l\u2019ottimizzatore, la precisione e il metodo di addestramento possono modificare il fabbisogno. Pertanto, n\u00e9 da questo valore n\u00e9 dai 13,0 GiB si pu\u00f2 dedurre una raccomandazione relativa a una determinata dimensione della VRAM. Per la scelta sono determinanti il tempo di esecuzione effettivo e i picchi di memoria previsti sotto un carico rappresentativo.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"workloads-vergleichen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"workloads-vergleichen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Confronto tra carichi di lavoro e colli di bottiglia<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">A parit\u00e0 di pesi del modello, a seconda del compito da svolgere possono presentarsi requisiti molto diversi. La tabella mostra possibili punti critici, senza indicare alcuna gerarchia n\u00e9 garantire l\u2019esistenza di colli di bottiglia. Quale risorsa costituisca effettivamente il limite dipende, tra l\u2019altro, dal modello, dalla pipeline di dati, dalla parallelizzazione e dal carico di lavoro.<\/p>\n<div class=\"wh-table-scroll\" tabindex=\"0\" role=\"region\" aria-label=\"Carichi di lavoro: componenti di memoria e punti di controllo pratici\" style=\"width:100%;max-width:100%;overflow-x:auto;margin:28px 0;border:1px solid #dce5e9;border-radius:14px;background:#fff;box-shadow:0 10px 28px -16px rgba(24,47,60,.32);box-sizing:border-box\"><table style=\"width:100%;min-width:580px;border-collapse:separate;border-spacing:0;border:0;margin:0;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff\"><caption style=\"padding:20px;text-align:start;font-size:17px;line-height:1.5;font-weight:700;color:#173246;background:#fff\">Carichi di lavoro: componenti di memoria e punti di controllo pratici<\/caption><thead><tr><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Carico di lavoro<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Possibili colli di bottiglia<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Memoria aggiuntiva<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Indicatore e alternativa<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Inferenza sulla CPU<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Tempo di elaborazione della CPU e alimentazione dei dati<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">RAM per l'esecuzione e gli input<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Verificare il tempo di risposta; confrontare l'inferenza GPU<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Inferenza su GPU<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">VRAM e alimentazione dei dati<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Cache e buffer temporanei<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Verificare la latenza e l'utilizzo della memoria; confrontare l'inferenza della CPU<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Messa a punto<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Memoria della GPU ed elaborazione dei dati<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Gradienti, stati dell'ottimizzatore e attivazioni<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Verificare i passi per unit\u00e0 di tempo; valutare l'utilizzo del Gradient Accumulation<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Servizio distribuito<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Comunicazione tra GPU o server<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Cache e buffer di esecuzione<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Verificare il tempo di risposta e la velocit\u00e0 di elaborazione; se la memoria \u00e8 sufficiente, confrontare una GPU<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Nel caso di un assistente di chat interno, il modello e la generazione rappresentano solo una parte della pianificazione. Definisci una lunghezza massima dell\u2019input, una lunghezza prevista dell\u2019output e il numero di utenti simultanei. Successivamente \u00e8 possibile verificare se il tempo di risposta rimane accettabile in caso di picchi di carico e se pesi, cache e buffer rientrano contemporaneamente nella memoria disponibile.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Una ricerca di documenti con risposta generativa comporta un percorso di dati pi\u00f9 lungo: i documenti vengono importati ed elaborati, vengono generati gli embedding, viene effettuato un search nell\u2019indice e i contenuti rilevanti vengono trasmessi al modello linguistico. L'importazione e la ricerca possono avere requisiti di CPU, RAM e spazio di archiviazione diversi rispetto alla generazione. Pertanto, \u00e8 opportuno registrare separatamente i tempi e i requisiti di memoria di queste fasi.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Durante la messa a punto \u00e8 possibile <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Accumulo del gradiente<\/strong> consentono di ottenere una dimensione effettiva del batch maggiore, sebbene vengano elaborati contemporaneamente solo batch singoli pi\u00f9 piccoli. I gradienti di pi\u00f9 passaggi vengono raccolti prima che i parametri vengano aggiornati. Ci\u00f2 pu\u00f2 essere utile in caso di memoria limitata, ma non garantisce un aumento della produttivit\u00e0; i passaggi di elaborazione aggiuntivi possono richiedere tempo. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Anche l\u2019alimentazione dei dati merita un\u2019attenzione particolare: se la pre-elaborazione o il caricamento dei dati sono pi\u00f9 lenti rispetto all\u2019elaborazione del modello, una GPU pi\u00f9 potente non \u00e8 necessariamente d\u2019aiuto. Al contrario, una pipeline di dati veloce non pu\u00f2 sostituire una VRAM insufficiente. \u00c8 quindi opportuno confrontare le alternative utilizzando gli stessi dati di input e un profilo di carico comprensibile. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"storage-netzwerk-planen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"storage-netzwerk-planen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Pianificazione dello storage e delle connessioni GPU<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Ai fini della pianificazione dello spazio di archiviazione, \u00e8 opportuno distinguere tra tipo di dati e modalit\u00e0 di accesso: i set di dati di addestramento vengono letti ripetutamente, mentre i pesi del modello vengono caricati prima dell\u2019utilizzo. Entrambi necessitano di una fonte affidabile da cui possano essere nuovamente resi disponibili in caso di cambio di host. La capacit\u00e0 da sola non \u00e8 sufficiente; anche i tempi di caricamento e i modelli di accesso influenzano il funzionamento.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">I dati di lavoro temporanei possono essere memorizzati su un disco NVMe locale qualora sia necessario uno spazio di lavoro veloce. Verifica con il fornitore se questi dati resistono ai riavvii e ai cambi di host. I checkpoint e i backup, invece, richiedono una strategia di conservazione pianificata con cura e un percorso di ripristino verificato; una directory scratch locale non costituisce automaticamente un backup indipendente.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large wh-figure\" aria-describedby=\"wh-caption-detail2\" style=\"display:block;float:none;clear:both;width:100%;max-width:760px;margin:34px auto 40px;border:1px solid #dae5e9;border-radius:14px;overflow:hidden;background:#f5f8fa;box-shadow:0 10px 28px -17px rgba(24,47,60,.28);box-sizing:border-box\"><div class=\"wh-figure-media\" style=\"display:block;background:#eef3f5;line-height:0\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"534\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-1024x683.webp\" class=\"wp-image-22140\" alt=\"Immagine simbolica generata dall&#039;intelligenza artificiale raffigurante un&#039;unit\u00e0 NVMe e un&#039;unit\u00e0 di archiviazione esterna su un tappetino da lavoro.\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-1024x683.webp 1024w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-300x200.webp 300w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-768x512.webp 768w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-18x12.webp 18w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" ><\/div><figcaption class=\"wh-caption\" id=\"wh-caption-detail2\" style=\"display:block;margin:0;padding:12px 18px 15px;border-top:1px solid #dce5e9;color:#506575;background:#f5f8fa;font-size:14px;line-height:1.55;text-align:start\">Immagine simbolica generata dall'IA: l'area di lavoro locale e l'archiviazione indipendente dei dati svolgono funzioni diverse.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Lo storage condivisibile o basato su oggetti pu\u00f2 facilitare la distribuzione e l'archiviazione di record di dati, pesi e checkpoint. \u00c8 fondamentale verificare se l\u2019applicazione supporti la modalit\u00e0 di accesso scelta e se i dati possano essere caricati e ripristinati entro i tempi previsti. Un\u2019area di lavoro locale aggiuntiva pu\u00f2 rivelarsi utile, ma non sostituisce l\u2019archiviazione permanente.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">GPUDirect Storage<\/strong> Consente, in presenza di condizioni adeguate a livello di hardware, software e file system, un percorso dei dati pi\u00f9 diretto tra lo storage e la memoria della GPU. Ci\u00f2 risulta particolarmente interessante quando l\u2019input e l\u2019output si trovano sul percorso critico e l\u2019applicazione utilizza il percorso supportato. Se la CPU deve prima decodificare o pre-elaborare i dati, ci\u00f2 pu\u00f2 limitarne i vantaggi. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">In presenza di pi\u00f9 GPU, occorre distinguere tra replica e ripartizione. La replica fornisce copie del modello per distribuire le richieste; non trasforma automaticamente le aree VRAM separate in una memoria condivisa. La documentazione relativa a vLLM 0.20.1 descrive una tale distribuzione parallela dei dati; ci\u00f2 non implica alcuna affermazione riguardo a qualsiasi altra versione di runtime. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Il parallelismo tensoriale e quello in pipeline, invece, distribuiscono parti dell\u2019elaborazione e generano esigenze di comunicazione. A tal fine, verifica le connessioni tra le GPU e, in caso di pi\u00f9 server, la topologia di rete e il supporto offerto dal modello e dal runtime. La documentazione relativa a vLLM 0.8.5 tratta queste strategie per il serving distribuito; le indicazioni specifiche riportate sono legate alla versione. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"messung-fehlersuche\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"messung-fehlersuche\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Rilevare i colli di bottiglia sotto carico<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Un confronto significativo inizia con un documento <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">profilo di carico<\/strong>. Specificare la versione del modello, la precisione, la variante hardware specifica e la versione del runtime. Aggiungere le lunghezze tipiche e massime del contesto, le lunghezze di output e il numero di richieste simultanee. In questo modo sar\u00e0 possibile verificare una successiva modifica dell\u2019infrastruttura alle stesse condizioni.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Durante l'inferenza, misura il tempo necessario per ottenere il primo token e la velocit\u00e0 di generazione. Registra inoltre gli errori e i tempi di risposta sia in condizioni di carico normale che in caso di picchi previsti. Un throughput medio elevato non \u00e8 sufficiente se singole richieste, in presenza di contesti lunghi o di un elevato livello di parallelismo, rimangono in attesa troppo a lungo o falliscono.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per l'addestramento e la messa a punto, \u00e8 opportuno utilizzare come punto di partenza i passaggi o gli esempi elaborati per unit\u00e0 di tempo. Osserva inoltre quanto tempo la pipeline di dati richiede per il batch successivo. I DataLoader di PyTorch possono essere preparati con pi\u00f9 worker; anche il loro fabbisogno di memoria e il carico sulla memoria condivisa devono essere presi in considerazione nella valutazione. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Rileva i picchi relativi alla memoria GPU e alla RAM, nonch\u00e9 l'utilizzo dello spazio di archiviazione e i tempi di attesa. Su un sistema NVIDIA esistente, il comando di lettura mostra <code data-no-translation style=\"font:600 .87em\/1.5 ui-monospace,monospace;color:#235063;background:#edf3f5;border-radius:4px;padding:.1em .3em\">nvidia-smi<\/code> A seconda del dispositivo e del driver, tra le altre cose, lo stato della GPU e l'utilizzo della memoria. Non modifica alcuna configurazione operativa, ma non sostituisce una misurazione effettuata dall'applicazione. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Un basso carico della GPU, di per s\u00e9, non indica n\u00e9 un problema della CPU n\u00e9 un problema di storage. Confrontalo nel tempo con i tempi di attesa dei dati, l'andamento delle richieste e l'occupazione della memoria, modificando, se possibile, solo una variabile rilevante per ogni confronto. Documenta anche i limiti del test, ad esempio se mancano ancora picchi di carico rari o input particolarmente lunghi.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"betrieb-wiederherstellung\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"betrieb-wiederherstellung\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Gestire in modo affidabile l'infrastruttura di IA<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">La pianificazione operativa richiede una combinazione verificabile di variante della GPU, driver, framework e runtime del modello. Prima di effettuare gli aggiornamenti, verifica quali versioni sono supportate insieme e come tornare alla combinazione precedente in caso di problemi. In presenza di percorsi dati specifici, come GPUDirect Storage, anche l\u2019hardware, il software e il file system devono essere adeguati all\u2019uso previsto. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Stabilisci chi \u00e8 autorizzato a leggere o modificare modelli, dati di addestramento, protocolli e interfacce amministrative. Per i dati sensibili, \u00e8 inoltre necessario verificare che la posizione di archiviazione, la trasmissione dei dati e il periodo di conservazione siano conformi ai requisiti in materia di protezione dei dati. Verifica questi aspetti per tutti i servizi coinvolti, non solo per il server su cui \u00e8 in esecuzione il modello.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">A <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Punto di controllo<\/strong> salva lo stato dell'addestramento in vista di un successivo ripristino. Definisci quali stati sono necessari al tuo software di addestramento, con quale frequenza devono essere salvati e per quanto tempo devono essere conservati. I pesi del modello destinati alla distribuzione e i checkpoint per la ripresa dell'addestramento hanno finalit\u00e0 diverse e dovrebbero essere contrassegnati di conseguenza.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Lo spazio di archiviazione locale non \u00e8 automaticamente permanente e non sostituisce un backup indipendente. Chiedi al fornitore cosa succede ai dati locali in caso di riavvio, sostituzione dell\u2019host o scadenza del contratto. Conserva i dati necessari indipendentemente dall\u2019area di lavoro e verifica il ripristino nella pratica, compreso il tempo necessario per tornare operativi.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Nel caso di lavori distribuiti, il monitoraggio comprende, oltre alle singole GPU, anche i nodi, le connessioni di rete e lo stato di avanzamento dell\u2019intera applicazione. Pianificare da quale stato salvato un processo debba ripartire dopo un'interruzione e quali risorse debbano essere disponibili a tal fine. Se parti del modello sono distribuite su pi\u00f9 server, anche le loro connessioni influenzano il funzionamento; le indicazioni contenute nella documentazione vLLM 0.8.5 sono specifiche per quella versione. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"hosting-entscheidung\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"hosting-entscheidung\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Scegliere il modello di hosting e il server GPU<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">In caso di lavori occasionali, \u00e8 possibile ricorrere a un <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Server GPU<\/strong> pu\u00f2 essere vantaggioso: paghi in base alle condizioni specifiche dell\u2019offerta per la fornitura necessaria, invece di mantenere una capacit\u00e0 a disposizione in modo permanente. Confronta anche i tempi di avvio, la disponibilit\u00e0 nel momento desiderato e i costi relativi ai dati archiviati e alla trasmissione dei dati.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">In caso di carico costante, vale la pena optare per un\u2019infrastruttura riservata in modo permanente. Questa soluzione pu\u00f2 offrire un maggiore controllo sui tempi di esecuzione e sul percorso dei dati, ma richiede una pianificazione autonoma per gli aggiornamenti, il monitoraggio e il ripristino. Un servizio di inferenza gestito si fa carico di parte di queste operazioni; verifica, tuttavia, quali modelli, impostazioni e percorsi dei dati siano effettivamente disponibili in tale contesto.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per la scelta dell'infrastruttura di machine learning sono necessarie informazioni relative a <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">una specifica versione della GPU<\/strong> in particolare: capacit\u00e0 della VRAM, larghezza di banda della memoria, formati di calcolo supportati e fattore di forma. Non applicare i valori massimi di una famiglia di prodotti a ogni variante senza averli verificati. Confronta le specifiche prestazionali solo con le relative condizioni di test e il modello previsto, anzich\u00e9 basare la decisione esclusivamente su un valore teorico massimo.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Anche il tipo di scalabilit\u00e0 fa parte dell\u2019offerta: le istanze replicate possono distribuire le richieste, mentre la suddivisione del modello richiede il supporto da parte del runtime e della topologia di connessione. La documentazione di vLLM tratta il parallelismo dei dati nella versione 0.20.1 e il serving distribuito nella versione 0.8.5; queste affermazioni non dovrebbero essere applicate ad altre versioni senza prima averne verificato la validit\u00e0.  <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Definisci innanzitutto il modello e il profilo di carico, quindi valuta la memoria e il percorso dei dati e richiedi preventivi adeguati. Verifica infine i tempi di risposta, gli errori e il fabbisogno di risorse utilizzando richieste rappresentative o dati di addestramento. Troverai ulteriori aspetti utili per la valutazione alla voce <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/gpu-hosting-machine-learning-performance-infrastruttura\/\">Hosting GPU per applicazioni web<\/a>. Senza questo confronto tra i carichi di lavoro, non \u00e8 possibile formulare una raccomandazione generale riguardo alle GPU.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-sources\" style=\"margin:40px 0 0;padding:24px 0 0;border-top:1px solid #dce5e9;color:#596b7b;font-size:14px;line-height:1.65\"><h2 style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Fonti e stato dell'arte<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Stato della ricerca: <time datetime=\"2026-11-04\">2026-11-04<\/time><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Data dell'analisi: 4 novembre 2026. Le affermazioni relative alle versioni si riferiscono alle versioni della documentazione citate nell'articolo. Nessun grafico: non sono disponibili dati prestazionali comparabili.<\/p><div class=\"wh-source-urls\"><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/v4.48.2\/kv_cache<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.pytorch.org\/tutorials\/intermediate\/intermediate_data_loading_tutorial.html<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/v4.35.0\/en\/model_memory_anatomy<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.vllm.ai\/en\/v0.8.5\/serving\/distributed_serving.html<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/grad_accumulation<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.nvidia.com\/gpudirect-storage\/overview-guide\/<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.vllm.ai\/en\/v0.20.1\/serving\/data_parallel_deployment\/<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.nvidia.com\/deploy\/nvidia-smi\/index.html<\/span><\/p><\/div><\/section><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Di quale infrastruttura ha bisogno un'applicazione di intelligenza artificiale? Il modello, il carico di lavoro e il percorso dei dati sono fattori determinanti. L'articolo spiega come configurare CPU, memoria GPU, archiviazione e rete per l'inferenza e l'addestramento.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":22137,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[922],"tags":[],"class_list":["post-22128","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologie"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=22128"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22141,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128\/revisions\/22141"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/22137"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=22128"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=22128"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=22128"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}