Sintesi del progetto
LISA, acronimo di Leonardo Improved Supercomputing Architecture, è un progetto di aggiornamento del supercomputer Leonardo pensato per ampliare la capacità di calcolo disponibile e adattarla alle esigenze più recenti della ricerca scientifica e industriale. L’intervento introduce risorse specifiche per applicazioni di HPC e per lo sviluppo di modelli avanzati di intelligenza artificiale, inclusi quelli di grandi dimensioni e di tipo generativo.
Obiettivo
Rafforzare le prestazioni complessive di Leonardo per supportare progetti che richiedono un uso intensivo del supercalcolo e dell’AI, migliorando l’efficienza nell’esecuzione dei calcoli e la qualità dei risultati ottenuti.
Problemi e necessità
La crescente richiesta di potenza di calcolo per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale, la realizzazione di simulazioni complesse e la gestione di grandi volumi di dati rende necessario un aggiornamento dell’infrastruttura esistente. Senza questo adeguamento, molte attività di ricerca e sviluppo rischierebbero rallentamenti o limitazioni operative.
Soluzioni sviluppate
Il progetto introduce nuove unità di calcolo e una memoria con maggiore ampiezza di banda, progettate per lavorare in modo coordinato. L’architettura consente un accesso più rapido ai dati e una comunicazione efficiente tra le componenti del sistema, rendendo possibile la gestione di modelli e applicazioni particolarmente complessi.
Impatti
LISA aumenta la disponibilità di risorse di supercalcolo per comunità scientifiche e industriali, riducendo i tempi necessari per svolgere attività di ricerca e sperimentazione. Le capacità introdotte migliorano l’affidabilità delle simulazioni e ampliano il numero di applicazioni che possono essere eseguite su Leonardo.
Settori di applicazione
I risultati del progetto trovano applicazione nella ricerca fondamentale, nello sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale, nelle grandi infrastrutture scientifiche e nei servizi che richiedono simulazioni avanzate e gestione intensiva dei dati.
Le capacità sviluppate possono supportare in modo diretto i settori della Security, dell’Artificial Intelligence, della Material Science e dell’Environment. Più in generale, il progetto rafforza il dominio del Computing and storage infrastructure, fornendo una base solida per servizi di calcolo e dati a supporto di numerose comunità scientifiche e industriali.
