Finalmente, dopo più di un anno passato pandemicamente online, i meetup DataScienceSeed tornano a svolgersi parzialmente in presenza, per il momento (per motivi di capienza dei locali) limitatamente ai soci iscritti all’associazione.
Carlo Nardone, Senior Solution Architect ad NVIDIA ci ha presentato alcuni trend dei modelli Deep Learning allo stato dell’arte e le conseguenze dal punto di vista dell’infrastruttura necessaria, con esempi concreti proposti da NVIDIA partendo dalle scale estreme fino agli strumenti software disponibili per la più ampia platea possibile di sviluppatori di applicazioni d’Intelligenza Artificiale.
Fisico di formazione, Carlo Nardone si è occupato di calcolo ad alte prestazioni (HPC) sviluppando codici di simulazione numerica su piattaforme massicciamente parallele sin dai tempi della Connection Machine ormai 30 anni fa. Oggi tutti hanno facilmente accesso a una piattaforma dello stesso tipo grazie alle GPU, mentre nel frattempo la vera “killer app” dell’HPC e del Calcolo Parallelo si è rivelata essere l’Intelligenza Artificiale grazie all’esplosione del Deep Learning. Dopo esperienze al CRS4, Quadrics (società Finmeccanica), Sun Microsystems, dieci anni fa ha puntato sull’adozione degli acceleratori NVIDIA come tecnologia innovativa per l’HPC aiutando fra l’altro una grande istituzione finanziaria italiana a portare i propri codici su CUDA. Da sette anni è in NVIDIA come Senior Solution Architect del team EMEA con focus sull’infrastruttura e sulle piattaforme dedicate all’IA: la famiglia NVIDIA DGX, DGX POD, DGX SuperPOD.
Ecco le slide presentate da Carlo Nardone (pdf, 4M)
Demo Center NT Nuove Tecnologie per DataScienceSeed
Durante il meetup è stato presentato il demo center offerto per DataScienceSeed da NT Nuove Tecnologie, equipaggiato col supporto di NVIDIA ed ospitato nel data center di Liguria Digitale.
