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AI-ready

Configurazioni validate con GPU NVIDIA: il punto di partenza pratico per l'AI in azienda — dimensionato, non improvvisato.

FOCUS · L'AI COL FERRO GIUSTOConfigurazioni validate, GPU giuste e la domanda vera: quanto ferro serve DAVVERO?
Materiale YoctoIT per clienti e partner · Lenovo, ThinkSystem, ThinkAgile, TruScale e gli altri prodotti citati sono marchi di Lenovo.
01 · Cos'è

Sistemi AI-ready, in chiaro.

Lenovo (tra i maggiori partner NVIDIA) offre configurazioni AI validate: dai ThinkSystem con L40S/H100/H200 per training e inferenza, alle reference architecture Hybrid AI, fino ai rack densi con Neptune. Il valore per un'azienda non è il chip: è il dimensionamento onesto — RAG e fine-tuning chiedono meno ferro di quanto si creda.

Validate
le combinazioni server+GPU+rete testate: si parte da ricette, non esperimenti
L40S→H200
la GPU per il compito: l'inferenza non paga il ferro del training
OVX/HGX
le reference NVIDIA in casa Lenovo: la scala pronta quando serve
Sistemi AI-ready
VESTE UFFICIALE LENOVO · AI-READY
FOTO UFFICIALE LENOVO · THINKSYSTEM SR675i V3 CON GPU
FOTO UFFICIALE LENOVO · THINKSYSTEM SR675i V3 CON GPU
02 · Come lo si usa bene

Le cose che fanno la differenza.

Il percorso

Il caso d'uso AIRAG, vision, fine-tuning
Workstation P
Server GPU
Rack densi (Neptune)
provare · produrre · scalare
Il dimensionamento onestoil ferro sul carico vero
NVIDIA AI Enterpriselo stack software validato
Prima il caso, poi il ferro

Il sizing che non gonfia

Modello, contesto e richieste/ora → la GPU giusta: spesso una L40S basta dove si temeva un H100.

Il pilota su workstation

Si valida il caso d'uso sul ferro piccolo: l'investimento grosso solo a valore dimostrato.

GPU condivise

MIG e scheduling per più team: la risorsa cara sfruttata, non parcheggiata.

On-prem vs cloud, coi numeri

Il pareggio calcolato sul TUO volume: quando l'API conviene, lo diciamo.

03 · In profondità

Hybrid AI Factory: dal PoC alla produzione

L'AI Lenovo è un percorso ingegnerizzato: i nodi GPU (SR675 V3, SR780a con NVIDIA H200/B200, le configurazioni HGX) validati nei reference design (con NVIDIA AI Enterprise e NIM), l'AI Innovators program porta gli ISV verticali (visione, documenti, manufacturing), i servizi (assessment, sizing, MLOps) accompagnano; la formula: partire dal caso d'uso col ROI, dimensionare il ferro sul carico reale (inferenza vs fine-tuning), scalare quando i numeri tornano.

  • Reference design — configurazioni validate con NVIDIA: il PoC senza sorprese
  • SR675/SR780a — 4-8 GPU per nodo, aria o liquido: l'inferenza e il training
  • NVIDIA AI Enterprise — lo stack software supportato: NIM, framework, driver
  • ISV verticali — le soluzioni pronte per visione e documenti: il time-to-value
  • Sizing sul carico — token/s e batch reali: il ferro giusto, non il più grosso
  • Scalabilità — dal singolo nodo alla factory: si cresce coi risultati
04 · Numeri e ciclo di vita

I numeri che contano.

4-8
GPU per nodo tipiche
PoC
in settimane sui reference design
ROI
il criterio di scala: i numeri prima del ferro
Neptune
il liquido pronto quando la densità sale
L'AI in casa parte dal caso d'uso: assessment, sizing e stack — il primo progetto lo consegniamo noi, misurabile.
05 · Use case

Dove rende davvero.

RAG aziendale

Il knowledge interrogabile, sul ferro in casa.

Vision industriale

Le GPU edge per la qualità in linea.

Data science team

La potenza condivisa, governata.

L'AI non è comprare GPU: è dimensionarle. Ferro validato + sizing onesto = il nostro approccio.