GPU A40 come le H100? Il test Columbia valida l’infrastruttura AI HIVE in Paraguay

Una notizia importante fa rumore nell’ecosistema blockchain. HIVE Digital Technologies Ltd. ha completato con successo un progetto di ricerca innovativo che dimostra l’efficacia della sua infrastruttura AI in Paraguay, collaborando con la Columbia University di New York. Questa ricerca, che ha coinvolto addestramenti iterativi su GPU HIVE remote situate ad Asunción, ha confermato prestazioni elevate e paragonabili a hardware più moderni, un risultato significativo per il settore dell’infrastruttura AI HIVE Paraguay.

Punti chiave HIVE e Columbia University hanno completato un progetto di ricerca AI utilizzando GPU basate in Paraguay. La ricerca è stata sottoposta a NeurIPS, evento internazionale di punta sull’intelligenza artificiale. L’addestramento AI è stato eseguito da New York su GPU remote ad Asunción, a oltre 5.

Dinamiche di mercato

000 miglia di distanza. Le GPU A40 di HIVE hanno raggiunto prestazioni paragonabili alle più recenti H100 dopo ottimizzazioni del codice. È in corso la costruzione di un data center Tier-III e di una sottostazione da 100 MW a Yguazú, con attivazione prevista entro il 2027.

HIVE e Columbia University convalidano l’infrastruttura AI in Paraguay La collaborazione tra HIVE Digital Technologies Ltd. e il Dipartimento di Ingegneria Industriale e Ricerca Operativa della Columbia University ha portato al completamento di un progetto di ricerca che ha sfruttato le GPU di HIVE ad Asunción per addestramenti nel campo dell’intelligenza artificiale. I ricercatori di New York sono riusciti a gestire carichi di lavoro AI su GPU collocate a oltre 5.

000 miglia di distanza, dimostrando che la distanza geografica non rappresenta più un limite per l’elaborazione ad alte prestazioni distribuita. Un elemento cruciale di questo studio è stato il confronto tra le GPU A40 utilizzate da HIVE e le più recenti H100. Grazie a specifiche ottimizzazioni del codice software realizzate dal team di Columbia, le A40 hanno raggiunto prestazioni equivalenti, confermando la competitività della tecnologia AI di HIVE anche rispetto a hardware di ultima generazione.

Impatto sui mercati

Addestramento iterativo AI a distanza intercontinentale I dati raccolti hanno evidenziato la capacità di eseguire training iterativi su reti neurali con GPU in Paraguay controllate da remoto da New York, un risultato che offre concrete possibilità di espansione di infrastrutture AI in località strategiche come il Paraguay, combinando accessibilità energetica e potenzialità computazionali avanzate. Prestazioni delle GPU A40 di HIVE equiparate alle H100 di nuova generazione Il successo tecnico più sorprendente è stato il fatto che, dopo l’applicazione di raffinamenti software da parte dell’università, le GPU A40 hanno offerto prestazioni comparabili alle H100, solitamente considerate un riferimento per carichi AI intensivi. Questo non solo valida l’hardware di HIVE, ma dimostra anche il valore dato da ottimizzazioni mirate nell’ecosistema software-hardware per l’AI.

Ricerca avanzata su pretraining di reti neurali e ottimizzazione La ricerca ha approfondito il tema del pretraining di reti neurali, con particolare attenzione alle teorie di ottimizzazione e all’utilizzo di rumore elevato nel processo di apprendimento. Un focus particolare è stato posto sull’analisi dell’ottimizzatore Muon e delle sue varianti, strumenti avanzati per accelerare e migliorare l’addestramento di modelli LLM (Large Language Models) di grandi dimensioni, fino a 1,4 miliardi di parametri. Questi studi rappresentano un passo avanti nella comprensione e nella progettazione di algoritmi capaci di incrementare l’efficienza e l’efficacia del training AI, uno dei fattori chiave per l’adozione su larga scala di infrastrutture tecnologiche innovative come quelle sviluppate da HIVE.

Approfondimenti dai ricercatori di Columbia Un professore assistente ha evidenziato come i risultati ottenuti migliorano la comprensione degli ottimizzatori matrix-aware e dei metodi scale-invariant, sottolineando la rilevanza pratica di questi strumenti per futuri pretraining su modelli di linguaggio di massa. Questa ricerca, in attesa di presentazione alla conferenza NeurIPS, contribuisce a consolidare l’importanza della rigenerazione del codice AI adattata all’hardware specifico. Sviluppo strategico di infrastrutture AI in Paraguay Parallelamente alla ricerca, HIVE sta realizzando una solida infrastruttura fisica ad Asunción, costruendo una sottostazione ad alta capacità di 100 megawatt a Yguazú con completamento previsto per la fine dell’estate 2026 e alimentazione più concreta da settembre 2026.

Questo cambiamento continua a plasmare il panorama delle attività digitali.