Modelli AI più Efficienti: Come le Architetture MoE e la Quantizzazione Stanno Cambiando il Gioco

Negli ultimi anni,lo sviluppo dell’intelligenza artificiale ha mostrato una tendenza chiara: modelli sempre più grandi spesso corrispondono a prestazioni migliori,ma anche a costi computazionali esorbitanti. Questa dinamica si complica ulteriormente nei Paesi con accesso limitato ai chip AI più avanzati, come ad esempio la Cina.

Al di là dei confini geopolitici, i progettisti di modelli si stanno orientando sempre più verso architetture a mixture of experts (moe) e tecnologie emergenti di compressione per ridurre il peso computazionale degli Large language Models (LLM).A distanza di quasi tre anni dall’exploit di ChatGPT, finalmente cresce l’attenzione sui costi effettivi di gestione di questi sistemi.

Cos’è una Architettura Mixture of Experts (MoE)?

In pratica, MoE significa suddividere un grande modello in diversi “esperti” specializzati, ognuno addestrato su compiti specifici come programmazione, matematica o scrittura.Invece di attivare l’intero modello per ogni richiesta, solo una piccola parte di questi esperti viene utilizzata, ottimizzando così l’uso delle risorse.

Questa idea, nata negli anni ’90, ha guadagnato nuova popolarità proprio nell’ultimo anno, portando all’arrivo di diversi modelli open-weight targati Microsoft, Google, Meta, Alibaba e altri, basati su MoE. Nonostante non sempre la qualità sia pari a quella dei modelli “densi” equivalenti, la riduzione dei requisiti di memoria e larghezza di banda rappresenta un vantaggio significativo.

Un confronto concreto: Llama 3.1 versus Llama 4 Maverick

Prendiamo due modelli di Meta. Il Llama 3.1 405B,un modello denso,richiede più di 405 GB di VRAM e almeno 20 TB/s di memoria per generare 50 token al secondo. Questo richiede hardware costosi come le GPU Nvidia HGX H100, la cui dotazione di memoria e larghezza di banda è limitata e molto costosa.

All’opposto, Llama 4 Maverick adotta l’architettura MoE: utilizza soltanto 17 miliardi di parametri attivi, mantenendo lo stesso consumo di memoria totale ma riducendo drasticamente la larghezza di banda necessaria — meno di 1 TB/s per la stessa velocità di generazione. Ciò si traduce in una potenza di calcolo teorica fino a 10 volte superiore sulla stessa infrastruttura.

Hardware più Accessibile per l’AI

La minore dipendenza da memorie ad alta larghezza di banda (HBM), costose ed energivore, apre la possibilità di sfruttare memorie più economiche come GDDR6 e GDDR7, spesso usate nelle schede grafiche gaming. Nvidia, ad esempio, durante il recente Computex ha presentato sistemi con GPU RTX Pro dotate di 96 GB di GDDR7 ognuna, capaci di offrire fino a 768 GB di VRAM complessivi e 12,8 TB/s di larghezza di banda, perfetti per modelli come Llama 4 Maverick.

Questo significa che continuare a puntare solo su GPU ad alta performance e alto costo potrebbe non essere più l’unica strada per implementare LLM complessi. Tuttavia, per modelli giganteschi come l’ipotetico Llama 4 Behemoth, con trilioni di parametri attivi, rimarrà indispensabile un equipaggiamento hardware di altissimo livello e capienza.

I CPU Aiutano con l’Inferenza AI? La Svolta

Un aspetto meno discusso è il ruolo crescente dei processori CPU nell’elaborazione AI.Intel ha dimostrato come un sistema dual-socket Xeon riesca a gestire Llama 4 Maverick con 240 token al secondo, mantenendo una latenza inferiore a 100 ms per token. Pur non essendo leader di prestazioni pure, questa soluzione può risultare interessante in scenari in cui l’accesso a GPU potenti è limitato da vincoli commerciali o logistici.

Quantizzazione e Potatura: Rivoluzione nella Compressione dei Modelli

Un altro fronte di evoluzione riguarda la compressione dei modelli tramite quantizzazione e pruning (potatura). Queste tecniche permettono di ridurre drasticamente la dimensione e la richiesta di memoria dei pesi, mantenendo quasi intatta la qualità delle prestazioni.

Nvidia, da tempo attiva nell’ambito, ha rilasciato versioni “pruned” di Llama 3 e ha portato avanti l’adozione di formati a 8 e persino 4 bit con l’architettura Blackwell.

Nel frattempo, aziende come Meta, Microsoft e Alibaba hanno offerto modelli quantizzati a 8 e 4 bit, con perdite di qualità molto ridotte, che consentono di dimezzare o addirittura ridurre a un quarto il consumo di memoria e larghezza di banda. Alcuni modelli sono addirittura addestrati direttamente con precisioni inferiori, come FP8, anticipando il futuro delle ottimizzazioni.

le Frontiere della Quantizzazione Avanzata

Google ha recentemente sperimentato la quantization-aware training (QAT),ottenendo una compressione fino a 4 volte senza una significativa degradazione della qualità. Altri approcci, come il progetto Bitnet, mirano a portare la quantità di bit per parametro vicino a 1,58, meno di un quinto delle dimensioni originali, spingendo ulteriormente i limiti della compressione.

Un Futuro più Accessibile e Veloce per l’AI

Combinare architetture MoE con quantizzazioni a 4 bit apre scenari di efficienza finora impensabili, specie in condizioni in cui la larghezza di banda è il vero collo di bottiglia, oppure dove il costo delle memorie HBM è proibitivo a causa di politiche commerciali o restrizioni di mercato.

Chiunque disponga di capacità di calcolo medie o infrastrutture non estreme potrà trarre vantaggio da queste tecnologie per contenere i costi energetici e di hardware senza sacrificare troppo la qualità delle risposte generate. Anche se l’intelligenza artificiale continua a svilupparsi, rimane una sfida la piena valorizzazione di queste risorse tecnologiche in scenari produttivi.