Nell’elaborazione AI su larga scala, uno dei nodi più critici riguarda la disponibilità e il costo delle GPU. Questi componenti, fondamentali per l’addestramento e l’inferenza dei modelli, sono spesso cupi colli di bottiglia: il loro costo è elevato, la domanda supera l’offerta, e la capacità di ottimizzarne l’utilizzo diventa quasi un’arte. In questo contesto, il centro di ricerca e sviluppo (R&D) di Pure Storage in India — che non è un semplice satellite tecnologico, ma un vero motore di innovazione — ha progettato Pure KVA (Key Value Accelerator), un sistema ideato per ridurre drastici sprechi di computazione e ottimizzare l’uso delle GPU nelle imprese.
La storia che emerge è quella di un’evoluzione silenziosa ma potente: un’organizzazione globale che affida all’India un ruolo chiave, non solo di esecuzione, ma di progettazione e leadership. Il centro R&D indiano di Pure Storage, che conta centinaia di ingegneri, si è assunto il compito di incubare soluzioni per l’AI enterprise, fra cui KVA, una delle sue bandiere. Secondo dichiarazioni ufficiali, fino al 70 % di Pure KVA è stato sviluppato proprio lì, con componenti fondamentali progettati nel team indiano.
La visione su cui si poggia Pure KVA è semplice, ma audace: invece di buttare via ogni stato intermedio prodotto durante l’esecuzione di un modello (in particolare i tensori “key” e “value” generati nelle reti neurali), conservarli, comprimerli, e riutilizzarli in sessioni successive. In questo modo, quando un prompt simile o contesti adiacenti si ripresentano, non serve ripartire da zero: il sistema ricarica gli stati salvati e salta sopra parte del calcolo ridondante. Il risultato è un’accelerazione dell’inferenza e un uso più efficiente delle GPU, con risparmi significativi sui costi.
Il vantaggio potenziale è impressionante: per molte operazioni di inferenza, secondo i calcoli interni, l’ottimizzazione può arrivare fino a 20× rispetto alle modalità tradizionali, ovvero si riesce ad ottenere l’equivalente di venti volte la performance per unità di risorsa usata.
Ma dietro questo risultato non c’è solo tecnologia, bensì una scelta strategica. Pure Storage ha scelto di coltivare l’India non come semplice centro di supporto o outsourcing, ma come epicentro dell’innovazione. Il centro indiano ospita un “AI Center of Excellence” con data scientist, ingegneri specializzati, e il mandato di esplorare modi per rendere l’uso dell’AI più veloce, meno costoso e più scalabile.
È significativo che l’India rivesta un ruolo così centrale in questa strategia: nel panorama globale delle tecnologie, molti paesi considerano i centri R&D nei paesi “emergenti” come luoghi di supporto. Invece, Pure Storage ha voluto che il suo centro a Bangalore faccia parte integrante del nucleo decisionale e creativo. Questo atteggiamento è visibile nei numeri — migliaia di ingegneri, stagisti diventati membri permanenti, e la libertà concessa al team di India di sperimentare e innovare.
Un altro aspetto chiave è l’ecosistema collaborativo che Pure Storage ha tessuto: per rendere KVA efficace, serve cooperare con fornitori di infrastrutture, GPU, database vettoriali, tecnologie di compressione, storage avanzato. Proprio per questo, l’azienda ha stretto partnership con NVIDIA, moltiplicatori di “reference architecture”, e collaborato con realtà come RunAI, Weights & Biases, MongoDB e altre.
Il risultato concreto di tutto ciò è che le imprese possono, grazie a Pure KVA, ottenere performance migliori da infrastrutture già possedute, senza dover riprogettare modelli o investire in hardware sempre più potente. Nel mondo reale dell’AI, dove ogni ciclo di GPU costa e ogni attesa pesa, poter recuperare calcolo risparmiato è un vantaggio competitivo non trascurabile.