TX-GAIN è il nuovo supercomputer inaugurato al MIT e promette di ridefinire i confini di ciò che è possibile fare con l’intelligenza artificiale nella ricerca accademica. L’intervista ad Antonino Caffo su Rai News offre uno sguardo illuminante sulle ambizioni e sulle sfide di questo colosso digitale.
TX-GAIN, il cui nome sta per TX-Generative AI Next, nasce come risposta alla domanda crescente: come far fare all’IA cose più grandi, più complesse, più creative, ma senza sacrificare efficienza e sostenibilità? Il sistema non è un semplice assemblaggio di hardware, ma un’infrastruttura ibrida studiata fin nei dettagli per gestire carichi di lavoro generativi, simulazioni fisiche e modelli multimodali.
Una delle cifre che più colpisce è la sua potenza: TX-GAIN raggiunge 2 exaflops AI di picco. In termini più concreti, significa che può compiere due quintilioni di operazioni in virgola mobile al secondo, se usato nell’ambito dell’IA generativa. Con oltre 600 GPU NVIDIA a supporto, collegate con una rete interna ad altissima velocità e latenza ridottissima, il sistema può orchestrare parallelismi massicci e trasferimenti dati rapidi, necessari per modelli di grandi dimensioni.
Nel corso dell’intervista, Caffo sottolinea che TX-GAIN non è pensato solo per i classici compiti di “riconoscimento e classificazione”, ma per spingere l’IA verso la generazione: generare testi, immagini, strutture molecolari, scenari di simulazione mai visti prima. È questa la transizione epocale che molti ricercatori inseguono: da modelli che “decidono cosa c’è in un’immagine” a modelli che “inventano nuovi mondi”.
Il supercomputer trova applicazione in molti campi “ad alto rischio e alto valore”. Nel laboratorio Lincoln del MIT, per esempio, viene impiegato per la scoperta di nuovi materiali e molecole, l’analisi delle firme radar, il supporto alla cybersecurity, la modellazione climatica e la simulazione fisica su larga scala. Questi sono ambiti dove la complessità cresce rapidamente con la dimensione del problema, e dove le risorse di calcolo tradizionali spesso si dimostrano insufficienti.
Ma ogni superpotenza ha il suo costo, e per TX-GAIN la sostenibilità ambientale è un tema centrale. Caffo e il MIT parlano di scelte progettuali consapevoli: il data center che ospita il sistema è localizzato in una zona con accesso a fonti energetiche relativamente rinnovabili e infrastrutture che favoriscono il raffreddamento efficiente. Inoltre, il team sta lavorando a strumenti software che aiutino a ridurre il consumo energetico del training dei modelli fino all’80%.
Nel dialogo con Caffo emerge anche l’idea che non basta avere potenza bruta: bisogna che sia accessibile. Il supercomputing center cerca di offrire agli utenti interfacce che “facciano sembrare il supercomputer come se fosse il proprio laptop”. Ciò significa integrare strati di astrazione, middleware, gestione delle code, strumenti di scheduling che semplificano la vita dei ricercatori senza che ciascuno debba essere un esperto in programmazione parallela.