In Breve

Qual è la strategia di LinkedIn per il prossimo anno fiscale?

LinkedIn non prevede di aumentare significativamente la spesa per hardware AI, mantenendo stabile l'investimento in GPU.

Come ha migliorato LinkedIn l'efficienza delle sue GPU?

LinkedIn ha raddoppiato l'efficienza delle GPU esistenti grazie a miglioramenti nell'utilizzo e nell'allocazione dei carichi di lavoro.

Qual è il contesto dell'approccio di LinkedIn rispetto a Microsoft?

LinkedIn adotta un approccio diverso da Microsoft, che sta espandendo significativamente la sua infrastruttura.

LinkedIn e l’Innovazione Sostenibile: Nessun Aumento degli Investimenti in Hardware AI

LinkedIn ha annunciato che nel prossimo anno fiscale non prevede di aumentare in modo significativo la spesa per hardware AI, mantenendo l’investimento in GPU sostanzialmente invariato. Questa decisione riflette una strategia mirata a ottimizzare l’efficienza delle risorse esistenti piuttosto che espandere l’infrastruttura hardware.

Efficienza delle GPU e Sviluppo di Nuove Funzionalità

Secondo Erran Berger, CTO dell’ingegneria, l’azienda è riuscita a raddoppiare l’efficienza delle GPU esistenti in soli sei mesi. Questo risultato è stato ottenuto attraverso miglioramenti nell’utilizzo delle GPU, nella distillazione dei modelli e nell’allocazione dei carichi di lavoro. LinkedIn intende utilizzare il margine operativo generato da queste ottimizzazioni per sviluppare nuove funzionalità, piuttosto che investire in nuovo hardware.

Un Approccio Diverso da Microsoft

LinkedIn, controllata da Microsoft dal 2016, sta seguendo un approccio differente rispetto alla madrepatria. Mentre Microsoft ha registrato una spesa in conto capitale di 41 miliardi di dollari nell’ultimo trimestre e ha ampliato la sua rete di data center, LinkedIn ha scelto di mantenere stabile il proprio footprint di calcolo e storage. La società ha precedentemente avviato un progetto di migrazione su Azure, noto come Blueshift, che è stato sospeso nel 2022, portandola a concentrarsi su data center propri situati in Oregon, Texas e Virginia.

Controllo e Ottimizzazione delle Risorse

Avere il controllo dell’intero stack tecnologico è considerato un fattore chiave per LinkedIn, consentendo un monitoraggio e un’ottimizzazione più efficaci a ogni livello. Raghu Hiremagalur, CTO per l’infrastruttura, ha evidenziato che mantenere invariato lo storage e le capacità di calcolo per un anno è un compito impegnativo che richiede un notevole sforzo. Le ottimizzazioni sono state il risultato di un lavoro continuo, piuttosto che di una singola innovazione tecnologica, e includono un miglior utilizzo delle GPU e una riprogettazione della divisione dei carichi di lavoro.

Costi e Sostenibilità

La decisione di LinkedIn è anche influenzata dalla crescente dinamica dei costi. Il costo per singola query è aumentato, mentre la quantità di dati immagazzinati raddoppiava ogni anno, una tendenza che l’azienda ha giudicato insostenibile. Sebbene LinkedIn non affermi di aver risolto definitivamente il problema, la sua strategia rappresenta un’alternativa alla tendenza generale di crescita proporzionale dell’hardware.

Conclusioni

La scelta di LinkedIn di non aumentare gli investimenti in hardware AI per il prossimo anno fiscale mette in evidenza un approccio innovativo e sostenibile nel settore tecnologico. La capacità di mantenere l’efficienza operativa senza espandere l’infrastruttura potrebbe rivelarsi cruciale per il futuro dell’azienda, a patto che il programma di efficienza riesca a sostenere nel tempo le crescenti esigenze computazionali.