Server cloud per inferenza AI in Europa: guida GPU e CPU
L'inferenza AI - eseguire un modello addestrato per generare previsioni o completamenti - e uno dei carichi di lavoro server in più rapida crescita nel 2026. Per le aziende che operano in Europa, la scelta dell'infrastruttura va oltre le specifiche hardware: il GDPR richiede che le richieste di inferenza contenenti dati personali vengano elaborate su infrastruttura sotto giurisdizione UE.
Perché la residenza dei dati in UE e importante per l'inferenza AI
Ogni prompt inviato a un modello AI e potenzialmente un dato personale ai sensi del GDPR. Eseguire l'inferenza su un server cloud DCXV EU mantiene tutti i prompt e i completamenti all'interno dei confini UE.
L'inferenza ospitata in UE elimina anche la latenza transatlantica. Un modello servito da Praga o Francoforte risponde 80-120 ms più velocemente per richiesta rispetto allo stesso modello da un endpoint americano.
GPU vs CPU per l'inferenza
- Inferenza CPU funziona bene per modelli piccoli (meno di 7B parametri a INT8/INT4) e bassa domanda.
- Inferenza GPU e necessaria per modelli grandi (13B+ parametri) e applicazioni interattive in tempo reale.
Specifiche minime per l'inferenza AI
Solo CPU:
- Piccolo (modelli di embedding) - 8 vCPU, 16 GB RAM, 100 GB NVMe SSD
- Medio (modello 7B) - 16 vCPU, 32 GB RAM, 200 GB NVMe SSD
- Grande (modello 13B a INT4) - 32 vCPU, 64 GB RAM, 500 GB NVMe SSD
Inferenza GPU:
- Entry (modelli 7B-13B, 24 GB VRAM) - 8 vCPU, 32 GB RAM, 500 GB NVMe
- Produzione (modelli 34B-70B, 80 GB VRAM) - 16 vCPU, 128 GB RAM, 1 TB NVMe
Configurazione DCXV raccomandata
I server cloud DCXV supportano configurazioni CPU e GPU:
- 16 vCPU, 64 GB RAM, 500 GB NVMe - inferenza CPU per modelli quantizzati
- Server GPU con 24 GB VRAM - inferenza in tempo reale per API chatbot
- Server GPU con 80 GB VRAM - inferenza di produzione per modelli 34B-70B
Contatta sales@dcxv.com per la disponibilità GPU.
Comandi di configurazione rapida
# Installare Ollama per servire modelli CPU/GPU
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl start ollama && sudo systemctl enable ollama
ollama pull llama3.1:8b
ollama run llama3.1:8b "Spiega la residenza dei dati GDPR"
# Esporre Ollama come API sulla rete privata
# Aggiungere a /etc/systemd/system/ollama.service:
# Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama
curl http://10.0.0.5:11434/api/generate \
-d '{"model": "llama3.1:8b", "prompt": "Cosè il GDPR?", "stream": false}'
Prestazioni attese
Inferenza CPU (16 vCPU, llama.cpp, INT4):
- Llama 3.1 8B a Q4_K_M - 18-28 token/s
- Latenza al primo token - 800 ms-2 s
Inferenza GPU (RTX 4090 24 GB, vLLM):
- Llama 3.1 8B - 80-120 token/s per richiesta
- Latenza al primo token - 150-400 ms
Queste sono aspettative per hardware di questa classe, non misurazioni dal nostro laboratorio. Prendile come punto di partenza per il dimensionamento e misura il tuo carico: i numeri reali dipendono dai tuoi dati, dalle tue query e dal tuo tuning molto più che dal fornitore.
Conclusione
L'inferenza AI in Europa e un requisito GDPR per qualsiasi applicazione che elabora dati personali tramite LLM. L'inferenza CPU gestisce strumenti interni; l'inferenza GPU e la scelta giusta per le applicazioni interattive.
