OmniXtend: la memoria condivisa via Ethernet che può rivoluzionare l’IA
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale sta spingendo i data center verso limiti sempre più complessi da gestire. Modelli linguistici avanzati, sistemi di calcolo ad alte prestazioni e applicazioni di AI generativa richiedono enormi quantità di memoria e capacità computazionale. In questo contesto entra in scena OmniXtend, una tecnologia sviluppata dall’ETRI della Corea del Sud che punta a cambiare radicalmente il modo in cui la memoria viene condivisa nei sistemi dedicati all’IA.
L’obiettivo del progetto è molto chiaro: superare i limiti delle GPU moderne e ridurre i rallentamenti causati dal continuo trasferimento dei dati. Nei sistemi tradizionali, infatti, le prestazioni possono diminuire drasticamente quando la memoria disponibile non è sufficiente a sostenere il carico di lavoro richiesto dai modelli di nuova generazione.
La soluzione proposta da OmniXtend sfrutta la classica infrastruttura Ethernet, già presente nella maggior parte dei data center del mondo, per creare un enorme pool di memoria condivisa tra server e acceleratori hardware. In pratica, risorse che prima erano isolate all’interno di singole macchine possono essere utilizzate dinamicamente come se appartenessero a un unico grande sistema.
Come funziona la memoria condivisa di OmniXtend
Il cuore della tecnologia consiste nell’utilizzo di Ethernet come tessuto di interconnessione della memoria. Questo approccio permette ai vari dispositivi collegati di accedere in tempo reale alla memoria disponibile su altri nodi della rete, eliminando molti dei limiti imposti dalle architetture convenzionali.
Secondo i ricercatori dell’ETRI, questa architettura consente di separare la memoria dalle singole GPU o CPU, trasformandola in una risorsa condivisa e scalabile. Ciò significa poter aumentare la memoria disponibile senza sostituire interi server, con un notevole vantaggio economico per le aziende che gestiscono grandi infrastrutture AI.
Uno degli aspetti più interessanti riguarda proprio la riduzione dei costi. Le attuali soluzioni basate su interfacce ad alta velocità come PCIe offrono prestazioni elevate ma presentano limiti evidenti in termini di distanza, espandibilità e gestione di sistemi distribuiti. OmniXtend, invece, sfrutta normali switch Ethernet per collegare dispositivi fisicamente separati e integrarli in un’unica piattaforma condivisa.
Questa scelta rende possibile costruire infrastrutture molto più flessibili e facilmente espandibili, particolarmente utili nei moderni ambienti cloud e nei data center destinati all’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni.
Prestazioni migliori nei modelli di linguaggio
Per verificare l’efficacia del sistema, il team sudcoreano ha sviluppato un nodo di espansione della memoria basato su FPGA e un motore di trasferimento dati via Ethernet. Durante i test, diversi dispositivi collegati tramite il protocollo OmniXtend hanno condiviso memoria in tempo reale, simulando un ambiente di lavoro destinato all’IA su larga scala.
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I risultati ottenuti sono stati particolarmente significativi. In scenari dove la memoria disponibile risultava insufficiente, le prestazioni dei modelli linguistici calavano sensibilmente. Utilizzando invece l’espansione della memoria tramite Ethernet, il sistema è riuscito a recuperare oltre il doppio delle prestazioni, avvicinandosi ai livelli di configurazioni dotate di memoria nativamente più ampia.
Questo dimostra quanto il cosiddetto “memory wall” rappresenti ancora oggi uno dei principali ostacoli per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale moderna. Anche aumentando la potenza di calcolo delle GPU, infatti, il sistema può diventare inefficiente se la memoria non riesce a sostenere il flusso di dati necessario.
Perché Ethernet può diventare centrale nell’IA
L’aspetto rivoluzionario della proposta dell’ETRI è l’utilizzo di una tecnologia economica e già diffusa ovunque. Ethernet viene normalmente associata alle reti aziendali e ai collegamenti tra server, ma OmniXtend dimostra che può diventare anche uno strumento efficace per l’espansione della memoria ad alte prestazioni.
Grazie a questa impostazione, i data center potrebbero aggiornare la propria infrastruttura senza dover sostituire completamente l’hardware esistente. Per le aziende che investono nell’IA, questo significherebbe ridurre drasticamente i costi operativi e aumentare la flessibilità nella gestione delle risorse.
La tecnologia è stata presentata durante il RISC‑V Summit Europe 2025 di Parigi e successivamente anche al RISC‑V Summit North America 2025 negli Stati Uniti, attirando grande attenzione nel settore delle infrastrutture AI e del big data.
I prossimi sviluppi di OmniXtend
L’ETRI sta già lavorando per favorire l’adozione internazionale di questa tecnologia attraverso standard aperti sviluppati insieme alla CHIPS Alliance della Linux Foundation. L’idea è creare un ecosistema interoperabile capace di accelerare l’utilizzo della memoria condivisa nei sistemi di prossima generazione.
Tra le applicazioni previste figurano server per l’addestramento e l’inferenza AI, dispositivi di espansione della memoria e switch di rete intelligenti. I ricercatori prevedono inoltre di estendere questa architettura anche ad acceleratori eterogenei come NPU, GPU e CPU, oltre a sistemi embedded ad alta affidabilità destinati a veicoli e applicazioni industriali.
Secondo Kim Kang Ho, vicepresidente della divisione di ricerca sul computing del futuro dell’ETRI, il progetto continuerà a evolversi con nuove iniziative focalizzate sulle interconnessioni di memoria per acceleratori AI. L’obiettivo finale è portare OmniXtend all’interno delle infrastrutture utilizzate dalle grandi aziende globali del settore semiconduttori e intelligenza artificiale.
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