Meta inaugura una nuova fase dell’ottimizzazione dell’intelligenza artificiale presentando Zoomer, la piattaforma avanzata che automatizza debug, profilazione e tuning dei carichi di lavoro AI su scala globale. Questo sistema opera direttamente all’interno dei cluster GPU dell’azienda, analizzando prestazioni, consumi, pattern di comunicazione e colli di bottiglia, e traducendo tutto in raccomandazioni operative pronte all’uso. Accanto a Zoomer arriva Ax 1.0, piattaforma open-source basata su ottimizzazione bayesiana che consente di trovare configurazioni ottimali per modelli, infrastrutture e hardware. Parallelamente, il panorama AI si muove rapidamente con il rollout di Grok 4.1 da parte di xAI, l’arrivo imminente della famiglia GPT-5.1 di OpenAI e il debutto di Chat, la messaggistica crittografata end-to-end sulla piattaforma X. È un insieme di innovazioni che definisce la prossima generazione di modelli, strumenti e protocolli per un’AI sempre più efficiente, personalizzata e sicura.
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Zoomer: il sistema che trasforma l’ottimizzazione AI
Meta ha progettato Zoomer per affrontare uno dei problemi strutturali dell’AI moderna: la complessità intrinseca dei workload distribuiti e dei modelli di grandi dimensioni. La piattaforma opera attraverso tre strati integrati che gestiscono infrastruttura, analisi e visualizzazione, costruendo una pipeline capace di individuare problemi invisibili anche ai team più esperti.
Il livello infrastrutturale utilizza Manifold per lo storage delle tracce, pipeline ridondanti e trigger automatici che profilano migliaia di host in parallelo. Questo approccio permette di gestire cluster eterogenei con GPUs diverse e workload multipli, mantenendo alta disponibilità anche in condizioni di forte pressione. La resilienza dell’intero sistema è frutto di worker duplicati, analisi fault-tolerant e orchestrazione dinamica. Lo strato analitico offre il cuore dell’innovazione. Zoomer elabora tracce GPU tramite Kineto e NVIDIA DCGM, ricostruendo in dettaglio parametri come utilizzo SM, banda memoria e attività dei tensor core. Parallelamente, strumenti come StrobeLight profilano il comportamento della CPU, mentre la telemetria dyno monitora I/O, memoria e consumo energetico degli host. Il sistema è in grado di individuare straggler, fenomeni spesso legati a squilibri negli shard, problemi hardware o anomalie di comunicazione nei cluster distribuiti.
Tutte queste analisi confluiscono in uno strato di visualizzazione che trasforma dati grezzi in insight operativi. Timeline interattive, mappe di calore e dashboard percentile consentono di osservare migliaia di rank simultaneamente, offrendo una fotografia completa dei colli di bottiglia. Le tracce vengono integrate con Perfetto, permettendo analisi di kernel CUDA e sequenze di memoria. I riepiloghi automatizzati generano suggerimenti immediatamente applicabili, riducendo tempi di diagnosi da giorni a minuti. Zoomer non si limita a rilevare problemi: cattura automaticamente stati stabili del training, profilando iterazioni precise come la 550, identificando pattern di latenza e monitorando allocazioni GPU per prevenire leak. Per l’inferenza, analizza il ciclo richiesta-risposta, individua strutture di coda inefficienti e calcola opportunità di ottimizzazione del throughput.
Capacità avanzate per workload complessi
Le feature avanzate di Zoomer mostrano la profondità del progetto. Nell’addestramento, la piattaforma individua rank lenti, problemi di parallelismo tensoriale o pipeline e inefficienze nella comunicazione all’interno di reti distribuite. L’identificazione dei path critici permette di isolare le operazioni che incidono maggiormente sul tempo totale di esecuzione. Zoomer introduce funzioni di compressione intelligente delle tracce che superano i 2 GB per rank, fondamentale per modelli che operano su cluster con oltre 100.000 GPU. Per i workload GenAI, la piattaforma visualizza il parallelismo N-dimensionale e distingue tra pipeline di training, SFT, DPO e ARPG, separando canali generativi e istruttivi. Le ottimizzazioni garantite dalla piattaforma hanno effetti concreti: riduzioni del 75% nei tempi di addestramento, abbattimento dei consumi energetici fino al 78%, miglioramenti QPS tra il 20% e il 50% con modifiche minime di configurazione. Per i sistemi a 32.000 GPU, Zoomer rimuove colli di bottiglia di broadcast ottenendo uno speedup del 30%, mentre le configurazioni a 64.000 GPU hanno registrato un incremento del 25% in un solo giorno. La piattaforma supporta anche GPU AMD MI300X, MTIA e workload CPU-only, creando un framework unificato per ambienti eterogenei. Le future versioni introdurranno suggerimenti proattivi, tuning automatico e orchestrazione end-to-end.
Ax 1.0: esperimenti adattivi open-source
Meta completa il quadro con Ax 1.0, piattaforma open-source concepita per guidare esperimenti complessi e ottimizzare configurazioni senza intervento intensivo dell’ingegneria. Basata su ottimizzazione bayesiana, Ax usa un modello surrogato con processi gaussiani per stimare lo spazio di ricerca, proponendo nuove configurazioni con miglioramento atteso e bilanciando esplorazione ed exploitation. La piattaforma supporta spazi ad alta dimensionalità con centinaia di parametri, permettendo tuning sofisticato su modelli, flag di compilazione, infrastrutture cloud, acceleratori hardware e pipeline GenAI. Una delle sue forze è la capacità di visualizzare trade-off tramite frontiere di Pareto, offrendo strumenti di diagnosi chiara per metriche multiple.
Ax è già utilizzata per ottimizzazione iperparametri, miglioramento modelli di raccomandazione, tuning di architetture neurali, design hardware AR/VR, configurazioni sostenibili e perfino mix di materiali per calcestruzzo a basso impatto ambientale in vista degli obiettivi net-zero 2030. La piattaforma è disponibile con licenza MIT, integrata con BoTorch, installabile direttamente via pip e mantenuta da una community attiva.
Grok 4.1: xAI entra nella sfida della qualità
xAI rilascia Grok 4.1 e Grok 4.1 Thinking, due modelli offerti gratuitamente e progettati per migliorare drasticamente qualità e velocità. Grok 4.1 riduce le allucinazioni del 300% rispetto alle versioni precedenti e conquista la vetta dell’Arena Expert nella categoria reasoning con uno score di 1510. Il modello si posiziona come la release più avanzata dell’ecosistema xAI, con prestazioni superiori di oltre 40 punti rispetto a Grok 4 fast. La disponibilità gratuita sulla piattaforma X, unita all’approccio open, rende Grok una delle alternative più accessibili al mercato enterprise, pur mantenendo performance competitive con i modelli frontier.
Chat su X: comunicazioni crittografate end-to-end
La piattaforma X introduce Chat, servizio di messaggistica crittografata end-to-end che sostituisce l’attuale sistema DM, con supporto a videochiamate, chiamate audio, messaggi temporanei, condivisione file e funzioni contro screenshot non autorizzati. La migrazione dei messaggi avviene automaticamente, ma la crittografia non copre i metadati, che rimangono visibili e potenzialmente sensibili. Gli esperti avvertono che il sistema non include, per ora, salvaguardie efficaci contro attacchi man-in-the-middle. L’azienda sta sviluppando un tool per la verifica dell’integrità delle conversazioni, mentre la versione Android arriverà nelle prossime settimane.
Piani OpenAI: GPT-5.1 e ChatGPT evoluti
OpenAI prepara il rollout di GPT-5.1, una famiglia di modelli che comprende la versione base, GPT-5.1 Reasoning e GPT-5.1 Pro, quest’ultimo disponibile tramite abbonamento da 183 euro mensili. La nuova generazione promette maggiore velocità, guardrail sanitari potenziati e capacità di ragionamento migliorate. OpenAI introduce inoltre GPT-5-Codex-Mini, versione compatta e più economica del Codex ad alte prestazioni. Questa versione offre un uso quattro volte superiore rispetto a GPT-5-Codex, con un lieve compromesso nelle capacità avanzate. Gli utenti Plus, Business ed Edu ricevono limiti di utilizzo ampliati, mentre gli account Pro ed Enterprise ottengono priorità di esecuzione. La società avvia anche il rollout delle chat di gruppo su ChatGPT, permettendo collaborazioni fino a venti persone, con memoria disattivata per impostazione predefinita e risposte potenziate da GPT-5.1 Auto.
