Sistemi europei di calcolo accelerato
Billi Dynamics progetta i sistemi GRIFO per mantenere più acceleratori, movimento dei dati e controllo all’interno di un’unica architettura locale coordinata.
GRIFO 32 · 32 GPU per modulo · scale-up fino a 128 — GRIFOTTO · 8 GPU · disponibile ora
INSIDE GRIFO 32
Scale up within a single root complex.
Il cuore resta il modulo GRIFO 32, con 32 GPU. Collegando fino a quattro moduli attraverso il fabric PCIe, l’architettura scala fino a 128 GPU in un unico root complex: più moduli fisici, un solo dominio PCIe coordinato.
GRIFO, spiegato semplicemente
GRIFO è un ecosistema proprietario di tecnologie progettate da Billi Dynamics. Fabric, controllo, alimentazione e raffreddamento fanno lavorare insieme gli acceleratori; la scelta del produttore resta aperta per acceleratori e periferiche I/O qualificati.
Famiglia di prodotti
GRIFOTTO: un sistema completo a 8 GPU, configurabile e ordinabile ora. GRIFO 32: il modulo di base a 32 GPU di un’architettura progettata per collegare fino a quattro moduli tramite fabric PCIe.
GRIFO 32 · ARCHITETTURA SCALE-UP DI PUNTA
Supernodo scale-up single-root
Un modulo di base a 32 acceleratori. Il fabric PCIe GRIFO collega fino a quattro moduli per scalare a 128 GPU all’interno di un unico root complex.
GRIFOTTO · DISPONIBILE ORA
Sistema di riferimento compatto a 8 acceleratori
Un supernodo AI/HPC trasportabile a 8 GPU, costruito sulle tecnologie di sistema Billi Dynamics, con calcolo dual-socket, I/O ad alta velocità, gestione e raffreddamento a liquido dell’intero sistema.
Scegli il sistema
Scegli in base al workload, alla scala necessaria e alle condizioni di installazione. GRIFOTTO riunisce otto acceleratori in una macchina completa; GRIFO 32 parte da un modulo a 32 acceleratori ed estende il dominio locale attraverso il suo fabric PCIe.
Macchina completa
GRIFOTTOUn sistema autonomo a 8 acceleratori, configurabile e ordinabile ora.Ecosistema scale-up modulare
GRIFO 3232 GPU per modulo di base. Fino a quattro moduli collegati tramite fabric PCIe in un unico root complex.| Livello | GRIFOTTO | GRIFO 32 |
|---|---|---|
| 01Identità del sistema | Sistema completoUna macchina autonoma pronta a ospitare il workload. | Ecosistema di supernodi modulareFabric, alimentazione, termica e controllo sono progettati insieme; acceleratori e I/O qualificati restano selezionabili. |
| 02Dominio locale di accelerazione | 8 posizioni GPU Gen5 x16Dominio dual-socket e dual-root NUMA. | 32 acceleratori per modulo · fino a 128 GPUFino a quattro moduli GRIFO 32 collegati tramite fabric PCIe all’interno di un unico root complex. |
| 03Fabric | Connessioni Gen5 x16 dedicatePercorsi PCIe interni definiti e validati a livello di macchina. | Fabric PCIe Gen5 commutato single-rootCollega gli acceleratori nel modulo ed estende il dominio PCIe condiviso tra i moduli. |
| 04Rete di scale-out | 1 posizione NIC/HCA pronta per 400GCollegamento a storage o infrastruttura esterna in funzione dell’installazione. | Scale-up locale, poi scale-outNIC/HCA ad alta velocità aggiuntive collegano supernodi già capaci, storage e data center. |
| 05Architettura di raffreddamento | Raffreddamento a liquido dell’intero sistemaCPU, acceleratori e componenti critici sono gestiti nella stessa macchina. | Architettura termica a tre livelliCold plate, distribuzione/CDU e dissipazione di facility vengono dimensionati con il dominio. |
| 06Architettura di alimentazione | Distribuzione integrata nella macchinaAlimentazione configurata sul numero e sull’envelope degli acceleratori installati. | Power delivery di dominioDistribuzione, protezioni, cablaggio e carico termico sono coordinati sull’intero ecosistema. |
| 07Controllo del sistema | BMC, firmware e validazione della topologiaControllo operativo completo del singolo sistema. | Controllo coordinato del dominioEnumerazione, switching, firmware, telemetria e validazione attraversano tutti i sottosistemi. |
| 08Modello di installazione | Singola macchina o nodo di un clusterIdeale per laboratori, AI/HPC, simulazione e installazioni compatte. | Building block del data centerPrima amplia la macchina locale; poi collega domini GRIFO completi su scala di infrastruttura. |
| 09Stato | Configurabile e ordinabile oraSistema di riferimento documentato e in validazione reale. | Architettura flagshipIndustrializzazione e validazione del dominio a 32 acceleratori. |
“Parti da 32 GPU. Collega fino a quattro moduli GRIFO 32 tramite fabric PCIe. Scala fino a 128 GPU in un unico root complex.”
APPLICAZIONI STRATEGICHE
Grandi dati da tenere vicini alle GPU. Scambi diretti fra acceleratori. Molti lavori da eseguire insieme. È qui che l’architettura diventa un vantaggio per chi usa il sistema.
Capacità aggregata per grandi modelli, grafi e simulazioni.
Percorsi PCIe diretti per le applicazioni che li supportano.
GPU dedicate a richieste, campioni e scenari indipendenti.
05 / INFERENZA AI · MIXTURE OF EXPERTS
Un modello Mixture-of-Experts seleziona gruppi specializzati di parametri per ogni token. GRIFO 32 offre spazio per distribuire questi esperti fra le GPU, mentre il fabric PCIe trasporta gli scambi richiesti dal software di inferenza.
Per chiPubblica amministrazione, settori regolamentati e team AI aziendali
06 / AI A CONTESTO LUNGO · KV-CACHE
Un servizio AI conserva una memoria di lavoro di ogni conversazione: la KV-cache. Documenti più lunghi e più utenti simultanei aumentano questa esigenza. GRIFO permette al software di assegnare GPU alla lettura dei prompt, alla generazione delle risposte e al contesto conservato, dentro un solo sistema.
Per chiProvider di inferenza, agenti AI, assistenti di programmazione, AI legale e documentale
Trasformare i documenti interni in un servizio di conoscenza consultabile. Modelli locali e pipeline di ricerca aiutano i collaboratori a trovare informazioni mantenendo i dati nell’organizzazione.
Estrarre, classificare e cercare dati in fatture, contratti e fascicoli. Pagine e lotti separati possono lavorare su GPU diverse con OCR e modelli documentali compatibili.
Erogare assistenti, trascrizione, embedding e modelli visivi con più repliche o servizi GPU separati. Le richieste indipendenti sfruttano il parallelismo senza obbligare tutte le GPU a sincronizzarsi a ogni passo.
Eseguire fine-tuning indipendenti, adattamenti LoRA o QLoRA, valutazioni e ricerche di parametri. I team possono confrontare più esperimenti con strumenti compatibili con le GPU.
04 / ANALISI DI GRAFI · DATABASE GPU
Riconoscere relazioni nascoste fra transazioni, identità ed eventi. Grandi grafi e database nativi GPU possono mantenere i dati partizionati vicino agli acceleratori che li cercano, li collegano e li analizzano.
Per chiBanche, fintech, telecomunicazioni, cyber intelligence e grafi di conoscenza aziendali
Distribuire traiettorie Monte Carlo, scenari di stress e backtesting fra le GPU. Le prove indipendenti sfruttano naturalmente il parallelismo, prima dell’aggregazione dei risultati.
Analizzare log, classificare file e cercare informazioni nei materiali di indagine con modelli compatibili con le GPU. Dataset e intervalli temporali possono lavorare in pipeline indipendenti nel perimetro aziendale.
01 / SIMULAZIONE · CFD E PDE
Simulare l’aria intorno a un aereo, la combustione in un motore o l’evoluzione del clima. Le grandi griglie di calcolo vengono ripartite fra le GPU, che a ogni passo scambiano i dati ai confini delle rispettive porzioni.
Per chiAerospazio, automotive, energia, meteorologia e ricerca climatica
02 / DINAMICA MOLECOLARE · N-BODY
Studiare il movimento delle molecole, il comportamento dei materiali o l’interazione fra particelle. GRIFO sostiene sia campagne di simulazioni indipendenti sia implementazioni GPU che ridistribuiscono coordinate e forze fra porzioni interdipendenti.
Per chiRicerca farmaceutica, chimica, materiali, astrofisica e fisica del plasma
03 / GENOMICA · PANGENOMICA
Assemblare genomi, confrontare campioni e navigare grafi pangenomici. In questi lavori può contare più mantenere accessibile una grande struttura di dati irregolare che raggiungere il massimo teorico delle operazioni di calcolo.
Per chiGenomica di popolazione, medicina di precisione, agricoltura e sorveglianza dei patogeni
Analizzare i flussi delle telecamere per individuare difetti superficiali, verificare assemblaggi e ispezionare componenti. Linee e modelli separati possono avere risorse GPU dedicate.
Distribuire frame, scene e varianti di prodotto indipendenti fra le GPU. Motori di rendering compatibili trasformano il calcolo parallelo in più immagini per architettura, animazione, VFX e cataloghi digitali.
Eseguire transcodifica, restauro, indicizzazione e localizzazione su clip o canali separati. GPU e software vanno scelti per i codec e le fasi di elaborazione richiesti.
Prevedere produzione rinnovabile e domanda, oppure analizzare gli impianti per la manutenzione predittiva. Siti, orizzonti temporali e varianti di modello possono diventare lavori GPU separati.
DAL LABORATORIO ALLA PRODUZIONE
GRIFOTTO per team e laboratori; GRIFO 32 per volumi maggiori e più servizi. Quando richieste e attività si possono separare, il valore cresce facendo lavorare più GPU in parallelo.
GRIFO privilegia capacità di memoria, accessi diretti e lavori paralleli. Il training denso con sincronizzazioni All-Reduce continue richiede una valutazione diversa e può beneficiare maggiormente di interconnessioni della classe NVLink. Memoria GPU aggregata non significa un’unica HBM a banda uniforme: software, partizionamento e comunicazioni determinano il risultato.
Applicazioni e illustrazioni dalle presentazioni Billi Dynamics «GRIFO Where It Wins» e «GRIFO Marketing». I benefici descrivono il posizionamento applicativo, non benchmark misurati o installazioni documentate. La configurazione va validata sul carico del cliente.Piattaforme software
Scegli gli strumenti per lavorare sui tuoi dati, modelli e processi.
Portare il calcolo dove risiedono i dati, invece di spostare i dati attraverso strati di infrastruttura. GRIFO Data Engine avvicina operazioni relazionali, vettoriali e assistite dall’AI alla memoria degli acceleratori, trasformando grandi working set in decisioni più rapide ed efficienti.
Pensato perGrandi working set analitici, ricerca vettoriale e dati enterprise integrati con AI.
Vantaggi operativi
Trasformare gli archivi riservati in intelligenza istituzionale utilizzabile, dentro il proprio perimetro di sicurezza. ConfidentialGPT aiuta a trovare evidenze, confrontare documenti, rilevare incoerenze e preparare decisioni senza esportare conoscenza sensibile verso cloud esterni.
Pensato perLegale, finanza, PA, ricerca e organizzazioni che gestiscono conoscenza sensibile.
Vantaggi operativi
Passare dai report che descrivono il passato agli scenari che illuminano la prossima decisione. PROFETA combina previsione, simulazione e contesto operativo per consentire alle organizzazioni di valutare le alternative prima che le conseguenze diventino costi.
Pensato perEnergia, industria, operations e pianificazione.
Vantaggi operativi
Dare occhi e orecchie ai sistemi operativi. iVST trasforma video, immagini e segnali complessi provenienti dai sensori in eventi correlati che i sistemi di ispezione, sicurezza e automazione possono comprendere e utilizzare.
Pensato perIspezione industriale, analytics multi-camera, sicurezza e sistemi autonomi.
Vantaggi operativi
La definizione
01Il fabric PCIe collega acceleratori e moduli GRIFO 32 in un dominio locale condiviso. Pooling, gestione dell’I/O e topologia di comunicazione definiscono come raggiungere e coordinare le risorse.
02Alimentazione e raffreddamento a liquido dell’intero sistema sono progettati insieme al percorso dei dati. Il networking ad alte prestazioni offre le connessioni scale-out verso storage e altri domini di calcolo.
Seleziona acceleratori e periferiche I/O qualificati in base al workload, allo stack software e alle esigenze di acquisto. L’architettura di sistema GRIFO mantiene continuità mentre queste scelte evolvono.
NUCLEO BILLI DYNAMICS · ACCELERATORI + I/O QUALIFICATIDA SERVER COLLEGATI IN RETE A UN UNICO DOMINIO COORDINATO
Ogni server ha un proprio confine. I dati devono attraversare ripetutamente una rete esterna a pacchetto.
Host indipendenti · rete esterna tra i nodi
Acceleratori, fabric e controllo vengono progettati come parti di una sola macchina locale più grande.
Modulo da 32 GPU · fino a 128 GPU collegando quattro moduli tramite fabric PCIeRendering illustrativi: a sinistra server collegati in rete, a destra il singolo modulo GRIFO 32. Il confronto a parità di acceleratori è presentato nella sezione seguente.
Gli acceleratori smettono di essere risorse isolate in server separati e diventano parti di un unico dominio di calcolo coordinato.
Perché calcolo, memoria, fabric, controllo, alimentazione e raffreddamento sono progettati come parti di una sola macchina.
L’AI è sempre più limitata dalla distanza dei dati, dall’energia e dal calore, non soltanto dalla velocità dei chip.
Con la crescita di modelli e dataset, spostare dati tra server isolati diventa sempre più costoso. La direzione architetturale è quindi inevitabile: ampliare la macchina locale utile prima di scalare attraverso il data center.
Studio architetturale · scenario di riferimento a 128 acceleratori
Lo studio attribuisce al cluster convenzionale il 15,6% di calcolo teorico in più. Poi segue ciò che il dato deve attraversare prima che quel calcolo possa trasformarsi in lavoro utile.
Un punto di partenza volutamente conservativo
Entrambi i sistemi di riferimento contengono 128 acceleratori NVIDIA H200, nelle varianti di formato e potenza dichiarate dallo studio. Il confronto assume per il cluster un fat-tree 1:1 ideale e perfettamente ottimizzato e non confonde i FLOPS di picco con le prestazioni applicative.Host indipendenti · rete esterna tra i nodi
Quattro moduli GRIFO 32 · fabric PCIe · un root complex
Rendering illustrativi delle architetture. Il confronto usa le configurazioni indicate sopra; il numero di unità raffigurate non rappresenta letteralmente la topologia dello studio.
Segui un singolo scambio
PERCORSO DI COMUNICAZIONE MODELLATO≥850 ns di limite fisico
≈505 ns nel percorso locale commutato
Il modello di riferimento colloca il percorso locale commutato di GRIFO intorno a 505 ns, mentre i soli componenti fisici del percorso di rete convenzionale totalizzano almeno 850 ns.
Lo scambio locale non deve più essere serializzato da una NIC, trasformato in collegamento ottico, commutato come pacchetto di rete e ricostruito su un altro server.
Un vantaggio del componente sulla carta può essere superato dal tempo impiegato per muovere e coordinare i dati. È l’architettura completa a stabilire quanto calcolo raggiunge il workload.
“Il calcolo di picco è il numero di partenza. I confini decidono quanto ne arriva al workload.”
I valori derivano dal modello analitico di riferimento dichiarato a 128 acceleratori. Non sono risultati applicativi misurati di GRIFO 32. Le prestazioni reali dipendono da acceleratore, topologia, stack software e workload esatti.
Business case · iso-topologia a 8.192 GPU
Questo caso analitico confronta 256 moduli GRIFO 32 con 1.024 nodi convenzionali a 8 GPU. Entrambi contengono 8.192 GPU; ogni nodo dispone di 8 × 400G di uplink. Le stime seguenti riguardano questo preciso scenario infrastrutturale e operativo.
acceleratori H200 in entrambe le architetture
domini GRIFO 32 · 32 GPU ciascuno
nodi DGX convenzionali · 8 GPU ciascuno
uplink per nodo · fat-tree non-blocking
in meno al punto medio degli intervalli pubblicati
€400–485M convenzionale · €305–390M GRIFO 32in meno tra energia, MRO, personale e ricambi
€132M convenzionale · €56M GRIFO 32in meno alla stessa scala di 8.192 GPU
circa il 30% sotto il modello del cluster convenzionaleLa curva applica proporzionalmente il risultato TCO pubblicato a 8.192 GPU ai checkpoint del deployment. Mostra l’effetto economico che si accumula mentre GRIFO sostituisce più confini tra server convenzionali; i valori intermedi sono interpolazioni, non quotazioni autonome.
Il modello separa il capitale necessario a costruire l’infrastruttura dal costo operativo richiesto per mantenerla in funzione.
potenza al wall a 8.192 GPU
energia evitata in cinque anni
costo energia evitato a €0,15/kWh
Il confronto parte dalle stesse voci: host, NIC, switch, ottiche, alimentazione e raffreddamento. Su una o poche macchine, il vantaggio va calcolato sulla configurazione e sull’utilizzo effettivi. Il caso a 8.192 GPU illustra la scala del fenomeno; non determina il risparmio del tuo progetto.
“Il valore si accumula consolidando l’infrastruttura ripetuta dei server.”
Fonte: GRIFO 32 Cluster 8,192 GPU — Business Edition Rev. 1.1, aprile 2026. I valori sono stime di ordine di grandezza per il caso di riferimento iso-topologico NVIDIA H200 dichiarato, pieno carico 24/7, €0,15/kWh e orizzonte di cinque anni. Il vantaggio CAPEX usa il punto medio degli intervalli pubblicati; i valori intermedi di scala sono interpolazioni proporzionali. I costi reali dipendono da configurazione, workload, acquisti, facility, utilizzo e prezzo dell’energia.
Perché conta l’architettura
Una specifica di picco descrive ciò che un singolo componente potrebbe fare in condizioni ideali. Il lavoro reale termina soltanto se i dati raggiungono gli acceleratori, la memoria li alimenta, il fabric li coordina, il software li utilizza bene e alimentazione e raffreddamento sostengono la macchina per l’intera elaborazione.
Ciò che l’acceleratore potrebbe calcolare quando tutte le condizioni di supporto sono ideali.
UN NUMERO SULLA SCHEDA TECNICAQuanto lavoro corretto il sistema completo termina davvero per unità di tempo, energia e costo.
UN RISULTATO MISURABILESe dati, memoria, fabric, software o raffreddamento rallentano, gli acceleratori aspettano. Aggiungere altro picco non elimina l’attesa: bisogna riprogettare il percorso completo.
La macchina deve essere coerente con modello, precisione, batch e tempo richiesto per ottenere il risultato.
I dati devono essere già vicini al calcolo, non in attesa oltre confini tra server distanti.
La capacità mantiene residente il problema; la banda alimenta gli acceleratori al ritmo richiesto.
Ogni scambio e sincronizzazione richiede banda sufficiente, latenza abbastanza bassa e comportamento prevedibile.
Driver, runtime e orchestrazione devono presentare l’hardware come un unico sistema coordinato.
L’impianto deve sostenere clock e densità per l’intera elaborazione, non soltanto per pochi secondi.
Prove documentate
Configurazioni di riferimento e perimetro di validazione sono distinti dagli studi analitici.
8 posizioni GPU Gen5 x16 · configurazione dual Xeon · 2 TB di memoria · I/O pronto per 400G
Fino a 32 acceleratori PCIe full-length · un fabric commutato Gen5 single-root · raffreddamento a liquido by design
Alimentazione · firmware · BMC · topologia GPU/PCIe/NUMA · controlli di rete e GPUDirect
BENCHMARK POLICYI risultati dei benchmark applicativi saranno pubblicati solo indicando configurazione esatta, workload, versioni software e condizioni di misura.
Soluzioni
Definiamo workload, percorso dei dati, vincoli dell’impianto e criteri di successo prima di configurare la macchina.
Conoscenza, modelli e workflow sotto il controllo diretto dell’organizzazione.
CONFIDENTIALGPT + GRIFOPiù acceleratori in un dominio locale, con termica e impianto progettati insieme.
GRIFO 32Simulazione, analytics accelerata e AI in un sistema orientato al workload.
GRIFOTTO + GRIFOOperazioni relazionali, vettoriali e AI più vicine alla memoria degli acceleratori.
GRIFO DATA ENGINE
Fondatore e System Architect
Da oltre vent’anni, tra Europa e Stati Uniti, Emilio Billi lavora su HPC, scale-up PCIe, memoria condivisa, sistemi accelerati e co-design hardware-software. Il suo metodo parte dal percorso del dato e trasforma i limiti fisici in decisioni progettuali.
“Il sistema è il prodotto. La misura è la prova.”
Azienda
Billi Dynamics S.r.l. trasforma l’architettura di sistema in prodotti industriali per AI, calcolo scientifico, analytics e installazioni mission-critical.
ENGINEERING PROOFAssemblaggio e validazione reale dei sistemi nel laboratorio Billi Dynamics.
Leadership e board
Founder & CTO (acting CEO)
Imprenditore deep-tech e system architect con oltre 20 anni in HPC, infrastrutture AI e co-design hardware-software.
BizOps
Collega operations, strategia ed esecuzione per sostenere una crescita controllata.
Board Member
Leader industriale con esperienza in innovazione, digitalizzazione, eccellenza operativa e crescita.
CSO
Leader commerciale e strategico per posizionamento, alleanze e crescita dei ricavi.Partiamo dal workload
Raccontaci la tua applicazione e la scala di cui hai bisogno. Il primo confronto tecnico aiuta a definire una configurazione adatta, i requisiti di installazione e il percorso di validazione sul tuo workload.
Definiamo dati, modelli, capacità e tempi richiesti.
Valutiamo sistema, acceleratori, I/O, alimentazione e raffreddamento.
Concordiamo quali test servono e il perimetro di installazione, messa in servizio e assistenza da includere nella proposta.
MODEL · NUMBERS · MEASUREMENT · DECISION
