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ott 2026
Video Systems accelera l’Industrial AI con Lenovo, AMD e Infostar
Una nuova infrastruttura AI-ready riduce di oltre il 50% i tempi di training dei modelli e crea le basi per il prossimo passo di Video Systems verso la Physical AI attraverso SENTIO.
L’evoluzione delle applicazioni di Machine Vision e Artificial Intelligence richiede una capacità di calcolo sempre maggiore, soprattutto quando più team di ricerca e sviluppo devono lavorare contemporaneamente su training, validazione e deployment di modelli AI.
Per sostenere questa crescita, Video Systems ha realizzato, insieme al partner Infostar, una nuova infrastruttura basata su tecnologia Lenovo e AMD, progettata per offrire performance, scalabilità, affidabilità ed efficienza energetica a supporto dei workload AI più avanzati. lenovo_videosystems_casestudy
Una nuova piattaforma AI-ready
La soluzione comprende due server Lenovo ThinkSystem SR665 V3, equipaggiati con processori AMD EPYC 9124 Server CPUs e NVIDIA L40S GPUs.
L’infrastruttura supporta le attività di progettazione, training, validazione e deployment dei modelli di Machine Vision basati su AI sviluppati sulla piattaforma Ingenium®. L’implementazione è stata realizzata con il supporto congiunto dei team Infostar e Lenovo, consentendo la migrazione dei workload senza interrompere le attività operative. lenovo_videosystems_casestudy
La piattaforma beneficia inoltre di Lenovo Premier Support for Infrastructure, che garantisce accesso diretto 24/7/365 a specialisti tecnici, contribuendo a massimizzare la disponibilità dell’infrastruttura e a ridurre i tempi di risoluzione degli eventuali problemi. lenovo_videosystems_casestudy
Risultati misurabili nello sviluppo AI
La nuova infrastruttura ha consentito a Video Systems di ottenere miglioramenti significativi nelle attività di ricerca e sviluppo:
oltre il 50% di riduzione dei tempi di training dei modelli AI;
30% di maggiore disponibilità per gli sviluppatori grazie alle GPU virtuali;
riduzione del consumo energetico per TFLOP/W. lenovo_videosystems_casestudy
La virtualizzazione delle GPU permette inoltre di suddividere le risorse hardware in più istanze indipendenti, consentendo a diversi workload AI di essere eseguiti contemporaneamente.
La piattaforma viene utilizzata non soltanto per il training dei modelli di Machine Vision, ma anche per simulazioni Digital Twin, analisi di predictive maintenance e sviluppo parallelo di più progetti, accelerando il percorso dall’R&D all’applicazione industriale. lenovo_videosystems_casestudy
Dall’Industrial AI alla Physical AI
Il potenziamento dell’infrastruttura rappresenta anche una base tecnologica per la prossima fase di sviluppo di Video Systems: la Physical AI.
Attraverso SENTIO, Video Systems sta portando avanti attività di ricerca nella reasoning-driven robotics, con l’obiettivo di collegare percezione, ragionamento e azione all’interno di ambienti fisici e industriali. lenovo_videosystems_casestudy
“Our next step is to build on decades of industrial AI experience and advanced reasoning-driven robotics through SENTIO. We need reliable, scalable computing that gives our teams room to develop and test new ideas.”
Alessandro Liani, Founder & CEO, Video Systems Srl lenovo_videosystems_casestudy
La nuova piattaforma consente a più team di lavorare contemporaneamente sui modelli AI, creando una base più solida per lo sviluppo della robotica intelligente attraverso SENTIO e per l’esplorazione di nuove applicazioni anche nei settori Aerospace & Defence. lenovo_videosystems_casestudy
Una partnership tecnologica per sostenere la crescita
La collaborazione con Lenovo, AMD e Infostar permette a Video Systems di disporre di un’infrastruttura progettata non soltanto per le esigenze attuali, ma anche per sostenere l’espansione futura delle attività AI.
“Lenovo and AMD technology offered superior performance, and the energy efficiency to help us control operational costs. Knowing that Video Systems is set to continue growing rapidly in the near future, the scalable nature of the solution is crucial to helping us meet demand effectively.”
Alessandro Liani, Founder & CEO, Video Systems Srl lenovo_videosystems_casestudy
Per Video Systems, l’investimento rappresenta quindi un ulteriore passo nell’evoluzione delle proprie tecnologie per il controllo qualità industriale, Machine Vision, Artificial Intelligence e Physical AI, con l’obiettivo di accelerare l’innovazione e portare nuove soluzioni sul mercato in tempi sempre più rapidi.