SYNAPSE-AI mira a sviluppare nuove strategie per la gestione sostenibile ed energeticamente efficiente delle infrastrutture di calcolo dedicate all’Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento ai sistemi HPC e al serving di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Il progetto combina tecniche di previsione del carico e della potenza, inferenza causale, gestione dinamica della KV-cache e controllo delle risorse GPU, con l’obiettivo di ridurre i consumi energetici mantenendo elevati livelli di prestazione e qualità del servizio. Un ulteriore elemento innovativo è l’impiego della sincronizzazione temporale tra dati di workload, telemetria GPU e misure elettriche, così da migliorare l’affidabilità delle analisi energetiche e delle decisioni di orchestrazione.