Beschleunigung von RAG-Workflows mit SSDs der nächsten Generation

Erfahren Sie, warum Hochleistungsspeicher entscheidend ist, um die effektivsten Echtzeit-KI-Einblicke zu gewinnen – und wie Phison dies vereinfacht.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Daten umgehen. Der nächste große Schritt liegt jedoch nicht allein in der Modellentwicklung, sondern vielmehr darin, wie diese Modelle Informationen bedarfsgerecht abrufen, verarbeiten und synthetisieren. Hier kommt die abrufbasierte Datengenerierung (Retrieval-Augmented Generation, RAG) ins Spiel.

RAG kombiniert traditionelle generative KI mit der Fähigkeit, relevante Kontextinformationen in Echtzeit aus externen Datenquellen abzurufen. Dieser hybride Ansatz ermöglicht präzisere, aktuellere und kontextbezogene Antworten und eignet sich daher ideal für Anwendungen wie Unternehmenssuche, dialogbasierte KI, Kundensupport und wissenschaftliche Forschung. Damit RAG jedoch in großem Umfang echten Mehrwert bietet, benötigt es mehr als nur intelligente Modelle. Es bedarf außergewöhnlicher Speicherleistung, um einen schnellen und nahtlosen Zugriff auf große, unstrukturierte Datensätze zu gewährleisten.

Was macht RAG so anspruchsvoll?

Im Gegensatz zu herkömmlichen generativen Modellen, die ausschließlich mit vorab trainierten Parametern arbeiten, integriert RAG externes Wissen in den Inferenzprozess. Bei einer Benutzeranfrage ruft das System zunächst relevante Dokumente aus einer Wissensbasis ab und speist anschließend sowohl die Anfrage als auch die abgerufenen Daten in einen großes Sprachmodell (LLM) um eine Reaktion hervorzurufen.

Dieser zweistufige Prozess erfordert die Interaktion des Modells mit umfangreichen, oft heterogenen Datensätzen, die von internen Wikis und Supportprotokollen bis hin zu wissenschaftlichen Zeitschriften und Transaktionsdatensätzen reichen. Diese Datensätze müssen so gespeichert werden, dass sie Folgendes unterstützen:

• • • Abruf relevanter Inhalte mit geringer Latenz
    • Hochdurchsatzverarbeitung für Inferenzpipelines
    • Schnelle Aktualisierungen und Indizierung für sich ständig weiterentwickelnde Datenquellen
    • Skalierbarkeit zur Anpassung an wachsende KI-Wissensdatenbanken

Herkömmliche Speicherlösungen können da einfach nicht mithalten. Festplatten stoßen an ihre Grenzen. Ältere SSDs bieten zwar ordentliche Lesegeschwindigkeiten, stoßen aber bei der Skalierung auf GPU-gestützte KI-Cluster an ihre Grenzen, was Ausdauer und Durchsatz angeht. Für dynamische Workloads sind schnellere, intelligentere und robustere Lösungen erforderlich.

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Die Rolle von SSDs bei der Beschleunigung von KI- und RAG-Workflows

Speicher ist der unsichtbare Motor moderner KI. Und gerade bei RAG ist eine hohe Speicherleistung unerlässlich.

Hochleistungsfähige NVMe-SSDs bieten die extrem niedrige Latenz und die hohe Anzahl an Ein-/Ausgabeoperationen pro Sekunde (IOPS), die für RAG-Pipelines unerlässlich sind. Sie ermöglichen:

• • • Schnelle Vektorsuchen in riesigen Einbettungen mithilfe von Ähnlichkeitssuchbibliotheken wie FAISS oder Vespa
    • Schnelle Vor- und Nachbearbeitungsphasen im KI-Workflow
    • Nahtlose Parallelverarbeitung, bei der mehrere GPUs ohne E/A-Konflikte mit Daten voll ausgelastet werden können.
    • Minimale Latenz bei der Inferenz, entscheidend für kundenorientierte oder Echtzeit-KI-Anwendungen

SSDs der nächsten Generation verbessern dies noch weiter, indem sie PCIe Gen5-Schnittstellen nutzen und Bandbreiten von bis zu 60 GB/s pro Lane bieten – mehr als genug, um KI-Systeme mit hohem Durchsatz auszulasten und GPUs mit voller Geschwindigkeit zu versorgen.

Warum datenzentrierte Architektur in RAG wichtig ist

Die KI-Verarbeitung hat sich von rechenzentriert zu datenzentriert verlagert. In RAG-Pipelines wird die Leistung oft nicht durch das Modell selbst, sondern durch die Geschwindigkeit und Intelligenz des Datenflusses begrenzt. Dazu gehören:

• • • Datenerfassung – Wie schnell neue Daten indexiert und abrufbar gemacht werden können
    • Zugriff – Wie schnell relevanter Kontext während der Inferenz abgerufen werden kann.
    • Lebenszyklusmanagement – Wie effizient Datensätze zwischen Hot-, Warm- und Cold-Storage-Ebenen verschoben werden.

Hier erweisen sich SSDs der nächsten Generation, insbesondere solche, die für KI-Anwendungen entwickelt wurden, als unverzichtbar. Sie bieten nicht nur hohe Geschwindigkeiten, sondern auch eine hohe Ausdauer, intelligentes Caching und die Fähigkeit, gemischte Arbeitslasten zuverlässig zu verarbeiten.

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Wie Phison Ihnen hilft, KI schnell und skalierbar zu entwickeln

Im Wettlauf um intelligentere, schnellere und vertrauenswürdigere KI geht es nicht nur um Modellgewichte und Trainingsdaten. Entscheidend ist, wie gut Ihre Infrastruktur diese Modelle mit den richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt versorgen kann. RAG treibt den Wandel hin zu kontextbezogener KI voran, doch um dies in großem Umfang zu realisieren, benötigen Sie eine Speicherschicht, die genauso schnell arbeitet wie Ihre KI-Systeme.

Phisons Portfolio an SSDs der nächsten Generation wurde speziell für die sich wandelnden Anforderungen von KI- und RAG-Workflows entwickelt. Dank ihrer geringen Latenz, hohen Ausdauer und des für KI optimierten Durchsatzes ermöglichen diese SSDs Unternehmen, die maximale Leistung aus ihrer KI-Infrastruktur herauszuholen – ob On-Premise, in einer Hybrid-Cloud oder am Edge.

Phison bietet außerdem umfassende Unterstützung für KI-Speicherarchitekturen und hilft Unternehmen dabei:

• • • Entwicklung von Hochleistungsspeichersystemen, die auf LLM- und RAG-Pipelines zugeschnitten sind.
    • Implementieren Sie ein intelligentes Stufenmodell, um Geschwindigkeit und Kosten in Einklang zu bringen.
    • Aktivieren Sie Strategien zur Datenlokalisierung, um Latenz und Netzwerkabhängigkeit zu reduzieren.
    • Zukunftssichere Infrastruktur mit PCIe Gen5-fähigen Geräten und fortschrittlichem Firmware-Tuning

Organisationen, die Phisons KI-optimierten persistenten Speicher nutzen Pascari Enterprise-SSDs Und aiDAPTIV+ Cache-Speicher-SSDs Schnellere Erkenntnisgewinnung, reibungslosere Modellimplementierungen und agilere Reaktionen auf sich ändernde Datenanforderungen. Mit der Geschwindigkeit, Ausfallsicherheit und Intelligenz, die für die heutigen Anforderungen erforderlich sind.

Mit seinen hochentwickelten KI-Architekturen hält Phison nicht nur mit dem Innovationstempo Schritt, sondern trägt aktiv dazu bei, es zu bestimmen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ):