Erfahren Sie, wie das Wachstum des KV-Caches die Leistung von KI-Inferenzprozessen unbemerkt beeinträchtigt und warum speicherbewusste Infrastruktur für die Skalierung moderner KI-Workloads unerlässlich wird. Die Leistung von KI-Inferenzprozessen verlangsamt sich oft lange bevor GPUs an ihre Rechengrenzen stoßen, da der KV-Cache wächst….

Die Mixture-of-Experts-Architektur ermöglicht die Nutzung größerer Modelle, indem pro Token nur ein Bruchteil der Modellparameter aktiviert wird. Dadurch eignet sie sich hervorragend für lokale KI, das vollständige Modell muss jedoch weiterhin im Speicher verfügbar bleiben. Im Folgenden erfahren Sie, warum das wichtig ist und….

Erfahren Sie, wie Speicheroptimierung und Infrastrukturdesign den Zugang zu KI erweitern und gleichzeitig Effizienz und Nachhaltigkeit verbessern können. Die 2015 von den Vereinten Nationen eingeführten Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) bieten einen globalen Rahmen zur Bewältigung einiger der drängendsten Herausforderungen….

Erweitern Sie den effektiven GPU-Speicher und führen Sie leistungsfähigere KI-Workloads auf bestehenden lokalen Systemen aus, indem Sie die Speicherverwaltung im gesamten Stack überdenken. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigt auch der Druck auf die unterstützende Infrastruktur. Im vergangenen Jahr hat sich der Speicherbedarf...

Agentenbasierte KI-Workloads benötigen mehr Speicher als herkömmliche KI, insbesondere bei lokaler Ausführung. Mit zunehmender Modellgröße und der Aufrechterhaltung langlaufender Zustände durch Agenten wird der Speicher zum Hauptengpass. Dieser Artikel erläutert, wie aiDAPTIV den effektiven KI-Speicher erweitert, um ….