Erweitern Sie den effektiven GPU-Speicher und führen Sie leistungsfähigere KI-Workloads auf bestehenden lokalen Systemen aus, indem Sie die Speicherverwaltung über den gesamten Stack hinweg überdenken.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigt auch der Druck auf die dazugehörige Infrastruktur. Im vergangenen Jahr sind die Speicherpreise parallel zur Nachfrage nach KI-fähigen Systemen stark gestiegen. GPUs mit Speicher hoher Bandbreite sind schwerer zu beschaffen. DRAM-Engpässe wirken sich weiterhin auf die Lieferketten aus. Systeme, die für KI-Workloads konfiguriert sind, erzielen Höchstpreise.
Viele Organisationen haben instinktiv auf die reine Rechenleistung gesetzt: mehr GPUs, größere Cluster, leistungsstärkere Komponenten. Doch wenn Teams reale Modelle in der Produktion einsetzen, tritt oft zuerst eine andere Einschränkung zutage.
KI-Workloads stoßen zunehmend an die Speichergrenzen.
Wenn Sie KI-Initiativen für Workstations, KI-PCs, Edge-Server oder Abteilungssysteme planen, ist es entscheidend, diesen Wandel zu verstehen. Rechenleistung ist zwar weiterhin wichtig, doch Speicherkapazität und Speichereffizienz werden zunehmend zum primären Skalierungsfaktor.
KI-Workloads sind speichergebunden
Aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der KI erfordern mehr Speicherkapazität und höhere Effizienz während der Laufzeit. Dazu gehören die stetig wachsende Größe moderner KI-Modelle, die Erweiterung von Kontextfenstern, Architekturen wie Mixture of Experts (MoE), die mehr Parameter zugänglich halten, sowie agentenbasierte und mehrstufige Inferenzprozesse, die den Zustand länger im Speicher halten.
In der Vergangenheit betrachteten viele KI-Teams Speicherengpässe als GPU-Problem. Theoretisch bieten GPUs einen enormen Rechendurchsatz. In der Praxis ist der GPU-Speicher jedoch oft erschöpft, bevor die Rechenkerne voll ausgelastet sind. Auf Workstations, PCs und kleinen Servern macht sich diese Einschränkung schnell bemerkbar. Es mag zwar ausreichend Rechenleistung vorhanden sein, aber Ihr Modell passt nicht in den Speicher. Oder es passt nur, indem die Kontextlänge drastisch reduziert oder die Modellkapazität eingeschränkt wird.
Das Problem der Speicherengpässe ist nicht theoretischer Natur. Es ist ein operatives Problem.
Mit der Ausbreitung von KI aus zentralisierten Hyperscale-Umgebungen in Unternehmensabteilungen und Edge-Bereitstellungen werden diese Einschränkungen deutlicher. Ein lokales Entwicklerteam, das mit einem Inferenzmodell experimentiert, stellt möglicherweise fest, dass der GPU-Speicher lange vor Erreichen der Leistungsziele voll ist. Eine Data-Science-Gruppe, die Inferenz über lange Kontexte durchführt, sieht sich unter Umständen mit einem Wachstum des KV-Cache konfrontiert, das den verfügbaren Speicher dominiert.
Wenn der Speicher voll ist, verschlechtert sich die Leistung oder Workloads schlagen komplett fehl. Dann suchen die Teams nach Möglichkeiten, die Speicherkapazität zu erweitern.
Das führt direkt zur nächsten Herausforderung.
Der GPU-Speicher ist fest und teuer.
Im Gegensatz zum Systemspeicher eines herkömmlichen Servers ist der GPU-Speicher in die GPU selbst integriert. Er kann nicht separat aufgerüstet werden.
Benötigt Ihr Modell mehr Speicher, als Ihre aktuelle GPU bietet, ist die übliche Lösung der Kauf einer GPU mit mehr Speicher. Selbst wenn die Rechenleistung Ihrer vorhandenen GPU ausreicht, sind Sie gezwungen, auf eine größere und teurere GPU umzusteigen, nur um mehr Speicherkapazität zu gewinnen.
Im aktuellen Markt hat diese Entscheidung erhebliche Kostenfolgen. Der anhaltende Druck auf die DRAM-Lieferkette hat die Preise für GPUs und KI-Systeme erhöht. GPUs mit hohem Speicher sind besonders teuer und oft schwerer zu beschaffen. Beim Umstieg auf eine leistungsstärkere GPU zahlen Sie sowohl für zusätzlichen Speicher als auch für zusätzliche Rechenleistung, unabhängig davon, ob Sie diese benötigen oder nicht.
Diese Dynamik verstärkt den Preisanstieg. Da immer mehr Unternehmen um speicherstarke GPUs konkurrieren, verknappt sich das Angebot weiter. Die Preise steigen. Die Beschaffungszeiten verlängern sich. Die Budgets für KI wachsen schneller als erwartet.
Für Unternehmensteams, die lokale KI-Kapazitäten aufbauen, werden die wirtschaftlichen Aspekte immer wichtiger. Möglicherweise haben Sie bereits in leistungsstarke GPUs investiert. Um jedoch ein etwas größeres Modell auszuführen oder einen längeren Kontext zu ermöglichen, sind Sie gezwungen, Ihre Hardware komplett zu erneuern.
An diesem Punkt erwägen viele Organisationen, weitere GPUs hinzuzufügen, anstatt sie zu ersetzen.
Dieser Ansatz erscheint logisch. Er bringt aber auch seine eigenen Einschränkungen mit sich.
Warum das Hinzufügen von GPUs das Problem nicht immer löst
Der Einsatz von GPUs kann den Durchsatz in vielen Szenarien verbessern. Bei Mehrbenutzeranwendungen ist die Verteilung von Sitzungen auf mehrere GPUs unkompliziert. Dadurch können die Gesamtkapazität des Systems erhöht und die Wartezeiten für gleichzeitig laufende Arbeitslasten reduziert werden.
Viele Inferenz-Workloads laufen jedoch auf einer einzelnen GPU pro Sitzung. Ein einzelner Benutzer, der ein großes Modell ausführt, kann durch den verfügbaren Speicher des Geräts eingeschränkt sein. Das Hinzufügen weiterer GPUs erhöht zwar die Anzahl der gleichzeitig verarbeitbaren Sitzungen, jedoch nicht den für eine einzelne Modellinstanz nutzbaren Speicher.
Um GPUs zu einem größeren Speicherpool zu bündeln, sind ausgefeilte Parallelisierungsstrategien erforderlich. Das Modell muss aufgeteilt, die Kommunikation zwischen den Geräten koordiniert und der Synchronisierungsaufwand minimiert werden. Diese Ansätze können zusätzliche Latenzzeiten verursachen und erfordern spezielle Software-Stacks. Zudem erhöhen sie die Betriebskomplexität.
Es gibt bestimmte Anwendungsfälle, in denen das einfache Hinzufügen weiterer GPUs wenig Nutzen bringt. Dazu gehören die Inferenz in einer einzigen Sitzung mit großen Modellen, Workloads mit langem Kontext, bei denen der KV-Cache den Speicherverbrauch dominiert, und agentenbasierte Workflows, die den Zustand über mehrere Runden hinweg beibehalten.
MoE-Modelle fügen eine weitere Ebene hinzu. Auch wenn für ein bestimmtes Token nur eine Teilmenge der Experten aktiv ist, kann der gesamte Speicherbedarf der Experten die Kapazität einer einzelnen GPU übersteigen. Ohne sorgfältiges Speichermanagement muss ein Großteil dieser Kapazität im Speicher verbleiben, selbst wenn er nicht in jedem Schritt aktiv genutzt wird.
In all diesen Fällen bleibt das Kernproblem bestehen. Der für die Arbeitslast verfügbare effektive Speicher ist weiterhin durch den physischen Speicher einer einzelnen GPU begrenzt. Das Hinzufügen weiterer Geräte erhöht zwar Kosten und Komplexität, behebt den Flaschenhals aber nicht grundlegend.
Wenn Rechenleistung nicht der einzige Hebel ist und das Hinzufügen von GPUs nicht immer effizient ist, wird die Frage deutlich: Wie lässt sich der effektive Speicher erweitern, ohne das gesamte System neu zu konzipieren?
Wie Pascari aiDAPTIV das eigentliche Problem angeht
aiDAPTIV ist eine speziell entwickelte Pascari-Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, größere und anspruchsvollere KI-Workloads auf lokalen Systemen auszuführen, indem der Speicher um eine zusätzliche Flash-Speicherebene erweitert wird. Dabei geht sie die heutigen Speicherherausforderungen aus einem anderen Blickwinkel an, anstatt einfach nur teure GPU-Ressourcen hinzuzufügen.
Anstatt den GPU-Speicher als starre Grenze zu betrachten, koordiniert aiDAPTIV GPU-Speicher, Systemspeicher und Hochleistungs-Flashspeicher zu einem einheitlichen Speichersystem. In diesem Modell bleiben häufig genutzte Daten in der Nähe der GPU. Weniger häufig genutzte Daten können zwischengespeichert und dynamisch abgerufen werden. Durch intelligentes Management des Datenspeicherorts und des Datenzugriffs erweitert aiDAPTIV die effektive GPU-Speicherkapazität.
Diese Architektur reduziert den Bedarf, alle Modellkomponenten permanent im GPU-Speicher zu halten. Bei MoE-Modellen können beispielsweise Experten bei Bedarf geladen werden, anstatt kontinuierlich Speicherplatz zu belegen. Und bei langlaufenden oder dialogbasierten Inferenzprozessen kann der KV-Cache-Zustand erhalten bleiben, um aufwändige Neuberechnungen zu vermeiden.
Das Ergebnis ist ein System, in dem GPUs mehr Zeit mit sinnvollen Berechnungen verbringen und weniger Zeit im Leerlauf aufgrund von Speichermangel. Anstatt Sie zu einem Upgrade auf eine leistungsstärkere GPU zu zwingen, hilft Ihnen aiDAPTIV, die bereits vorhandenen Speicherressourcen Ihres Systems besser zu nutzen.
Dieser Ansatz vermeidet aufwendiges Multi-GPU-Pooling oder Cluster-Parallelverarbeitung. Er eignet sich für realistische Unternehmensumgebungen wie Workstations, KI-PCs und kleine Server. Das ist wichtig für Organisationen, die KI-Funktionen am Netzwerkrand, in Abteilungen oder in ressourcenbeschränkten Umgebungen benötigen.
Durch die Reduzierung von Speicherengpässen begegnet aiDAPTIV direkt dem wirtschaftlichen Druck, der durch den aktuellen Preisanstieg entsteht. Wenn größere Modelle auf vorhandener Hardware ausgeführt werden können, verringert sich die Notwendigkeit, um knappe GPUs mit hohem Speicher zu konkurrieren.
Was aiDAPTIV für KI in Unternehmen ermöglicht
Eine verbesserte Speichereffizienz bringt mehrere praktische Vorteile mit sich. Sie ermöglicht Ihnen Folgendes:
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- Nutzen Sie größere oder leistungsfähigere Modelle auf Systemen, die Sie bereits besitzen. Eine Workstation, die zuvor an Kontextbeschränkungen stoßen konnte, kann nun komplexere Schlussfolgerungsaufgaben bewältigen. Ein Abteilungsserver kann fortgeschrittenere Schlussfolgerungen unterstützen. Modelle ohne Hardware-Aktualisierung.
- Verwenden Sie weniger GPUs oder GPU-SKUs mit geringerem Speicher. Anstatt standardmäßig die Option mit der höchsten Speicherkapazität zu wählen, um zukünftige Einschränkungen zu vermeiden, können Sie eine ausgewogenere Konfiguration planen. Diese Flexibilität ist wichtig, da GPUs mit hohem Speicher deutlich teurer sind.
- Reduzierung des Speicherbedarfs auf Systemebene. Durch eine effizientere Nutzung des GPU-Speichers und eine intelligentere Datenbereitstellung kann der Bedarf an überdimensioniertem Systemspeicher reduziert werden. Dies kann die Gesamtsystemkosten senken.
- Weniger Strom verbrauchen für höhere Energieeffizienz. Größere GPU-Konfigurationen verbrauchen mehr Strom und erzeugen mehr Wärme. Wenn Sie Ihre KI-Ziele mit weniger oder leistungsschwächeren GPUs erreichen können, verringern sich auch der Energieverbrauch und der Kühlbedarf entsprechend.
- Vereinfachen Sie die Bereitstellung. Anstatt Multi-GPU-Sharding-Strategien oder komplexe Cluster-Orchestrierung für kleinere Anwendungsfälle zu entwickeln, können Sie mit einer Single-Node-Architektur arbeiten, die den Anforderungen der Abteilungen und der Edge-Computing-Bereiche entspricht.
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Zusammengenommen verändern diese Fähigkeiten die Diskussion. Anstatt zu fragen, wie viele GPUs Sie im nächsten Quartal kaufen müssen, können Sie sich fragen, wie effizient Ihre vorhandenen Speicherressourcen genutzt werden.
Diese Neubewertung ist im aktuellen Marktumfeld besonders wichtig.
Der Preisanstieg ist ein Signal
Der durch die KI-Nachfrage bedingte Preisanstieg bei Arbeitsspeicher ist mehr als nur ein vorübergehendes Beschaffungsproblem. Er ist ein Indiz dafür, wo Engpässe entstehen.
Wenn GPU-Speicher knapp und teuer wird, deutet dies darauf hin, dass die Branche an ihre Kapazitätsgrenzen stößt. Wenn Ihre Strategie zur Skalierung von KI ausschließlich auf dem Kauf von mehr GPUs mit hohem Speicher basiert, sind Sie dieser Volatilität direkt ausgesetzt.
Eine robustere Strategie konzentriert sich auf Speichereffizienz. Durch die Reduzierung des pro Arbeitslast benötigten GPU-Speichers verringern Sie Ihre Anfälligkeit gegenüber Preisschwankungen und Lieferengpässen. Zudem gewinnen Sie Flexibilität bei der Art und Weise und dem Ort des KI-Einsatzes.
Unternehmens-KI wird zunehmend dezentralisiert. Teams wünschen sich lokale Experimente. Abteilungen benötigen spezialisierte Tools. Edge-Umgebungen erfordern Inferenz in der Nähe der Datenquellen. In diesen Kontexten ist die einfache Skalierung zentralisierter GPU-Cluster nicht immer praktikabel oder kosteneffektiv.
Speichereffiziente Architekturen machen diese Implementierungen realisierbar. Sie ermöglichen es, KI-Workloads auf Systemen zu skalieren, die realistisch beschafft, implementiert und betrieben werden können.
Nutzen Sie Speicherbeschränkungen als Wettbewerbsvorteil
Für KI-Anwendungen in Unternehmen erweisen sich Speicherbeschränkungen zunehmend als Hauptproblem. Während die reine Rechenleistung stetig wächst, ist die effektive Speicherkapazität der GPU oft ausschlaggebend dafür, was in der Praxis tatsächlich möglich ist.
Der Einsatz zusätzlicher GPUs kann den Durchsatz erhöhen, erweitert aber nicht immer den für eine einzelne Anwendung verfügbaren nutzbaren Speicher. In einem Markt, der von steigenden Speicherpreisen und Angebotsengpässen geprägt ist, führt die alleinige Verwendung größerer und zahlreicherer GPUs zu höheren Kosten und größerer Komplexität.
Lösungen wie Pascari aiDAPTIV zeigen einen anderen Weg auf. Durch die Erweiterung des effektiven GPU-Speichers auf den Systemspeicher und Hochleistungs-Flashspeicher können leistungsfähigere Modelle auf vorhandener Hardware ausgeführt werden. Sie reduzieren die Abhängigkeit von schwankenden GPU-Preisen und ermöglichen den Einsatz von KI dort, wo sie den größten Nutzen bringt – von Workstations bis hin zu Abteilungs-Servern.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI werden Unternehmen, die auf Speichereffizienz setzen, besser für nachhaltiges Wachstum aufgestellt sein. In der heutigen Zeit ist die optimale Nutzung des vorhandenen Speichers möglicherweise eine der strategisch wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen können.
Um mehr über Pascari aiDAPTIV zu erfahren, laden Sie die entsprechende Datei herunter. Lösungsübersicht. Oder, kontaktiere uns Erfahren Sie noch heute, wie aiDAPTIV Ihnen helfen kann, Ihre KI-Ziele kostengünstiger und effizienter zu erreichen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ):
Warum erhöhen KI-Workloads den Druck auf die GPU- und DRAM-Versorgung?
Moderne KI-Modelle benötigen deutlich mehr Speicher für größere Kontextfenster und Inferenz. Arbeitslasten und Feinabstimmungsaufgaben. Als Hyperscaler Da Unternehmen ihre KI-Implementierungen rasant ausweiten, übersteigt die Nachfrage nach GPUs, DRAM und NAND die Produktionskapazitäten, was zu höheren Kosten, längeren Lieferzeiten und Versorgungsunsicherheit in der gesamten Branche führt.
Was ist heute der größte Engpass in der KI-Infrastruktur von Unternehmen?
Für viele Organisationen ist der größte Engpass nicht die reine Rechenleistung, sondern der ineffiziente Datenaustausch zwischen Speichern und Systemen. Erinnerung und GPUs. Wenn Datenpipelines den Anforderungen der Arbeitslast nicht mehr gerecht werden können, kommen GPUs zum Einsatz. bleiben Unterauslastung, was die Leistungseffizienz verringert und die Betriebskosten erhöht.
Wie wirkt sich der KV-Cache auf die Leistung von KI-Inferenzprozessen aus?
Der KV-Cache speichert den Token-Kontext während der Inferenz, sodass große Sprachmodelle pflegen Kontinuität der Konversation ohne wiederholte Neuberechnung vorheriger Token. Mit zunehmender Größe der Kontextfenster verbraucht der KV-Cache erheblichen GPU-Speicher, und eine ineffiziente Cache-Verwaltung kann den Speicherverbrauch erhöhen. Neuberechnung, Latenz und Stromverbrauch.
Warum sind Mixture-of-Experts (MoE)-Modelle speicherintensiv?
MoE Die Modelle basieren auf mehreren spezialisierten Expertenmodellen, die traditionell für den schnellen Zugriff im DRAM geladen bleiben. Mit zunehmender Anzahl an Experten steigen die Speicheranforderungen. erheblich ansteigen, was Die Skalierung der Infrastruktur ist für KI-Umgebungen in Unternehmen teurer und schwieriger.
Lässt sich die KI-Leistung verbessern, ohne zusätzliche GPUs einzusetzen?
Ja. Viele KI-Workloads können durch eine bessere Speicherverwaltung und einen optimierten Datenfluss eine höhere Leistung erzielen, anstatt einfach nur mehr GPUs hinzuzufügen. GPU-Verbesserung Verwendung, Reduzierung Neuberechnung Durch die Optimierung des Speicherzugriffs lässt sich oft eine effizientere Skalierung zu geringeren Kosten erzielen.
Was ist die aiDAPTIV-Technologie von Phison?
Phisons aiDAPTIV ist eine KI-gestützte Speicherorchestrierungsplattform auf Controller-Ebene, die entwickelt wurde, um optimieren wie Daten zwischen GPU-Speicher übertragen werden, DRAM und Hochleistungs-Flash-Speicher. Es erweitert die effektive Speicherkapazität und verbessert gleichzeitig die GPU-Leistung. Verwendung und die Reduzierung von Ineffizienzen in der Infrastruktur.
Wie reduziert aiDAPTIV den DRAM-Bedarf für MoE-Modelle?
aiDAPTIV Läden weniger häufig gebraucht MoE Experten für Hochleistungs-SSDs anstatt jeden Experten permanent im DRAM zu speichern. Häufig aufgerufene Experten bleiben Experten werden im Speicher gehalten, während inaktive Experten nur bei Bedarf mit geringer Latenz abgerufen werden, wodurch der DRAM-Bedarf deutlich gesenkt wird.
Wie verbessert aiDAPTIV die KV-Cache-Effizienz?
aiDAPTIV Speichert entfernte KV-Cache-Token im Flash-Speicher, anstatt sie vollständig zu verwerfen. Dadurch kann zuvor verwendeter Kontext schnell abgerufen werden, ohne einen vollständigen Cache-Neustart zu erzwingen. Neuberechnung auf der GPU, Verbesserung der Latenz, Zeit Zu First-Token-Performance und Gesamt-GPU-Effizienz.
Welche Vorteile bietet aiDAPTIV für die KI-Infrastruktur von Unternehmen?
aiDAPTIV hilft Unternehmen, die GPU-Leistung zu verbessern Verwendung, die Abhängigkeit von knappen DRAM-Ressourcen verringern, niedriger Neuberechnung Die Kosten werden gesenkt und die Effizienz der Inferenz verbessert. Dies ermöglicht es Unternehmen, KI-Workloads effizienter zu skalieren und gleichzeitig Infrastrukturkosten und Energieverbrauch zu kontrollieren.
Warum unterscheidet sich aiDAPTIV von herkömmlichen KI-Skalierungsansätzen?
Die Skalierung traditioneller KI hängt oft ab von Einkauf zusätzlich GPUs oder Erhöhung der DRAM-Kapazität. aiDAPTIV stattdessen konzentriert man sich auf intelligente Datenorchestrierung und gestaffeltes Speichermanagement, wodurch die vorhandene Hardware eine höhere KI-Leistung ohne übermäßigen Infrastrukturausbau erzielen kann.
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