Die Feinabstimmung größerer KI-Modelle stößt oft an die Grenzen des GPU-Speichers, bevor die Rechenkapazität erschöpft ist. Dieser Artikel erklärt, warum Gewichte, Optimierungszustände, Gradienten und Aktivierungen den Speicherbedarf bestimmen, warum das Hinzufügen von GPUs eine kostspielige Notlösung sein kann und wie….
(Abbildung mit freundlicher Genehmigung des Forbes-Artikels über Michael Wu) Unternehmen investieren Milliarden in größere Modelle und mehr GPUs, um schnellere und präzisere KI zu entwickeln. Doch selbst die leistungsstärksten Rechenkapazitäten können nur so schnell arbeiten wie die Daten, die sie verarbeiten, und da KI….
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….
Unternehmensanwendungen sind zunehmend auf vorhersagbare Speicherlösungen mit extrem niedriger Latenz angewiesen, um KI, Echtzeitanalysen, Finanzdienstleistungen und andere latenzkritische Workloads zu unterstützen. Dieser Artikel erklärt, warum Millisekunden entscheidend sind und wie sich Speicherlatenz auf den Geschäftsbetrieb auswirkt.
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….
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