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Warum KI leidet, wenn der Speicher voll ist: KV-Cache, Kontext und versteckte Fehler

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….

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Mischung von Experten (MoE) verringert die Rechenlast für lokale KI: Dasselbe lässt sich nicht über den Speicher sagen.

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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Mobile KI skalieren ohne Skalierungskosten oder Komplexität

Erfahren Sie, wie Phison und MediaTek die Speicherarchitektur revolutionieren, um KI der nächsten Generation auf Smartphones zu ermöglichen. Smartphones entwickeln sich zur zentralen Plattform für KI. Was mit grundlegenden Gerätefunktionen begann, hat sich rasant zur Unterstützung großer Sprachsysteme weiterentwickelt.

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Mehr KI mit weniger GPU-Speicher: Wie Pascari aiDAPTIV™ hilft, die heutigen Speicherengpässe zu bewältigen

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...

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Die Stiftung, die Innovation beschleunigt™

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