Die Mixture-of-Experts-Architektur ermöglicht die Ausführung 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 dies wichtig ist und wie Sie größere MoE-Modelle ausführen können, ohne auf ein System mit größerem Speicher umsteigen zu müssen.
Noch vor Kurzem bedeutete der Betrieb eines KI-Modells auf eigener Hardware, sich mit einem leistungsfähigen, aber bescheidenen Chatbot zufriedenzugeben. Dieser konnte Fragen beantworten und Texte zusammenfassen, doch die eigentliche Arbeit – logisches Denken, Programmierung, Agenten – blieb in der Cloud.
Das ändert sich rasant. Moderne lokale Modelle können komplexe Probleme lösen, Code schreiben und debuggen, externe Tools aufrufen, Bilder und Dokumente verstehen und autonome Agenten steuern, die in Ihrem Auftrag arbeiten. Die Kluft zwischen Rechenzentrums- und Workstation-Systemen schließt sich schnell.
Ein großer Teil dieser Veränderung ist einer Architektur namens Mixture of Experts oder MoE zu verdanken, die es ermöglicht, diese leistungsfähigeren Modelle auf Desktop-PCs und Workstations mit begrenzten GPU-Ressourcen auszuführen, indem die Belastung der Rechenleistung reduziert wird.
Warum MoE-Modelle sich ideal für lokale KI eignen
Herkömmliche Modelle sind komplex, d. h. jeder ihrer Parameter trägt zur Generierung jedes Ausgabetokens bei. Da das gesamte Modell bei jeder Anfrage ausgeführt wird, skalieren die Rechenkosten direkt mit der Modellgröße. Dies stellt eine schwierige Herausforderung für Desktop-Systeme dar, die selten über die GPU-Leistung von Rechenzentren verfügen.
MoE-Modelle verfolgen einen anderen Ansatz. Hierbei wird ein größeres Modell in spezialisierte Teilnetzwerke, sogenannte Experten, unterteilt. Jeder Experte entwickelt während des Trainings seinen eigenen Schwerpunkt und lernt anhand der ihm zugewiesenen Daten unterschiedliche interne Muster und Repräsentationen. Ein kleines Routing-Netzwerk entscheidet, welcher Experte welches Token verarbeiten soll, und nur diese Teilmenge wird aktiviert. Der Rest des Modells bleibt für diesen Schritt inaktiv.
Das Ergebnis ist eine höhere Modellleistungsfähigkeit, ohne dass jeder Parameter jedes Mal neu berechnet werden muss. Anders ausgedrückt: Ein MoE-Modell kann das Wissen und die Fähigkeiten eines großen Modells nutzen, während für jedes Token nur ein Bruchteil seiner Parameter aktiviert wird. Dies ist ideal für lokale KI, wo die Rechenleistung begrenzt sein kann.
Entwickelt für die heutige Art und Weise, wie KI eingesetzt wird.
Neue MoE-Modelle zeigen, wohin die Reise geht. Nehmen wir zum Beispiel Googles Gemma 4 26B A4B. Laut Googles Dokumentation, Das Modell umfasst insgesamt 26 Milliarden Parameter, aktiviert aber nur 4 Milliarden pro Token. Dadurch ist der Rechenaufwand pro Token deutlich geringer als bei einem vergleichbar großen, komplexen Modell. Google positioniert es für Consumer-GPUs und Workstations mit einem integrierten Reasoning-Modus, einem Kontextfenster von bis zu 256.000 Tokens, Bilderkennung, höherer Codierungsleistung und nativem Funktionsaufruf (der Möglichkeit, externe Tools und Apps aufzurufen), um autonome Agenten zu steuern.
Anders ausgedrückt: Funktionen, die früher eine Cloud-API erforderten, sind jetzt für den Desktop verfügbar. Und sie entsprechen genau dem, was Nutzer von lokaler KI erwarten: persönliche KI-Agenten wie OpenClaw und Hermes, Programmierassistenten, privates RAG für eigene Dateien, Dokumentenanalyse, Recherche- und Planungsaufgaben sowie Workflow-Automatisierung.
Die lokale Ausführung solcher Workloads bietet viele Vorteile. Ihre Daten verbleiben auf Ihrer Hardware, was für Datenschutz und Compliance wichtig ist. Die Latenz ist vorhersehbar, da keine Daten über das Internet übertragen werden. Es fallen keine API-Gebühren pro Token an. Und Sie behalten die volle Kontrolle über das Modell, die Versionen und den Stack.
Der Haken: MoE-Modelle sind nicht kleiner.
Man könnte leicht annehmen, dass ein Modell, das nur 4 Milliarden Parameter aktiviert, auch nur so viel Speicherplatz benötigt wie 4 Milliarden Parameter. Das ist aber nicht der Fall.
Das Routing-Netzwerk des Modells wählt für verschiedene Token unterschiedliche Experten aus, daher muss der vollständige Expertenpool jederzeit verfügbar sein. Googles eigenes Dokumentation Dies verdeutlicht: Während Gemma 4 26B A4B nur 4 Milliarden Parameter pro Token aktiviert, müssen alle 26 Milliarden in den Speicher geladen werden, um Routing und Inferenz schnell zu halten.
MoE reduziert zwar die aktive Rechenlast, verringert aber nicht den Speicherbedarf. In der von Phison getesteten Konfiguration benötigte der Gemma 4 26B A4B ohne Speicherauslagerung etwa 23,5 GB Systemspeicher – deutlich mehr als ein System mit 16 GB Arbeitsspeicher leisten kann. Da die Leistungsfähigkeit von MoE-Modellen stetig zunimmt, werden auch sie immer größer und übersteigen schließlich die GPU- und Systemspeicherkapazität der lokalen Rechner, für die sie entwickelt wurden.
Mit MoE ist der Speicher der neue Flaschenhals für lokale KI.
Wie Pascari aiDAPTIV™ dem Bildungsministerium hilft
Pascari aiDAPTIV™ ist Phisons KI-Speicherverwaltungstechnologie. Sie erweitert den nutzbaren KI-Speicher über drei Ebenen: GPU-Speicher, System-DRAM und NVMe-SSD-basierten aiDAPTIV-Cache-Speicher.
Die Dynamic MoE-Funktion wendet diese Architektur direkt auf Mixture-of-Experts-Modelle an. Anstatt jeden Experten permanent im GPU- oder Systemspeicher zu halten, behandelt aiDAPTIV Experten als dynamisch zwischengespeicherte Einheiten. Die vom Routing-Netzwerk benötigten Experten werden für Berechnungen im GPU-Speicher gehalten, während die übrigen im System-DRAM zwischengespeichert oder in den aiDAPTIV-Cache-Speicher ausgelagert und bei Bedarf geladen werden können, wenn sich die Routing-Entscheidungen des Modells ändern.
Beispielsweise benötigt Gemma 4 26B A4B normalerweise 23 GB Arbeitsspeicher – 15 GB für die Modellgewichte und 8,5 GB für den KV-Cache, die Laufzeitumgebung, das Betriebssystem und die Anwendungen. Da aiDAPTIV einen Teil des Modells in den Cache-Speicher auslagert, sinkt die Speichernutzung auf 15,9 GB. Die ausgelagerten Experten befinden sich nun auf der SSD und werden nur geladen, wenn das Routing-Netzwerk sie benötigt. Dadurch wird eine Arbeitslast, die auf einem System mit 16 GB Arbeitsspeicher nicht möglich wäre, nun realisierbar.
Es gilt jedoch, einen Kompromiss zu berücksichtigen. Das Verschieben von Experten zwischen Speicherebenen kann die Latenz erhöhen und den Durchsatz verringern. Wie stark, hängt von der Arbeitslast ab. Wiederkehrende Abfragen, die dieselben Experten nutzen, schneiden in der Regel besser ab, während Aufgaben, die zwischen Domänen wechseln, stärker auf den Cache angewiesen sind. Für die Arbeitslasten, die heute lokale KI antreiben – agentenbasierte Workflows, Programmierassistenten, privates RAG, Dokumentenanalyse sowie Forschungs- und Planungsaufgaben – ist jedoch die Leistungsfähigkeit des Modells wichtiger als die maximale Token-Geschwindigkeit. Die aiDAPTIV-Technologie von Phison ermöglicht ein leistungsfähigeres Modell auf Ihrer vorhandenen Hardware.
Gehen Sie tiefer: Wie Dynamic MoE tatsächlich funktioniert
Dieser Artikel beschreibt die Funktionsweise von Dynamic MoE. Unser Technikteam hat ein solches System entwickelt. Whitepaper Darin wird erklärt, wie es funktioniert und was Sie beim Ausführen erwarten können, einschließlich:
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- Wie Experten auf GPU-Speicher, System-DRAM und Cache-Speicher verteilt werden und wie sie sich während der Inferenz zwischen den Ebenen bewegen.
- Was passiert, wenn das Routing-Netzwerk einen Experten anfordert, der sich nicht im GPU-Speicher befindet, und welche Latenzkosten entstehen dadurch?
- Wie Caching- und Verdrängungsrichtlinien häufig genutzte Experten in der Nähe von Rechnern halten
- Welche Arbeitslastmuster eignen sich am besten und welche Kompromisse sind damit verbunden?
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Der Arbeitsspeicher ist der limitierende Faktor, der bestimmt, welche Modelle Ihr System ausführen kann. Das Whitepaper erläutert detailliert, wie viel GPU-Speicher, System-DRAM und SSD-Durchsatz jeweils beitragen, sodass Sie ein System für das gewünschte Modell dimensionieren können, nicht nur für das, das gerade passt.
Bereit, mehr zu erfahren?
Herunterladen aiDAPTIV Dynamisches MoE: Größere MoE-Modelle mit weniger Speicher ausführen Für einen genaueren Blick auf die MoE-Architektur, das intelligente Speicher-Tiering und wie aiDAPTIV Dynamic MoE es ermöglicht, größere KI-Modelle auf Systemen mit begrenztem GPU-Speicher auszuführen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ):
Was ist ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE-Modell)?
Eine Mischung aus Experten (MoEDas ) Modell ist eine neuronale Netzwerkarchitektur, die für jede Inferenzanfrage nur eine kleine Teilmenge spezialisierter Experten aktiviert, wodurch der Rechenaufwand reduziert und gleichzeitig eine deutlich höhere Gesamtkapazität des Modells unterstützt wird. Anstatt jeden Parameter für jedes Token zu verarbeiten, MoE Die Arbeitslasten werden gezielt an die relevantesten Experten weitergeleitet. Dies verbessert die Recheneffizienz und ermöglicht größere KI-Modelle, ohne dass proportionale Erhöhungen erforderlich sind. berechnen Ressourcen, obwohl alle Experten müssen bleiben Zugriff über die Speicherarchitektur des Systems.
Warum benötigen Mixture-of-Experts-Modelle so viel Speicherplatz?
Mixture-of-Experts-Modelle benötigen viel Speicherplatz, da jeder Experte verfügbar bleiben muss, obwohl bei jeder Inferenzanfrage nur wenige aktiv sind. Zwar sinkt der Rechenaufwand, da inaktive Experten nicht ausgeführt werden, doch der Speicherverbrauch bleibt hoch. Überreste hoch seit dem gesamte Kollektion Die Experteninformationen müssen im gesamten KI-System gespeichert werden. Mit zunehmender Modellgröße wird der verfügbare Speicherplatz häufig zum Hauptfaktor, der die lokale KI-Implementierung einschränkt.
Ist der GPU-Speicher für große KI-Modelle wichtiger als die GPU-Rechenleistung?
Für viele moderne KI-Workloads ist der verfügbare Speicher genauso wichtig geworden wie die GPU. berechnen. Große Sprachmodelle häufig die GPU-Speichergrenzen erreichen, bevor vollständig unter Verwendung Verfügbare Rechenleistung. Da sich Modellarchitekturen stetig weiterentwickeln, benötigen Unternehmen zunehmend effizienten Speicher. Verwendung zusätzlich zu Hochleistungsbeschleunigern für den erfolgreichen Einsatz größerer Modelle.
Kann Memory Tiering dazu beitragen, größere KI-Modelle auf vorhandener Hardware auszuführen?
Ja. Memory Tiering ermöglicht es KI-Modellen, GPU-Speicher, Systemspeicher und leistungsstarken SSD-basierten Cache-Speicher gemeinsam zu nutzen, anstatt sich ausschließlich auf den GPU-Speicher zu verlassen. Dies geschieht durch die dynamische Platzierung aktiver Daten in schnellerem Speicher, während Umzug weniger häufig Durch die Nutzung von Daten auf niedrigeren Ebenen können Organisationen größere KI-Modelle ausführen, ohne sofort Aufrüstung auf GPUs mit höherem Speicher.
Sollten Unternehmen größere GPUs kaufen oder das Speichermanagement für KI verbessern?
Verbesserung des KI-Speichermanagements oft bietet eine kostengünstigere Methode zur Skalierung lokaler KI als Einkauf Immer größere GPUs. GPUs mit höherer Kapazität. bleiben Für viele Arbeitslasten wertvoll, aber intelligente Speicherarchitekturen können die nutzbare Modellkapazität erheblich erweitern, indem sie den vorhandenen GPU-Speicher, den Systemspeicher und die Speicherressourcen besser nutzen und gleichzeitig Leistung, Skalierbarkeit und Infrastrukturkosten in Einklang bringen.
Wie verbessert Pascari aiDAPTIV™ Mixture-of-Experts-Implementierungen?
Pascari aiDAPTIV™ verbessert Mixture of Experts-Implementierungen, indem es den nutzbaren KI-Speicher über GPU-Speicher, Systemspeicher und SSD-basierten Cache-Speicher erweitert und gleichzeitig dynamisch verwaltet, wo sich Experten befinden. wohnen während der Inferenz. Anstatt zu erfordern, dass jeder Experte permanent im GPU-Speicher geladen bleibt, aiDAPTIV Inaktive Experten werden zwischen Speicherebenen verschoben, während aktive Experten jederzeit verfügbar bleiben. Diese controllerbewusste Speicherarchitektur ermöglicht es Unternehmen, größere KI-Modelle auf bestehender Infrastruktur auszuführen. Aufrechterhaltung effiziente Ressourcen Verwendung.
Warum wird intelligentes Speichermanagement für KI in Unternehmen immer wichtiger?
Intelligentes Speichermanagement wird immer wichtiger, da Unternehmens-KI zunehmend von Speichereffizienz und nicht von Speichereffizienz abhängt. berechnen Da die Modellgrößen stetig wachsen, wird der einfache Einsatz größerer GPUs immer teurer und unpraktischer. Lösungen, die GPU-Speicher, Systemspeicher und SSD-basierten Cache dynamisch koordinieren, helfen Unternehmen, ihre bestehenden Hardwareinvestitionen optimal zu nutzen und gleichzeitig größere, leistungsfähigere KI-Workloads mit vorhersehbarer Performance zu bewältigen.
Worin unterscheidet sich Dynamic MoE von der herkömmlichen GPU-Speicherverwaltung?
Dynamisch MoE Es unterscheidet sich von der herkömmlichen GPU-Speicherverwaltung dadurch, dass der KI-Speicher als flexible Hierarchie behandelt wird, anstatt zu erfordern, dass das gesamte Modell permanent im GPU-Speicher verbleibt. Pascari aiDAPTIV™ prüft kontinuierlich, welche Experten aktuell benötigt werden und Umzug Inaktive Experten über verschiedene Speicherebenen hinweg. Dieser dynamische Ansatz erhöht die nutzbare Modellkapazität und optimiert gleichzeitig Latenz, Speichereffizienz und Inferenzleistung.
Warum ist die Optimierung auf Controller-Ebene für KI-Speicherarchitekturen wichtig?
Die Optimierung auf Controller-Ebene ermöglicht die effiziente Übertragung von KI-Modelldaten zwischen GPU-Speicher, Systemspeicher und Flash-Speicher und minimiert gleichzeitig Engpässe, die die Inferenzeffizienz beeinträchtigen. Durch die Koordination von Firmware, Speichercontrollern und Speichermanagement ermöglichen Plattformen wie Pascari aiDAPTIV kann aktive Modellkomponenten intelligent priorisieren, Ressourcen verbessern Verwendung, und skalierbare KI-Implementierungen unterstützen, ohne sich ausschließlich auf einen größeren GPU-Speicherbedarf zu verlassen.
Wie hilft Pascari aiDAPTIV™ Unternehmen dabei, ihre bestehende KI-Infrastruktur optimal zu nutzen?
Pascari aiDAPTIV™ unterstützt Unternehmen dabei, ihre bestehende KI-Infrastruktur optimal zu nutzen, indem der nutzbare KI-Speicher durch koordiniertes Management von GPU-Speicher, Systemspeicher und SSD-basiertem Cache-Speicher erweitert wird. Diese Architektur ermöglicht größere Mixture-of-Experts-Modelle. arbeiten auf Hardware, deren Kapazität ansonsten allein durch den GPU-Speicher begrenzt wäre. Das Ergebnis ist eine höhere Flexibilität beim Einsatz, eine verbesserte Infrastruktureffizienz und ein skalierbarerer Weg für KI-Lösungen in Unternehmen, ohne dass sofortige Investitionen in Premium-GPUs erforderlich sind.
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