Phison had a great presence at the AI Infrastructure Tech Field Day event in May, where we discussed the challenges of AI inference and model training and introduced our aiDAPTIV+ solution to attendees.
While you can watch each of our Phison leaders’ full sessions on demand, TechStrong TV recently created a “director’s highlights” video cut and presented it in a Tech Field Data Insider webinar. In this cut, you’ll get a look at the key points of the following talks, along with commentary and discussion from a panel of experts:
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- Affordable on-premises LLM training and inference with Phison aiDAPTIV, by Brian Cox, Phison Director of Solution and Product Marketing
- GPU memory offload for LLM fine-tuning and inference with Phison aiDAPTIV, by Sebastien Jean, Phison CTO
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In this webinar, you’ll learn how to unlock large language model training on local hardware, reduce AI infrastructure costs, and enable private, on-premises AI with zero code changes.
Häufig gestellte Fragen (FAQ):
Worauf lag der Schwerpunkt der Teilnahme von Phison am AI Infrastructure Tech Field Day?
Phison konzentrierte sich auf die praktischen Herausforderungen, mit denen Institutionen bei der Implementierung von KI-Inferenz und Modelltraining vor Ort konfrontiert sind. Die Sitzungen behandelten GPU-Speicherbeschränkungen, Infrastrukturkostenbarrieren und die Komplexität der lokalen Ausführung großer Sprachmodelle. Phison stellte vor aiDAPTIV als Controller-Lösung, die die KI-Implementierung vereinfachen und gleichzeitig die Abhängigkeit von teurem GPU-Speicher reduzieren soll.
Was ist das TechStrong TV-Webinar “Director's Highlights”?
TechStrong TV hat aus den Tech Field Day-Sessions von Phison eine Auswahl der Highlights zusammengestellt und als Tech Field Day Insider-Webinar präsentiert. Dieses Format fasst die wichtigsten technischen Erkenntnisse zusammen und beinhaltet Kommentare von Experten, wodurch IT- und Forschungsleiter die architektonischen Implikationen leichter erfassen können, ohne sich die kompletten Sessions ansehen zu müssen.
Wer sind die Phison-Referenten, die im Webinar vorgestellt werden?
Das Webinar stellt zwei technische Führungskräfte von Phison vor:
- Brian Cox, Direktor für Lösungs- und Produktmarketing, der kostengünstige LLM-Schulungen vor Ort und Schlussfolgerungen anbietet.
- Sébastien Jean, CTO, der GPU-Speicherauslagerungstechniken für LLM-Feinabstimmung und Inferenz mit aiDAPTIV erläutert.
Warum ist KI vor Ort für Universitäten und Forschungseinrichtungen wichtig?
On-Premises-KI ermöglicht es Institutionen, Datensouveränität zu wahren, Compliance-Anforderungen zu erfüllen und sensible Forschungsdaten zu schützen. Sie reduziert zudem langfristig die Cloud-Kosten und bietet eine vorhersehbare Leistung für KI-Workloads in Forschung, Lehre und internen Abläufen.
Welche zentralen Herausforderungen im Bereich der Infrastruktur wurden im Webinar besprochen?
Zu den zentralen Herausforderungen zählen die begrenzte Speicherkapazität von GPUs, die steigenden Infrastrukturkosten und die Komplexität der lokalen Bereitstellung und Verwaltung von LLMs. Diese Einschränkungen hindern Institutionen häufig daran, KI-Initiativen über Pilotprojekte hinaus auszuweiten.
Wie ermöglicht Phison aiDAPTIV kostengünstiges KI-Training und Inferenz vor Ort?
Phison aiDAPTIV Der GPU-Speicher wird durch den Einsatz von leistungsstarkem NVMe-Speicher auf Controller-Ebene erweitert. Dadurch können große Modelle auf vorhandener Hardware ausgeführt werden, ohne dass zusätzliche GPUs oder spezielle Programmierung erforderlich sind. Dies senkt die Kosten für den lokalen Einsatz von KI erheblich.
Was bedeutet “GPU-Speicherauslagerung” in der Praxis?
Durch die GPU-Speicherauslagerung können KI-Workloads NVMe-Speicher transparent nutzen, wenn der GPU-Speicher ausgelastet ist. Für Forscher und IT-Teams bedeutet dies, dass größere Modelle trainiert oder feinabgestimmt werden können, ohne Pipelines neu gestalten oder Code umschreiben zu müssen.
Erfordert aiDAPTIV Änderungen an bestehenden KI-Frameworks oder am Code?
Nein. aiDAPTIV arbeitet auf der System- und Speicherebene und ermöglicht so die Skalierung von KI-Workloads, ohne dass Modellcode oder KI-Frameworks angepasst werden müssen. Dies ist besonders wertvoll für akademische Teams, die etablierte Forschungsworkflows nutzen.
Wie trägt diese Lösung zur Kontrolle der Budgets für KI-Infrastruktur bei?
Durch die Reduzierung der Abhängigkeit von teuren Hochleistungs-GPUs und die bessere Auslastung vorhandener Hardware senkt aiDAPTIV die Investitionskosten und verlängert gleichzeitig die Systemlebensdauer. Dadurch werden anspruchsvolle KI-Workloads auch für Institutionen mit begrenzten Budgets zugänglicher.
Warum sollten Akteure im Hochschulbereich dieses Webinar ansehen?
Das Webinar bietet einen praxisnahen Leitfaden für den großflächigen Einsatz privater, lokaler KI-Lösungen. Es liefert umsetzbare Erkenntnisse zur Kostensenkung, Verbesserung der Ressourceneffizienz und Ermöglichung sicherer KI-Forschung und -Experimente ohne Cloud-Abhängigkeit.
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