On-Premise KI-Inferenz und Modelltraining leicht gemacht: Schnelle Einrichtung, einfache Bedienung und budgetfreundlich

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.