KVキャッシュの増加がAI推論パフォーマンスを静かに低下させる仕組みと、メモリを考慮したインフラストラクチャが現代のAIワークロードのスケーリングに不可欠になりつつある理由を学びましょう。AI推論パフォーマンスは、GPUが計算能力の限界に達するずっと前に、KVの増加によって低下することがよくあります。.

エキスパート混合アーキテクチャは、トークンごとにモデルのパラメータのごく一部のみをアクティブ化することで、より大規模なモデル機能を実現します。そのため、ローカルAIに最適ですが、完全なモデルはメモリ上でアクセス可能な状態にしておく必要があります。その理由と….

メモリ最適化とインフラストラクチャ設計によって、効率性と持続可能性を向上させながら、AIへのアクセスを拡大する方法をご覧ください。2015年に導入された国連の持続可能な開発目標（SDGs）は、いくつかの課題に取り組むためのグローバルな枠組みを提供します。.

スタック全体でメモリ管理の方法を見直すことで、GPUの有効メモリを拡張し、既存のローカルシステムでより高性能なAIワークロードを実行できます。AIの普及が加速するにつれて、それを支えるインフラストラクチャへの負荷も増大しています。過去1年間で、メモリは...

エージェント型AIワークロードは、特にローカルで実行する場合、従来のAIよりも多くのメモリを必要とします。モデルが大きくなり、エージェントが長時間の状態を維持するにつれて、メモリが主要なボトルネックとなります。この記事では、aiDAPTIVがAIのメモリ効率をどのように向上させ、これを可能にするかを説明します。.