Fünf Schritte, um Speicher von der größten Einschränkung von KI in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln

In den letzten Jahren hat sich die KI-Infrastruktur auf Rechenleistung konzentriert. Mehr Beschleuniger, größere Cluster und höhere FLOPS bestimmten die Konversation, um das Beste aus GPUs herauszuholen. Dieser Ansatz machte Sinn, als der Fortschritt der Modelle hauptsächlich von der Trainingsgröße abhing. Jetzt, da die Produktion von KI-Systemen Priorität hat, gibt es eine neue Einschränkung, auf die man sich konzentrieren muss: Speicher.

Heute zeigen sich viele der schwierigsten Einschränkungen für KI in der Speicherkapazität, Bandbreite, Latenz und der Zeit- und Energiekosten für den Datentransfer durch ein System. Kontextfenster werden immer größer, und Unternehmen wie Anthropic bieten jetzt Millionstokenfenster in ihren Standardangeboten an. Inferenzworkloads wachsen. Die Zunahme von Multiagentensystemen bedeutet, dass KI-Systeme größere Datenmengen von einer Phase zur nächsten übertragen. Betreiber können weiterhin versuchen, mehr GPUs hinzuzufügen, aber sie erreichen dennoch nicht die erwartete Leistung, da diese Systeme an Speicher für die effiziente Verarbeitung durch Beschleuniger fehlen, wenn jeder Server nur auf den internen Speicher beschränkt ist.

Diese Verschiebung betrifft sowohl die Durchsatzrate als auch die Kosten für Hyperscaler und Rechenzentrumsbetreiber. Wenn der Speicher zum limitierenden Faktor wird, reagieren Organisationen oft, indem sie teure Hardware überdimensionieren, wodurch die GPU-Kapazität unterausgelastet ist und höhere Energie- und Infrastrukturkosten entstehen. Die nächste Stufe der KI-Skalierung wird weniger von der Hinzufügung von Rohrechenleistung abhängen und mehr von der Entwicklung von Speicherarchitekturen, die der Art und Weise entsprechen, wie Produktions-KI tatsächlich läuft.

Hier sind fünf Schritte, die Infrastrukturleiter jetzt unternehmen können, um sich auf die immer größer werdenden Anforderungen an den Speicher vorzubereiten.

1. Starten Sie damit, den tatsächlichen Engpass zu messen

Viele Organisationen bewerten die KI-Leistung noch immer durch eine rechenlastorientierte Brille. Sie verfolgen die Cluster-Auslastung, die Anzahl der Beschleuniger und die Durchsatzrate, und gehen dann davon aus, dass Verbesserungen durch die Hinzufügung von mehr GPU-Beschleunigern erreicht werden können. Diese Sichtweise verfehlt oft das eigentliche Problem.

Speicherdruck zeigt sich oft in blockierten Beschleunigern, höherer Latenz pro Token und ungleichmäßiger Durchsatzrate unter Last. Ein GPU kann unterausgelastet erscheinen, wenn er auf die Ankunft von Daten von einem anderen Speichertier, einem anderen Server oder einer anderen Phase in der Anwendung wartet. Die Inferenz macht dieses Problem noch deutlicher, da die Größe des KV-Caches wächst und mehr simultane Sitzungen um die Bandbreite konkurrieren.

Betreiber benötigen eine bessere Sichtbarkeit in die effektive Speicherauslastung, indem sie die übertragenen Bytes pro Token, die Blockierungszeit der Beschleuniger und die Speicherzugriffsmuster über CPUs, GPUs und benachbarte Speichertiers hinweg betrachten. Sie benötigen auch eine Pipeline-Verfolgung, die Speicherbedingte Verzögerungen von Netzwerk- oder Speicherproblemen trennen kann. Ohne diese Sichtbarkeit riskieren Teams, mehr für Rechenleistung auszugeben, ohne die tatsächliche Quelle der Verlangsamung anzugehen.

2. Reduzieren Sie den Datentransfer, bevor Sie mehr Kapazität hinzufügen

In großen KI-Systemen kann der Datentransfer so viel Overhead wie die Datenverarbeitung selbst erzeugen.

Dies ist besonders bei der Inferenz der Fall. Wenn Kontextfenster wachsen, kann der KV-Cache zu einem der größten Verbraucher von Systemspeicher im Stapel werden. Multi-Tenant-Serving und Multiagent-Workflows können noch mehr hinzufügen. Die erste Phase erzeugt eine Ausgabe, dann verbraucht eine andere diese und die Infrastruktur behandelt diese Übergabe, indem sie große Datenblöcke zwischen GPUs, über Server oder durch Framework-Level-Serialisierung kopiert.

Diese Kopien haben einen echten Kostenfaktor. Sie verbrauchen Bandbreite, addieren Latenz und lassen teure Rechenressourcen auf die nächste Übertragung warten. Sie zwingen Betreiber auch, mehr teuren Speicher zu kaufen, als der Workload tatsächlich benötigt.

Bevor Teams in mehr Beschleuniger investieren, sollten sie identifizieren, wo in einem System Daten unnötigerweise bewegt werden. GPU-zu-GPU-Transfers, Server-zu-Server-Kopien und wiederholte Bewegung von Zwischenzuständen über Agenten-Pipelines sind gute Ausgangspunkte. In vielen Umgebungen liefert die Reduzierung unnötiger Bewegungen mehr nutzbare Leistung als ein weiterer Server.

3. Bauen Sie Speichertiers um das Verhalten von Workloads auf

KI-Infrastruktur funktioniert besser, wenn Betreiber aufhören, Speicher als eine Quelle zu behandeln, und stattdessen als eine Hierarchie mit unterschiedlichen Rollen.

Die heißesten Daten sollten dem Beschleuniger am nächsten bleiben. Dazu gehören die Arbeitsmengen, die die niedrigste Latenz und die höchste Bandbreite erfordern. Andere aktive Puffer und häufig zugängliche Zustände können im DRAM sitzen. Größere Strukturen, die Skalierbarkeit mehr als absolute Geschwindigkeit benötigen, können in den Pool-Speicher verschoben werden. Kältere Daten und weniger aktive Modelle gehören weiter unten im Stapel.

Dieser Ansatz erfordert, dass Teams verstehen, welche Daten ständig geändert werden, welche Daten von vielen Prozessen gemeinsam genutzt werden und welche Daten eine moderate Latenzhandelsabgabe ohne Beeinträchtigung der Dienstqualität tolerieren können. Viele Bereitstellungen setzen immer noch standardmäßig alles in die schnellste HBM-Ebene, weil es sicherer erscheint. Dieser Ansatz treibt die Kosten in die Höhe und lässt in der Regel Effizienz auf dem Tisch.

Eine gestufte Speicherstrategie gibt Betreibern mehr Kontrolle über Leistung und Wirtschaftlichkeit. In der Produktions-KI wird diese Balance zu einem Kernentwurfsanforderung.

4. Behandeln Sie gemeinsamen Speicher als Teil der Architektur für agentenbasierte KI

Multiagent-KI erhöht die Kosten für fragmentierten Speicherdesign.

In vielen agentenbasierten Systemen produziert ein Agent Ausgaben, die ein anderer Agent sofort verwendet. Ein dritter Dienst kann diese Ausgabe bewerten, Kontext hinzufügen oder in ein anderes Modell umleiten. Wenn jeder Schritt eine frische Kopie des gleichen Zustands erstellt, steigt der Datenverkehr schnell. Wenn der Kontext wächst, wächst die Größe der kopierten Daten mit. Das System verbringt mehr Zeit mit dem Bewegen von Informationen als mit der Datenverarbeitung.

Hier wird gemeinsamer Speicher immer wichtiger, insbesondere für gemeinsamen KV-Cache und andere Zustände, auf die mehrere Agenten oder Dienste zugreifen müssen. Gemeinsamer Speicher kann redundante Kopien reduzieren, Netzwerkverkehr verringern und die Auslastung über den gesamten Anwendungsverlauf verbessern. Er kann auch helfen, agentenbasierte Systeme effektiv zu skalieren, da verschiedene Knoten oder Agenten den KV-Cache mit gemeinsamem Speicher wiederverwenden können.

Für Hyperscaler ist dies kein Randfall mehr. Wenn agentenbasierte KI ausgereift ist, wird gemeinsamer Speicher zu einer praktischen Anforderung für eine effiziente Bereitstellung.

5. Akzeptieren Sie CXL für die Produktionsinfrastruktur

In den letzten Jahren sah die Branche CXL als vielversprechenden Standard, der noch mehr Zeit benötigte, um ausgereift zu sein, da CXL schnell von Version 1 auf 2 wechselte. Jetzt, da 3.x-Hardware bald verfügbar ist, erreicht CXL den Punkt, an dem es featurevollständig, abwärtskompatibel und bereit ist, Produktionslasten zu übernehmen.

CXL hat ein Maß an Reife erreicht, bei dem Hyperscaler und Rechenzentrumsbetreiber es als praktische Option für die Produktions-Speichererweiterung, -Pooling und gemeinsame Speicherarchitekturen betrachten sollten. Es gehört jetzt in die ernsthafte Infrastrukturplanung, insbesondere für Umgebungen, die flexible Speicherskalierung und bessere Wirtschaftlichkeit bei der Inferenz benötigen.

Das bedeutet nicht, dass jede Workload auf CXL-basierten Speicher umgestellt werden sollte. Lokaler Speicher wird für die heißesten und latenzsensibelsten Daten immer noch unerlässlich sein. Aber Betreiber müssen nicht länger auf eine zukünftige Version des Standards warten, bevor sie handeln. Die viel nützlichere Frage ist, wo CXL reale Produktionsprobleme heute lösen kann.

Die deutlichsten Chancen liegen in der Speichererweiterung, dem Pooling und den gemeinsamen Speicherdesigns, die unnötige Kopien über KI-Workflows reduzieren. Diese Anwendungsfälle stimmen direkt mit den aktuellen Druckpunkten überein: steigende KV-Cache-Anforderungen, wachsender Agent-zu-Agent-Datentransfer und die Notwendigkeit, die GPU-Auslastung zu verbessern, ohne die Gesamtkosten noch höher zu treiben.

Betreiber müssen immer noch sorgfältig planen. Latenz, Vorhersehbarkeit und Softwareunterstützung sind immer noch wichtig. Speicher-Management-Richtlinien müssen Daten im richtigen Tier zum richtigen Zeitpunkt platzieren. Aber das sind Implementierungsfragen, keine Gründe, die Planung aufzuschieben.

Bei XCENA sehen wir Speicher, Datentransfer und Auslastung als die zentralen Einschränkungen in der Produktions-KI-Infrastruktur. Deshalb konzentrieren wir uns auf CXL-basiertes Rechnerspeicher und Architekturen, die unnötige Kopien reduzieren, gemeinsamen Zugriff unterstützen und Betreibern helfen, teure Rechenressourcen besser zu nutzen.

Die Branche hat Jahre damit verbracht, Speicher als unterstützende Ressource hinter dem eigentlichen Motor des KI-Fortschritts zu behandeln. Diese Sichtweise passt nicht mehr zur Realität der Produktionsbereitstellung. Speicher prägt jetzt die Auslastung, Effizienz und Kosten auf jeder Ebene des Stapels. Die Betreiber, die diese Verschiebung früh erkennen, werden einen Vorteil haben, der nicht nur an der Leistung, sondern auch an der Fähigkeit gemessen wird, KI in der realen Welt effektiv zu skalieren.