Πέντε Βήματα για τη Μετατροπή της Μνήμης από το Μεγαλύτερο Περιορισμό του AI σε einen Ανταγωνιστικό Πλεονέκτημα

Για τα τελευταία χρόνια, η υποδομή του AI έχει επικεντρωθεί στην υπολογιστική ισχύ πάνω από όλα τα άλλα μετρητικά. Περισσότεροι επιταχυντές, μεγαλύτεροι cluster και υψηλότεροι FLOPS οδήγησαν τη συζήτηση για να εκμεταλλευτούν στο έπακρο τις GPU. Αυτή η προσέγγιση είχε νόημα όταν η πρόοδος του μοντέλου εξαρτόταν κυρίως από την κλίμακα της εκπαίδευσης. Τώρα, με την προτεραιότητα της παραγωγικής εγκατάστασης του AI, υπάρχει ένας νέος περιορισμός να επικεντρωθούμε: η μνήμη.

Σήμερα, πολλές από τις πιο δύσκολες περιορισμοί για το AI εμφανίζονται στη χωρητικότητα της μνήμης, την εύρος ζώνης, την καθυστέρηση και το κόστος χρόνου και ενέργειας για την μετακίνηση δεδομένων μέσα σε ένα σύστημα. Τα παράθυρα контекστα保持.expand, με εταιρείες όπως η Anthropic να προσφέρουν παράθυρα ενός εκατομμυρίου token στην τυποποιημένη προσφορά τους. Οι φόρτοι της εύρεσης αυξάνονται. Η αύξηση των συστημάτων πολλαπλών πρακτόρων σημαίνει ότι τα συστήματα AI μεταφέρουν μεγαλύτερα όγκους δεδομένων από το ένα στάδιο στο επόμενο. Οι χειριστές μπορούν να συνεχίσουν να προσθέτουν περισσότερους GPU, αλλά ακόμη παραμένουν πίσω από την απόδοση που περιμένουν, επειδή αυτά τα συστήματα πεινούν για αρκετή RAM για να τροφοδοτήσουν τους επιταχυντές αποτελεσματικά όταν κάθε διακομιστής λειτουργεί μόνος του, περιορισμένος στην εσωτερική RAM.

Αυτή η αλλαγή επηρεάζει και την απόδοση και το κόστος για τους υπερ-χρηματοδότες και τους χειριστές των κέντρων δεδομένων. Όταν η μνήμη γίνεται ο περιοριστικός παράγοντας, οι οργανισμοί συχνά απαντούν με την υπερ-προσφορά ακριβών υλικών, αφήνοντας την ικανότητα των GPU να μην χρησιμοποιείται πλήρως και να απορροφά υψηλότερα έξοδα ενέργειας και υποδομής. Το επόμενο στάδιο της κλίμακας του AI θα εξαρτηθεί λιγότερο από την προσθήκη της сыρής υπολογιστικής ισχύος και περισσότερο από την κατασκευή αρχιτεκτονικών μνήμης που ταιριάζουν με τον τρόπο που λειτουργεί η παραγωγική εγκατάσταση του AI.

Εδώ είναι πέντε βήματα που οι ηγέτες της υποδομής μπορούν να κάνουν τώρα για να προετοιμαστούν για τις συνεχώς αυξανόμενες απαιτήσεις για μνήμη.

1. Ξεκινήστε με τη μέτρηση του πραγματικού φραγμού

Πολλοί οργανισμοί εξακολουθούν να αξιολογούν την απόδοση του AI μέσω μιας υπολογιστικής οπτικής. Παρακολουθούν την αξιοποίηση του cluster, τον αριθμό των επιταχυντών και την απόδοση του cluster, και στη συνέχεια υποθέτουν ότι οι βελτιώσεις θα έρθουν από την προσθήκη περισσότερων επιταχυντών GPU. Αυτή η άποψη συχνά παραλείπει το πραγματικό ζήτημα.

Η πίεση της μνήμης συχνά εμφανίζεται σε σταματημένους επιταχυντές, υψηλότερη καθυστέρηση ανά token και ασυνεπή απόδοση υπό φόρτο. Ένας επιταχυντής GPU μπορεί να φαίνεται υποχρησιμοποιημένος αν περιμένει τα δεδομένα να φτάσουν από ένα άλλο επίπεδο μνήμης, έναν άλλο διακομιστή ή ένα άλλο στάδιο της εφαρμογής. Η εύρεση κάνει αυτό το πρόβλημα πιο ορατό καθώς η KV cache μεγαλώνει και περισσότερες ταυτόχρονες συνεδρίες ανταγωνίζονται για εύρος ζώνης.

Οι χειριστές χρειάζονται καλύτερη ορατότητα στην αποτελεσματική αξιοποίηση της μνήμης, κοιτάζοντας τα byte που μεταφέρονται ανά token, τον χρόνο σταθμής του επιταχυντή και τα πρότυπα πρόσβασης μνήμης σε CPUs, GPUs και γειτονικά επίπεδα μνήμης. Χρειάζονται επίσης Pipeline tracing που μπορεί να ξεχωρίσει τις καθυστερήσεις που σχετίζονται με τη μνήμη από τα προβλήματα δικτύου ή αποθήκευσης. Χωρίς αυτή την ορατότητα, οι ομάδες risk να ξοδεύουν περισσότερα για υπολογιστική ισχύ χωρίς να αντιμετωπίσουν την πραγματική πηγή της καθυστέρησης.

2. Μειώστε την κίνηση δεδομένων πριν από την προσθήκη περισσότερης ικανότητας

Σε μεγάλα συστήματα AI, η μετακίνηση δεδομένων μπορεί να δημιουργήσει τόσο υπερβολικό φόρτο όσο και η επεξεργασία των δεδομένων.

Αυτό είναι ιδιαίτερα αληθινό στην εύρεση. Όσο τα παράθυρα контекστα保持.expand, η KV cache μπορεί να γίνει ένας από τους μεγαλύτερους καταναλωτές συστήματος μνήμης στο στάκ. Η πολλαπλή εξυπηρέτηση και τα ροή εργασιών πολλαπλών πρακτόρων μπορούν να προσθέσουν ακόμη περισσότερα. Το πρώτο στάδιο παράγει μια έξοδο, στη συνέχεια ένα άλλο την καταναλώνει και η υποδομή χειρίζεται αυτή την μεταβίβαση αντιγράφοντας μεγάλους μπλοκ δεδομένων μεταξύ GPU, διακομιστών ή μέσω σειριοποίησης επιπέδου πλαισίου.

Αυτά τα αντίγραφα έχουν ένα πραγματικό κόστος. Καταναλώνουν εύρος ζώνης, προσθέτουν καθυστέρηση και αφήνουν ακριβούς πόρους υπολογιστικής ισχύος να περιμένουν να ολοκληρωθεί η επόμενη μεταφορά. Επίσης, πιέζουν τους χειριστές να αγοράσουν περισσότερη ακριβή μνήμη από ό,τι πραγματικά απαιτεί η φόρτωση.

Πριν από την επένδυση σε περισσότερους επιταχυντές, οι ομάδες πρέπει να αναγνωρίσουν πού σε ένα σύστημα τα δεδομένα μετακινούνται περισσότερο από το απαραίτητο. Οι μεταφορές GPU-to-GPU, οι αντιγραφές διακομιστή-σε-διακομιστή και η επαναλαμβανόμενη μετακίνηση των μεσοσταδίων κατά μήκος των πipelines των πρακτόρων είναι καλά σημεία για να αρχίσετε. Σε πολλά περιβάλλοντα, η μείωση της μη απαραίτητης κίνησης παρέχει περισσότερη χρησιμοποιήσιμη απόδοση από έναν άλλο διακομιστή.

3. Κατασκευάστε επίπεδα μνήμης γύρω από τη συμπεριφορά της φόρτωσης

Η υποδομή του AI λειτουργεί καλύτερα όταν οι χειριστές σταματήσουν να αντιμετωπίζουν τη μνήμη ως μια單η πηγή και αρχίσουν να την αντιμετωπίζουν ως μια ιεραρχία με διαφορετικά ρόλους.

Τα πιο ζεστά δεδομένα πρέπει να παραμείνουν πιο κοντά στον επιταχυντή. Αυτό περιλαμβάνει τα σύνολα εργασίας που απαιτούν την thấpτερη καθυστέρηση και την υψηλότερη εύρος ζώνης. Άλλα ενεργά буφέρ και συχνά προσπελαζόμενα κράτη μπορούν να καθίσουν στη DRAM. Μεγαλύτερες δομές που χρειάζονται κλίμακα περισσότερο από την απόλυτη ταχύτητα μπορούν να μεταφερθούν σε πooled μνήμη. Ψυχρότερα δεδομένα και λιγότερο ενεργά μοντέλα ανήκουν πιο κάτω στο στάκ.

Αυτή η προσέγγιση απαιτεί από τις ομάδες να κατανοήσουν ποια δεδομένα αλλάζουν συνεχώς, ποια δεδομένα μοιράζονται πολλά процессы και ποια δεδομένα μπορούν να ανεχθούν μια μετριοπαθή ανταλλαγή καθυστέρησης χωρίς να επηρεάσουν την ποιότητα της υπηρεσίας. Πολλοί εξοπλισμοί εξακολουθούν να προεπιλέγουν να推 všechno στο ταχύτερο επίπεδο HBM επειδή νιώθουν ασφαλέστερα. Αυτή η προσέγγιση αυξάνει το κόστος και συνήθως αφήνει την αποτελεσματικότητα στο τραπέζι.

Μια στρατηγική επιπέδων μνήμης δίνει στους χειριστές περισσότερο έλεγχο τόσο στην απόδοση όσο και στην οικονομία. Σε παραγωγική εγκατάσταση του AI, αυτή η ισορροπία γίνεται ένα βασικό απαιτούμενο σχεδιασμού.

4. Αντιμετωπίστε τη μνήμη ως μέρος της αρχιτεκτονικής για τον agentic AI

Το AI πολλαπλών πρακτόρων αυξάνει το κόστος του κατακερματισμένου σχεδιασμού μνήμης.

Σε πολλά συστήματα agentic, ένας πράκτωρ παράγει έξοδο που ένας άλλος πράκτωρ χρησιμοποιεί αμέσως. Ένας τρίτος υπηρεσία μπορεί να κατατάξει αυτή την έξοδο, να προσθέσει контекст ή να τη μεταφέρει σε ένα άλλο μοντέλο. Αν κάθε βήμα δημιουργεί ένα φρέσκο αντίγραφο του ίδιου κράτους, ο трафик αυξάνεται γρήγορα. Όσο το контекστ αυξάνει, το μέγεθος αυτού του αντιγραφμένου δεδομένου αυξάνει μαζί του. Το σύστημα ξοδεύει περισσότερο χρόνο μετακινώντας πληροφορίες παρά επεξεργαζόμενο δεδομένα.

Αυτή είναι η στιγμή όπου η κοινή μνήμη γίνεται ολοένα και πιο σημαντική, ιδιαίτερα για την κοινή KV cache και άλλα κράτη που πολλαπλοί πράκτωρες ή υπηρεσίες χρειάζονται να προσεγγίσουν. Η κοινή μνήμη μπορεί να μειώσει τα περιττά αντίγραφα, να μειώσει την κυκλοφορία δικτύου και να βελτιώσει την αξιοποίηση σε όλη τη διαδρομή της εφαρμογής. Επίσης, μπορεί να βοηθήσει τα συστήματα agentic να κλιμακωθούν αποτελεσματικά καθώς διαφορετικά σημεία ή πράκτωρες μπορούν να επαναχρησιμοποιήσουν την KV cache με κοινή μνήμη.

Για τους υπερ-χρηματοδότες, αυτό δεν είναι πλέον μια περίπτωση άκρης. Όσο το AI πολλαπλών πρακτόρων ωριμάζει, η κοινή μνήμη γίνεται μια πρακτική απαιτούμενη για αποτελεσματική εγκατάσταση.

5. Εμπιστευτείτε το CXL για την παραγωγική υποδομή

Για τα τελευταία χρόνια, η βιομηχανία έβλεπε το CXL ως ένα υποσχόμενο πρότυπο που χρειαζόταν περισσότερο χρόνο για να ωριμάσει, καθώς το CXL μετακινήθηκε γρήγορα από την έκδοση 1 στην 2. Τώρα με το 3.x υλικό διαθέσιμο σύντομα, το CXL φτάνει στο σημείο να είναι feature complete,向 achter兼容 και έτοιμο να αναλάβει παραγωγικές φόρτους.

Το CXL έχει φτάσει σε ένα επίπεδο ωριμότητας όπου οι υπερ-χρηματοδότες και οι χειριστές των κέντρων δεδομένων πρέπει να το αντιμετωπίσουν ως một πρακτική επιλογή για την επέκταση μνήμης, την πισίνα μνήμης και τις αρχιτεκτονικές κοινής μνήμης. Τώρα ανήκει στη σοβαρή σχεδιασμό υποδομής, ιδιαίτερα για περιβάλλοντα που χρειάζονται περισσότερη ευέλικτη κλίμακα μνήμης και καλύτερη οικονομία γύρω από την εύρεση.

Αυτό δεν σημαίνει ότι κάθε φόρτωση πρέπει να μεταφερθεί σε μνήμη βασισμένη στο CXL. Η τοπική μνήμη θα παραμείνει απαραίτητη για τα πιο ζεστά και πιο ευαίσθητα στη καθυστέρηση δεδομένα. Αλλά οι χειριστές δεν χρειάζεται να περιμένουν για κάποια μελλοντική έκδοση του προτύπου πριν ενεργήσουν. Το πιο χρήσιμο ερώτημα είναι πού το CXL μπορεί να λύσει πραγματικά προβλήματα παραγωγής σήμερα.

Οι πιο σαφείς ευκαιρίες είναι στην επέκταση μνήμης, την πισίνα μνήμης και τις αρχιτεκτονικές κοινής μνήμης που μειώνουν τις περιττές αντιγραφές σε ροές εργασιών AI. Αυτές οι περιπτώσεις αντιστοιχούν直接 με τα τρέχοντα σημεία πίεσης: αυξανόμενες απαιτήσεις KV cache, αυξανόμενη μεταφορά δεδομένων από πράκτωρα σε πράκτωρα και η ανάγκη για βελτίωση της αξιοποίησης των GPU χωρίς να αυξάνουν το συνολικό κόστος ιδιοκτησίας ακόμη περισσότερο.

Οι χειριστές πρέπει ακόμη να σχεδιάσουν προσεκτικά. Η καθυστέρηση, η προβλέψιμη και η υποστήριξη λογισμικού εξακολουθούν να έχουν σημασία. Οι πολιτικές διαχείρισης μνήμης πρέπει να τοποθετήσουν τα δεδομένα στο σωστό επίπεδο τη σωστή στιγμή. Αλλά αυτά είναι ερωτήματα υλοποίησης, όχι λόγοι να αναβληθεί η σχεδίαση.

Στην XCENA, βλέπουμε τη μνήμη, την κίνηση δεδομένων και την αξιοποίηση ως τους κεντρικούς περιορισμούς στην παραγωγική υποδομή του AI. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο εστιάζουμε στην υπολογιστική μνήμη βασισμένη στο CXL και τις αρχιτεκτονικές που μειώνουν τις περιττές αντιγραφές, υποστηρίζουν την κοινή πρόσβαση και βοηθούν τους χειριστές να κάνουν καλύτερη χρήση των ακριβών πόρων υπολογιστικής ισχύος.

Η βιομηχανία ξόδεψε χρόνια αντιμετωπίζοντας τη μνήμη ως ένα υποστηρικτικό πόρο πίσω από τον πραγματικό κινητήρα της προόδου του AI. Αυτή η άποψη δεν ταιριάζει πλέον με την πραγματικότητα της παραγωγικής εγκατάστασης. Η μνήμη σχήματιζει την αξιοποίηση, την αποτελεσματικότητα και το κόστος σε κάθε επίπεδο του στάκ. Οι χειριστές που αναγνωρίζουν αυτή την αλλαγή νωρίς θα έχουν ένα πλεονέκτημα που μετράται όχι μόνο στην απόδοση, αλλά και στην αποτελεσματικότητα με την οποία κλιμακώνουν το AI στον πραγματικό κόσμο.