Pięć kroków, aby zmienić pamięć z największej wady AI w przewagę konkurencyjną

Przez ostatnie kilka lat, infrastruktura AI koncentrowała się na obliczeniach powyżej wszystkich innych wskaźników. Więcej akceleratorów, większe klastry i wyższe FLOPS napędzały rozmowę, aby wykorzystać jak najwięcej z możliwości GPU. Ten podejście miało sens, gdy postęp modelu zależał głównie od skali szkolenia. Teraz, gdy wdrażanie AI w produkcji staje się priorytetem, pojawia się nowy czynnik ograniczający: pamięć.

Dziś wiele z najtrudniejszych ograniczeń AI pojawia się w pojemności pamięci, przepustowości, opóźnieniu i czasie oraz koszcie energii związanym z przenoszeniem danych przez system. Okna kontekstowe są coraz większe, a firmy takie jak Anthropic oferują już okna tokenów o wartości miliona w swoich standardowych ofertach. Obciążenia inferencyjne rosną. Rozwój systemów wieloagentowych oznacza, że systemy AI przenoszą coraz większe ilości danych z jednego etapu do następnego. Operatorzy mogą próbować dodać więcej GPU, ale nadal nie osiągają oczekiwanego poziomu wydajności, ponieważ systemy te są pozbawione wystarczającej ilości RAM, aby efektywnie wykorzystać akceleratory, gdy każdy serwer jest ograniczony do pamięci wewnątrzsystemowej.

Ta zmiana wpływa na oba wskaźniki: przepustowość i koszt dla hyperscalerów i operatorów centrów danych. Gdy pamięć staje się czynnikiem ograniczającym, organizacje często reagują, nadmiernie zaopatrując się w drogie urządzenia, pozostawiając niewykorzystaną pojemność GPU i absorbując wyższe koszty energii i infrastruktury. Następny etap skalowania AI będzie zależał mniej od dodawania surowej mocy obliczeniowej, a bardziej od budowania architektur pamięci, które pasują do sposobu, w jaki AI jest wdrażana w produkcji.

Oto pięć kroków, które liderzy infrastruktury mogą podjąć teraz, aby przygotować się do rosnących wymagań dotyczących pamięci.

1. Zacznij od pomiaru prawdziwego wąskiego gardła

Wiele organizacji nadal ocenia wydajność AI przez pryzmat obliczeń. Śledzą one wykorzystanie klastrów, liczbę akceleratorów i przepustowość, a następnie zakładają, że poprawa nastąpi dzięki dodaniu więcej akceleratorów GPU. Ten punkt widzenia często pomija prawdziisty problem.

Presja pamięci często objawia się w postaci zablokowanych akceleratorów, wyższej latencji na token i niespójnej przepustowości pod obciążeniem. Akcelerator GPU może wydawać się niewykorzystany, jeśli czeka na przybycie danych z innego poziomu pamięci, z innego serwera lub z innego etapu aplikacji. Inferencja sprawia, że problem ten staje się bardziej widoczny, gdy rozmiar pamięci KV rośnie i więcej sesji jednoczesnych konkurują o przepustowość.

Operatorzy potrzebują lepszej widoczności skutecznego wykorzystania pamięci, patrząc na ilość przenoszonych bajtów na token, czas zablokowania akceleratora i wzorce dostępu do pamięci na CPU, GPU i sąsiednich poziomach pamięci. Potrzebują również śledzenia potoku, które może oddzielić opóźnienia związane z pamięcią od problemów sieciowych lub magazynowych. Bez tej widoczności zespoły ryzykują wydanie większych kwot na obliczenia, nie rozwiązując rzeczywistego źródła spowolnienia.

2. Zredukuj ruch danych przed dodaniem większej pojemności

W dużych systemach AI przenoszenie danych może tworzyć tyle samo obciążenia, co przetwarzanie danych.

Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku inferencji. Gdy okna kontekstowe rosną, pamięć KV może stać się jednym z największych konsumentów pamięci systemowej w stosie. Wielodostępna obsługa i przepływy wieloagentowe mogą dodać jeszcze więcej. Pierwszy etap generuje dane wyjściowe, a następnie inny etap je konsumuje, a infrastruktura obsługuje ten transfer, kopiując duże bloki danych między GPU, na serwerach lub za pośrednictwem serializacji na poziomie frameworku.

Te kopie ponoszą prawdziwy koszt. Konsumują one przepustowość, dodają opóźnienia i pozostawiają drogie zasoby obliczeniowe w oczekiwaniu na ukończenie następnego transferu. Dodatkowo zmuszają operatorów do zakupu większej ilości pamięci, niż wymaga tego rzeczywisty obciążenie.

Przed inwestowaniem w więcej akceleratorów zespoły powinny zidentyfikować, gdzie w systemie dane są przenoszone niepotrzebnie. Przenoszenia między GPU, kopiowanie na serwerach i wielokrotne przenoszenie stanów pośrednich w przepływach wieloagentowych są dobrymi miejscami do rozpoczęcia. W wielu środowiskach redukowanie niepotrzebnego ruchu dostarcza więcej użytecznej wydajności niż dodanie kolejnego serwera.

3. Zbuduj poziomy pamięci wokół zachowania obciążenia

Infrastruktura AI działa lepiej, gdy operatorzy przestają traktować pamięć jako pojedyncze źródło i zaczynają traktować ją jako hierarchię z odrębnymi rolami.

Najgorętsze dane powinny pozostać najbliżej akceleratora. Obejmuje to zestawy robocze, które wymagają najniższej latencji i najwyższej przepustowości. Inne aktywne buforów i często dostępne stany mogą znajdować się w pamięci DRAM. Większe struktury, które wymagają skalowalności bardziej niż absolutnej szybkości, mogą być przenoszone do pamięci puli. Chłodniejsze dane i mniej aktywne modele należą dalej w dół stosu.

Podejście to wymaga, aby zespoły zrozumiały, które dane zmieniają się stale, które dane są współdzielone przez wiele procesów i które dane mogą tolerować umiarkowaną wymianę opóźnienia bez wpływu na jakość usługi. Za wiele wdrożeń nadal domyślnie umieszcza wszystko w najbardziej wydajnym poziomie HBM, ponieważ wydaje się to bezpieczniejsze. Podejście to zwiększa koszty i zwykle pozostawia wydajność na stole.

Strategia warstwowa pamięci daje operatorom więcej kontroli nad zarówno wydajnością, jak i ekonomią. W produkcji AI ten balans staje się podstawowym wymogiem projektowym.

4. Traktuj współdzieloną pamięć jako część architektury dla AI agencji

Wieloagentowy AI zwiększa koszt fragmentowanej architektury pamięci.

W wielu systemach agencji jeden agent produkuje dane wyjściowe, które inny agent używa natychmiast. Trzecia usługa może ocenić te dane wyjściowe, dodać kontekst lub przekierować je do innego modelu. Jeśli każdy etap tworzy świeżą kopię tego samego stanu, ruch rośnie szybko. Gdy kontekst rośnie, rozmiar skopiowanych danych rośnie wraz z nim. System spędza więcej czasu na przenoszeniu informacji niż na przetwarzaniu danych.

To właśnie tutaj współdzielona pamięć staje się coraz bardziej istotna, szczególnie dla współdzielonej pamięci KV i innych stanów, do których dostęp wymagają wielu agentów lub usług. Współdzielona pamięć może zmniejszyć redundancję kopii, obniżyć ruch sieciowy i poprawić wykorzystanie w całej ścieżce aplikacji. Może również pomóc systemom agencji w skutecznym skalowaniu, gdy różne węzły lub agenci mogą ponownie wykorzystać pamięć KV z pamięcią współdzieloną.

Dla hyperscalerów nie jest to już przypadkiem brzegowym. Gdy AI agencji dojrzewa, współdzielona pamięć staje się praktycznym wymogiem dla efektywnej wdrożenia.

5. Przyjmij CXL dla infrastruktury produkcyjnej

Przez ostatnie kilka lat branża postrzegała CXL jako obiecujący standard, który potrzebował więcej czasu, aby dojrzeć, gdy CXL szybko przechodził od wersji 1 do 2. Teraz, gdy sprzęt wersji 3.x jest dostępny, CXL osiąga punkt, w którym jest funkcjonalnie kompletny, wstecznie kompatybilny i gotowy do obsługi obciążeń produkcyjnych.

CXL osiągnął poziom dojrzałości, w którym hyperscalery i operatorzy centrów danych powinni traktować go jako praktyczną opcję dla rozwoju pamięci, puli i architektur pamięci współdzielonej w produkcji. Powinien on być uwzględniony w poważnych planach infrastruktury, szczególnie w środowiskach, które wymagają bardziej elastycznego skalowania pamięci i lepszej ekonomii wokół inferencji.

Nie oznacza to, że każde obciążenie powinno być przeniesione do pamięci opartej na CXL. Lokalna pamięć nadal pozostanie niezbędna dla najgorętszych i najbardziej wrażliwych na opóźnienia danych. Operatorzy nie muszą jednak czekać na jakąś przyszłą wersję standardu, zanim podejmą działanie. Bardziej przydatne pytanie brzmi, gdzie CXL może rozwiązać prawdziwe problemy produkcyjne dzisiaj.

Najbardziej oczywiste możliwości tkwią w rozwijaniu pamięci, puli pamięci i projektach pamięci współdzielonej, które redukują niepotrzebne kopie w przepływach AI. Te przypadki użycia pokrywają się bezpośrednio z bieżącymi punktami nacisku: rosnącymi wymaganiami dotyczącymi pamięci KV, rosnącym transferem danych między agentami a potrzebą poprawy wykorzystania GPU bez zwiększania całkowitego kosztu posiadania.

Operatorzy nadal muszą inżynierować starannie. Opóźnienia, przewidywalność i wsparcie oprogramowania nadal mają znaczenie. Polityki zarządzania pamięcią muszą umieścić dane w odpowiednim poziomie w odpowiednim czasie. Są to jednak pytania implementacyjne, a nie powody do odroczenia planowania.

W XCENA widzimy pamięć, ruch danych i wykorzystanie jako centralne ograniczenia w infrastrukturze AI. Dlatego koncentrujemy się na pamięci obliczeniowej opartej na CXL i architekturach, które redukują niepotrzebne kopiowanie, wspierają dostęp współdzielony i pomagają operatorom lepiej wykorzystywać drogie zasoby obliczeniowe.

Branża spędziła lata traktując pamięć jako zasób wspierający za prawdziwym silnikiem postępu AI. Ten punkt widzenia nie pasuje już do rzeczywistości wdrożenia produkcyjnego. Pamięć kształtuje teraz wykorzystanie, wydajność i koszt na każdym poziomie stosu. Operatorzy, którzy rozpoznają tę zmianę wcześnie, będą mieli przewagę, która mierzona jest nie tylko wydajnością, ale także tym, jak skutecznie skalują AI w świecie rzeczywistym.