Beş Adımda AI’ın En Büyük Kısıtlaması Olan Belleği Rekabet Üstünlüğüne Dönüştürme

Son birkaç yıldır, AI altyapısı diğer tüm ölçütlere göre hesaplama üzerinde odaklanmıştır. Daha fazla hızlandırıcı, daha büyük kümeler ve daha yüksek FLOPS, GPU’ları en iyi şekilde kullanmak için yapılan konuşmaları yönlendirdi. Bu yaklaşım, model ilerlemesinin chủ olarak eğitim ölçeğine bağlı olduğu zamanlar için mantıklıydı. Şimdi ise AI üretim dağıtımlarının öncelikli olduğu bir dönemde, odaklanılması gereken yeni bir kısıtlama var: bellek.

Bugün, AI için en zorlu kısıtlamalar genellikle bellek kapasitesi, bant genişliği, gecikme ve bir sistem içinde veri taşınmasının zaman ve enerji maliyetinde ortaya çıkıyor. Bağlam pencereleri genişlemeye devam ediyor ve şirketler gibi Anthropic, standart fiyatlı tekliflerinde milyonlarca token penceresi sunuyor. Çıkarım iş yükleri büyüyor. Çoklu ajan sistemlerinin büyümesi, AI sistemlerinin bir aşamadan diğerine daha büyük veri hacimlerini aktarması anlamına geliyor. Operatörler daha fazla GPU eklemeye devam edebilir, ancak yeterli RAM’e sahip olmadıkları için bekledikleri performansı elde edemezler, çünkü bu sistemler her sunucu kendi sınırlı sistem belleğine bağlı olarak hızlandırıcıları verimli bir şekilde besleyememektedir.

Bu değişiklik, hem üretim hem de maliyet açısından hyperscaler’lar ve veri merkezi operatörleri için önemlidir. Bellek kısıtlaması olduğunda, organizasyonlar genellikle pahalı donanımı aşırı tahsis ederek yanıt verir, bu da GPU kapasitesinin az kullanılmasına ve daha yüksek güç ve altyapı maliyetlerinin ortaya çıkmasına neden olur. AI ölçeklendirme’nin sonraki aşaması, ham hesaplama eklemekten daha fazla bellek mimarileri oluşturmaya bağlı olacaktır.

Altyapı liderleri, artan bellek taleplerine hazırlanmak için şimdi beş adım atabilir.

1. Gerçek Darboğazı Ölçmeye Başlayın

Çok fazla organizasyon hala AI performansını hesaplama-öncelikli bir lens ile değerlendirir. Küme kullanımını, hızlandırıcı sayısını ve üst düzey çıktı izlerler, ardından daha fazla GPU hızlandırıcı eklenmesiyle iyileştirmeler geleceğini varsayarlar. Bu görüş genellikle gerçek sorunu kaçırır.

Bellek baskısı genellikle durdurulan hızlandırıcılar, daha yüksek per-token gecikme ve yük altında tutarlı olmayan çıktı olarak ortaya çıkar. Bir GPU, başka bir bellek katmanından, başka bir sunucudan veya uygulamanın başka bir aşamasından veri gelmesini bekliyorsa, az kullanılan olarak görünebilir. Çıkarım, KV önbelleği büyüdükçe ve daha fazla aynı anda çalışan oturum bant genişliği için yarıştıkça, bu problemi daha da görünür kılar.

Operatörlerin, etkili bellek kullanımını daha iyi görebilmeleri, token başına taşınan baytları, hızlandırıcı durdurma süresini ve CPU’lar, GPU’lar ve komşu bellek katmanları boyunca bellek erişim kalıplarını incelemeleri gerekir. Ayrıca, bellek ile ilgili gecikmeleri ağ veya depolama sorunlarından ayıran pipeline izleme yeteneklerine de ihtiyaçları vardır. Bu görünürlüğe sahip olmadıkları takdirde, ekipler gerçek yavaşlama kaynağını ele almadan daha fazla hesaplama için harcama yapma riskini taşıyabilirler.

2. Daha Fazla Kapasite Eklemenden Önce Veri Hareketini Azaltın

Büyük AI sistemlerinde, veri taşıma, verilerin işlenmesiyle aynı düzeyde yük oluşturabilir.

Bu özellikle çıkarım için geçerlidir. Bağlam pencereleri genişledikçe, KV önbelleği yığının en büyük sistem belleği tüketicisi haline gelebilir. Çoklu kiracılı hizmet sunma ve çoklu ajan iş akışları daha da fazla veri hareketi ekleyebilir. İlk aşama bir çıktı üretir, sonra bir diğeri tüketir ve altyapı, bu el değişimini GPU’lar arasında, sunucular arasında veya çerçeve düzeyinde seri hale getirme yoluyla gerçekleştirir.

Bu kopyalar gerçek bir maliyet taşır. Bant genişliği tüketir, gecikme ekler ve pahalı hesaplama kaynaklarını bir sonraki aktarmanın tamamlanmasını bekler halde bırakırlar. Ayrıca operatörleri, iş yüküne gerçekten必要 olmayan daha fazla pahalı bellek satın almaya zorlarlar.

Daha fazla hızlandırıcı yatırımı yapmadan önce, ekiplerin sistem içinde gereksiz yere veri hareketini nerede gerçekleştirdiklerini belirlemeleri gerekir. GPU’ya GPU transferleri, sunucu arası kopyalar ve ajan işlem hatları boyunca ara durumların tekrar tekrar hareketi iyi bir başlangıç noktası olabilir. Çok fazla ortamda, gereksiz hareketi kesmek, başka bir sunucudan daha fazla kullanılabilir performans sağlar.

3. İş Yükü Davranışına Göre Bellek Katmanları Oluşturun

AI altyapısı, operatörlerin belleği tek bir kaynak olarak değil, ayrı rolleri olan bir hiyerarşi olarak ele aldıklarında daha iyi çalışır.

En sıcak veriler, hızlandırıcıya en yakın yerde kalmalıdır. Bu, en düşük gecikme ve en yüksek bant genişliği talep eden çalışma kümelerini içerir. Diğer aktif tamponlar ve sık erişilen durumlar DRAM’de oturabilir. Daha büyük yapılar, mutlak hızdan daha fazla ölçekleme gerektirirse, havuzlanmış belleğe taşınabilir. Soğuk veriler ve menos aktif modeller yığının daha aşağısına ait olmalıdır.

Bu yaklaşım, ekiplerin hangi verilerin sürekli değiştiğini, hangi verilerin birçok işlem tarafından paylaşıldığını ve hangi verilerin makul bir gecikme ticaretini hizmet kalitesini etkilemeden tolere edebileceğini anlamalarını gerektirir. Çok fazla dağıtım hala her şeyi en hızlı HBM katmanına itme eğilimindedir, çünkü daha güvenli hissettirir. Bu yaklaşım maliyeti artırır ve genellikle verimliliği masada bırakır.

Katmanlı bir bellek stratejisi, operatörlerin hem performans hem de ekonomi üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmasını sağlar. Üretim AI için bu denge, temel bir tasarım gereksinimi haline gelmektedir.

4. Paylaşılan Belleği Agentic AI için Mimarının Bir Parçası Olarak Ele Alın

Çoklu ajan AI, parçalı bellek tasarımının maliyetini artırıyor.

Çoklu ajan sistemlerinde, bir ajan hemen başka bir ajan tarafından kullanılan bir çıktı üretir. Üçüncü bir hizmet bu çıktıyı sıralayabilir, bağlam ekleyebilir veya başka bir modele yönlendirebilir. Her adımda aynı durumun taze bir kopyası oluşturulursa, trafik hızla artar. Bağlam büyüdükçe, kopyalanan verilerin boyutu da büyür. Sistem, verilerin işlenmesinden daha fazla veri hareketi harcar.

Paylaşılan bellek burada özellikle önemli hale gelir, özellikle paylaşılan KV önbelleği ve diğer durumlar için, birden fazla ajan veya hizmet tarafından erişilmesi gerekenler için. Paylaşılan bellek,冗余 kopyaları azaltabilir, ağ trafiğini düşürebilir ve tam uygulama yolunda kullanım oranını iyileştirebilir. Ayrıca, paylaşılan bellek ile agentic sistemlerin, farklı düğümler veya ajanların paylaşılan KV önbelleğini yeniden kullanabilmesi sayesinde etkili bir şekilde ölçeklenmesine de yardımcı olabilir.

Hyperscaler’lar için bu artık bir kenar durumu değildir. Agentic AI olgunlaştıkça, paylaşılan bellek, verimli dağıtım için pratik bir gereksinim haline gelmektedir.

5. Üretim Altyapısı için CXL’yi Kabul Edin

Endüstri, son birkaç yıldır CXL‘i olgunlaşması gereken vaat edilen bir standart olarak gördü, CXL nhanh chóng 1’den 2’ye geçti. Şimdi 3.x donanımının yakın zamanda kullanılabilir olacağından, CXL, üretim yüklerini üstlenmeye hazır, geriye dönük uyumlu ve özelliklerle dolu bir seviyeye ulaştı.

CXL, hyperscaler’lar ve veri merkezi operatörleri tarafından üretim bellek genişlemesi, havuzlama ve paylaşılan bellek mimarileri için pratik bir seçenek olarak kabul edilebilecek bir olgunluk seviyesine ulaştı. CXL, özellikle de çıkarım etrafındaki daha esnek bellek ölçeklemesi ve daha iyi ekonomi gerektiren ortamlar için ciddiye alınması gereken altyapı planlamasının bir parçası olmalıdır.

Bu, her iş yükünün CXL tabanlı belleğe taşınması gerektiği anlamına gelmez. Yerel bellek, en sıcak ve en düşük gecikme duyarlı verilerin için hala temel olacaktır. Ancak operatörlerin artık bir sonraki standart sürümünü beklemelerine gerek yoktur. Daha полез bir soru, CXL’nin bugün gerçek üretim sorunlarını çözebileceği yerlerdir.

En açık fırsatlar, AI iş akışları boyunca gereksiz kopyaları azaltan bellek genişlemesi, havuzlanmış bellek ve paylaşılan bellek tasarımlarında yatmaktadır. Bu kullanım durumları, yükselen KV önbelleği talepleri, artan ajan-ağ veri transferi ve GPU kullanım oranını daha yüksek toplam sahip olma maliyetine itmeksizin iyileştirme ihtiyacı ile doğrudan hizalanır.

Operatörlerin hala dikkatli bir şekilde mühendislik yapmaları gerekir. Gecikme, öngörülebilirlik ve yazılım desteği hala önemlidir. Bellek yönetim politikaları, verilerin doğru zamanda doğru katmanda yerleştirilmesini sağlamalıdır. Ancak bunlar, planlamayı ertelemek için nedenler değildir.

XCENA’da, belleği, veri hareketini ve kullanımını üretim AI altyapısında merkezi kısıtlamalar olarak görüyoruz. Bu nedenle, CXL tabanlı hesaplama belleği ve gereksiz kopyalama olmadan paylaşılan erişimi destekleyen, pahalı hesaplama kaynaklarının daha iyi kullanımını sağlayan mimarilere odaklanıyoruz.

Endüstri, yıllarca belleği AI ilerlemesinin gerçek motoru arkasındaki destekleyici bir kaynak olarak ele aldı. Bu görüş, üretim dağıtım gerçekliğiyle artık uyuşmuyor. Bellek, artık yığının her düzeyinde kullanım, verimlilik ve maliyeti şekillendiriyor. Bu değişimi erken tanıyan operatörler, performansla değil, AI’yi gerçek dünyada ne kadar etkili bir şekilde ölçeklendirebildikleriyle ölçülen bir avantaj elde edecekler.