Supera las limitaciones de escalado de memoria de tu IA
La memoria es una limitación fundamental en las implementaciones de inteligencia artificial (IA), especialmente para la inferencia de IA a escala empresarial. Supera este desafío y obtén un rendimiento, escalabilidad y rentabilidad sin precedentes con la tecnología de expansión y agrupación de memoria empresarial.
Despliegue de IA a gran escala
Puntos débiles de la memoria
La creciente brecha de rendimiento entre los procesadores y la memoria —conocida como la "pared de la memoria"— es un desafío significativo para las aplicaciones que exigen mucha memoria. A diferencia del entrenamiento de modelos de AI, que es episódico y computacionalmente intensivo, la inferencia de AI es en tiempo real, orientada al usuario y dependiente de la memoria. El rendimiento disminuye cuando las unidades de procesamiento gráfico (GPU) con escasez de memoria tienen dificultades para producir tokens y quedan inactivas mientras esperan datos.
Transferencia lenta de datos
El tiempo que se tarda en mover los datos entre la GPU y la memoria (o entre varias GPU) puede convertirse en un cuello de botella importante y ralentizar el tiempo de entrenamiento.
Latencia de inferencia
Incluso para la inferencia utilizando modelos entrenados, la pared de memoria puede provocar un aumento de la latencia, ya que el modelo necesita acceder a los datos de la memoria para hacer predicciones.
Rendimiento reducido
Si el sistema de memoria no puede satisfacer las demandas de las solicitudes de inferencia, se puede reducir el rendimiento general del sistema de IA.
Desafíos de escalabilidad
Escalar los modelos de IA para que sirvan a un gran número de usuarios puede resultar difícil debido a las limitaciones de memoria, que requieren más hardware e infraestructura compleja.
Escala el muro de memoria de la AI y resuelve los cuellos de botella de la memoria
La inferencia de AI requiere una infraestructura de cómputo diseñada para manejar cargas de trabajo continuas, baja latencia y alta concurrencia, todo ello manteniendo los costos bajo control. El entrenamiento de grandes modelos de AI requiere un ancho de banda de memoria ultrarrápido que no puede seguir el ritmo de la creciente demanda de procesamiento de cómputo.
Dado que los procesadores ejecutan instrucciones más rápido de lo que la memoria puede suministrar los datos necesarios en ambos casos, Penguin Solutions desarrolló tecnología que adopta el protocolo Compute Express Link® (CXL) que facilita un rendimiento de AI innovador para cargas de trabajo emergentes y aborda los cuellos de botella relacionados con la memoria, al tiempo que soporta un ecosistema abierto para aceleradores de centros de datos y otras mejoras de alta velocidad.
¿Qué es la tecnología CXL?
CXL es un protocolo estándar abierto de la industria que redefine cómo los servidores gestionan la memoria y los recursos de cómputo. Al permitir conexiones de alta velocidad y baja latencia entre GPUs o unidades centrales de procesamiento (CPUs) y la memoria, CXL elimina los cuellos de botella tradicionales en el procesamiento de datos y desbloquea nuevos niveles de escalabilidad de menor costo y rendimiento computacional para cargas de trabajo intensivas en datos, como la inferencia de AI, la AI agéntica y otras aplicaciones emergentes impulsadas por AI.
La velocidad y la precisión impulsan la ventaja competitiva. Para las organizaciones que requieren información competitiva más rápidamente, las soluciones de memoria habilitadas para CXL ofrecen beneficios de capacidad que cambian las reglas del juego:
• Procesamiento de datos más rápido: Análisis en tiempo real de conjuntos de datos masivos con un retraso mínimo.
• Mayor eficiencia de la infraestructura: Utilización optimizada de recursos y menores costos operativos.
• Soluciones escalables y preparadas para el futuro: Memoria fácilmente expandible para satisfacer las demandas de datos en evolución sin costosas renovaciones de infraestructura.
Mantente al día con los avances en cargas de trabajo de cómputo acelerado
Dado que la AI, la computación de alto rendimiento (HPC) y el aprendizaje automático (ML) requieren grandes cantidades de memoria de alta velocidad que superan lo que los servidores convencionales pueden acomodar, los intentos de añadir más memoria del sistema a través de la interfaz de bus paralelo tradicional basada en módulos de memoria dual en línea (DIMM) son problemáticos debido a las limitaciones de pines en las CPUs.
Las soluciones basadas en CXL son más eficientes en cuanto a pines, lo que significa más posibilidades disponibles para añadir memoria. Nuestras tarjetas adicionales (AICs) de 4-DIMM y 8-DIMM aprovechan esta tecnología con controladores CXL avanzados que eliminan los cuellos de botella del ancho de banda de la memoria y las limitaciones de capacidad para cargas de trabajo de AI, HPC y ML intensivas en cómputo.
Acelera la inferencia de AI con MemoryAI™
El MemoryAI KV Cache Server de Penguin Solutions es el primer servidor de caché de clave-valor (KV) listo para producción de la industria que aprovecha la memoria CXL para ofrecer memoria de alta capacidad y soportar inferencia de AI de alto rendimiento a escala.
Aprovechando los AIC de CXL basados en DIMM de alta densidad de Penguin Solutions, el servidor MemoryAI permite un escalado de memoria fluido. Esta capacidad de escalado es esencial para modelos grandes y contextos largos que dependen de la técnica de caché KV para facilitar la inferencia de alta concurrencia y baja latencia. MemoryAI comparte memoria de forma fluida entre los nodos GPU y almacena claves y valores precalculados, acelerando los prefijos de las indicaciones al generar tokens.
Póngase en contacto con Penguin Solutions hoy mismo para obtener más información sobre nuestros y descubrir cómo podemos ayudarle a superar de forma asequible la barrera de la memoria, impulsar sus iniciativas de IA y convertir sus datos en información procesable más rápidamente.
El muro de memoria de la IA se refiere al cuello de botella de rendimiento que surge cuando la velocidad de procesamiento de las GPU y/o CPU y los aceleradores supera el ancho de banda y la capacidad de memoria disponibles. Este cuello de botella limita el tamaño y la complejidad de los modelos de IA que pueden entrenarse e implementarse de manera eficiente.
Escalar el muro de memoria de la IA implica mejorar la eficiencia de la transferencia de datos entre la memoria y los procesadores para reducir la latencia y eliminar los cuellos de botella en tareas que requieren mucha computación, como la inferencia de IA y el entrenamiento de modelos de IA.
Dado que el entrenamiento y la inferencia de IA implican el procesamiento de conjuntos de datos masivos, los retrasos en el acceso a la memoria pueden limitar el rendimiento y ralentizar el funcionamiento, especialmente en el caso de modelos de aprendizaje profundo a gran escala.
A medida que los modelos de IA aumentan en tamaño y complejidad, las estrategias con soluciones de memoria escalables implementadas, como la tecnología CXL, serán esenciales para mantener los tiempos de entrenamiento e inferencia manejables y rentables.
CXL resuelve el problema del muro de memoria al aumentar la capacidad y el ancho de banda de la memoria utilizando memoria conectada a CXL. Este enfoque permite a los procesadores acceder a los datos más rápido que su límite de velocidad de procesamiento, proporcionando un acceso coherente y de baja latencia a un grupo de memoria compartido al aprovechar la interconexión PCIe de alta velocidad.
Penguin Solutions aborda el desafío del "muro de memoria" de la IA —donde la velocidad del procesador supera la capacidad y el ancho de banda de la memoria— ofreciendo MemoryAI KV Cache Server y tecnologías de expansión de memoria basadas en CXL que permiten soluciones de memoria escalables, de baja latencia y rentables para cargas de trabajo de inferencia de IA a gran escala, mejorando el rendimiento, reduciendo la latencia y soportando una alta concurrencia a través de tarjetas adicionales CXL avanzadas y técnicas de agrupación de memoria.
Hable con los expertos de Penguin Solutions
Comuníquese hoy mismo y obtenga más información sobre cómo podemos ayudarlo a maximizar sus capacidades de expansión y agrupación de memoria y, al mismo tiempo, permitir un escalado de la capacidad de memoria a menor costo.