Pliops rivoluziona l'AI con acceleratore basato su 3D NAND
La soluzione accelera i workflow di inferenza fino a otto volte con XDP LightningAI e FusIOnX.
I modelli linguistici in continua evoluzione richiedono contesti sempre più ampi, mettendo sotto pressione la high bandwidth memory (HBM) delle GPU. Pliops affronta questa sfida con il suo dispositivo XDP LightningAI e il software FusIOnX, che memorizzano i contesti su SSD veloci per un recupero immediato, avvicinandosi alla velocità della HBM.
Durante l'inferenza, i modelli linguistici gestiscono dati chiave per mantenere la coerenza su sequenze lunghe. Quando la memoria della GPU si riempie, i vecchi dati vengono scartati, obbligando il sistema a ricalcolare, aumentando così la latenza. La soluzione di Pliops introduce un nuovo livello di memoria tramite una scheda PCIe che gestisce i dati tra GPU e SSD ad alte prestazioni.
Con un ASIC XDP personalizzato e il software FusIOnX, la scheda ottimizza le operazioni di lettura e scrittura, integrandosi con framework AI come vLLM e Nvidia Dynamo. Il dispositivo è compatibile con configurazioni multi-GPU e supporta il caching persistente su larga scala, migliorando l'efficienza senza aumentare l'hardware GPU.
Pliops permette di gestire modelli complessi con latenza stabile e costi ridotti. Nonostante le SSD PCIe 5.0 offrano meno banda rispetto alla H100, l'eliminazione dei ricalcoli ridondanti migliora le prestazioni. Secondo Pliops, questo approccio aumenta il throughput di vLLM da 2,5 a otto volte, ampliando la capacità di gestire le query degli utenti.
Cos'è la High Bandwidth Memory (HBM) e perché è importante per le GPU?
La High Bandwidth Memory (HBM) è un tipo di memoria ad alta velocità utilizzata nelle GPU per gestire grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente. È fondamentale per le GPU poiché fornisce la larghezza di banda necessaria per elaborare modelli complessi, come quelli utilizzati nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico, migliorando le prestazioni complessive del sistema.
Come funziona la soluzione XDP LightningAI di Pliops per migliorare l'inferenza dei modelli linguistici?
La soluzione XDP LightningAI di Pliops introduce un nuovo livello di memoria tra la GPU e gli SSD ad alte prestazioni, utilizzando un ASIC personalizzato e il software FusIOnX. Questo sistema memorizza i contesti su SSD veloci, consentendo un recupero immediato dei dati e riducendo la necessità di ricalcoli ridondanti, migliorando così l'efficienza e le prestazioni dell'inferenza dei modelli linguistici.
Quali sono i vantaggi dell'integrazione di XDP LightningAI con framework AI come vLLM e Nvidia Dynamo?
L'integrazione di XDP LightningAI con framework AI come vLLM e Nvidia Dynamo consente una gestione ottimizzata delle operazioni di lettura e scrittura, migliorando l'efficienza del sistema senza la necessità di aumentare l'hardware GPU. Questo porta a una latenza stabile e a costi ridotti, permettendo di gestire modelli complessi in modo più efficace.
Quali sono le sfide principali nell'inferenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni?
Le principali sfide nell'inferenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni includono la gestione di sequenze lunghe che richiedono un ampio contesto, l'elevato consumo di memoria della GPU e la necessità di ricalcoli quando la memoria si riempie. Questi fattori possono aumentare la latenza e ridurre l'efficienza complessiva del sistema.
In che modo l'utilizzo di SSD ad alte prestazioni può migliorare le prestazioni dei modelli AI?
L'utilizzo di SSD ad alte prestazioni consente di memorizzare e recuperare rapidamente grandi quantità di dati, riducendo la necessità di ricalcoli e migliorando l'efficienza del sistema. Questo è particolarmente utile per i modelli AI che richiedono l'accesso a contesti estesi o a grandi set di dati durante l'inferenza.
Quali sono le implicazioni dell'aumento della larghezza di banda della memoria per l'efficienza energetica dei data center?
L'aumento della larghezza di banda della memoria può migliorare le prestazioni dei modelli AI, ma può anche aumentare il consumo energetico dei data center. Soluzioni come XDP LightningAI di Pliops mirano a migliorare l'efficienza senza aumentare significativamente il consumo energetico, contribuendo a mantenere un equilibrio tra prestazioni e sostenibilità.
