Verfahren zur Einsparung von Speicherplatz beim Einsatz großer KI-Sprachmodelle und der Vektorsuche

Die kritische Ressource „Storage für KI“ weiter optimieren.


Neu: Google PolarQuant mit extremer Kompression zur Lösung des
Speicherbedarfs bei der Vektor-Quantisierung und WEKA AI Storage
mit Augmented Memory Grid und Token-Warehouse zusammen mit
NVIDIA's Inference Context Memory Storage Platform und GPUDirect
Storage (GPU-Speicher mit GPUDirect Storage und RDMA erweitern).


Zum Inhalt dieses nicht KI-erzeugten Podcasts (Hörzeit 8:25 min):


Interaktionen bei agentischen KI-Systemen werden komplexer und
betreffen sowohl die Inferenzleistung selbst, als auch deren
Wirtschaftlichkeit. Der Grund: Anwendungen wie große
Sprachmodelle (LLMs) benötigen immer mehr Speicherplatz, um
KeyValue Einträge im Cache zu speichern. Dies gilt insbesondere
bei der Verarbeitung von Kontext mit großer Reichweite und Vector
Search Engines.


Damit steigt parallel die Nachfrage nach schnellen Speicherchips
und NAND Flash weiter an. Nicht nur auf Grund aktueller Engpässe
bei der Versorgung mit Memory- und Flashstorage entsteht damit
ein potentiell kritischer Flaschenhals.


Das alles macht Anwenderseitig verschiedene Maßnahmen zur
möglichst effektiven Reduzierung des Speicherbedarfs notwendig
und rückt als Priorität bei KI-Projekten mit in den Vordergrund.


Inference Context ist im Zeitalter von Agents und deren komplexen
Interaktionen inzwischen nicht länger eine reine Optimierungs-,
sondern zunehmend eine gesamte
IT-Infrastruktur-Herausforderung. 


Im folgenden Überblick finden Sie zwei aktuelle Beispiele zu
Lösungen, um die geschilderten Anforderungen IT-Infrastruktur-,
Storage- und datenseitig zu adressieren...