Beschleunigte KI- und ML-Arbeitslasten beziehen sich auf den Einsatz spezialisierter Hardware-Beschleuniger, wie z. B. GPUs (Graphics Processing Units) oder TPUs (Tensor Processing Units), um die Leistung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zu verbessern.

Diese Beschleuniger sind darauf ausgelegt, die rechnerischen Anforderungen von Trainings- und Inferenzprozessen effizienter als herkömmliche CPUs zu bewältigen, was zu schnelleren Ausführungszeiten und einer verbesserten Gesamtleistung von KI- und ML-Algorithmen führt. Diese Beschleunigung ermöglicht ein schnelleres Modelltraining, schnellere Inferenz und die Fähigkeit, größere und komplexere Datensätze zu bewältigen, wodurch die Fähigkeiten von KI- und ML-Anwendungen in verschiedenen Bereichen vorangetrieben werden.

• Bandbreitenengpässe: Beschleunigte KI- und ML-Workloads erfordern oft Speicher mit hoher Bandbreite, um mit den enormen Datenmengen Schritt zu halten, die verarbeitet werden. Es besteht ein Bedarf an Speicherarchitekturen, die höhere Bandbreiten liefern können, um den Rechenfähigkeiten moderner Beschleuniger gerecht zu werden. Dies könnte Innovationen im DRAM-Design beinhalten, wie breitere Speicherbusse, schnellere Speicherinterfaces oder die Integration von Hochbandbreitenspeicher (HBM)-Technologien.

• Latenzreduktion: Latenz, die Zeit, die benötigt wird, um auf Daten aus dem Speicher zuzugreifen, ist für KI- und ML-Workloads kritisch, besonders für Echtzeitanwendungen wie autonome Fahrzeuge oder Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Es besteht ein Bedarf an Speicherlösungen mit geringer Latenz, die mit den schnellen Berechnungen beschleunigter KI- und ML-Workloads Schritt halten können.

• Skalierbarkeit und Kapazität: Da KI- und ML-Modelle weiterhin an Komplexität und Größe zunehmen, steigt auch die Nachfrage nach Speicherkapazität und Skalierbarkeit entsprechend. Es besteht ein Bedarf an Speicherlösungen, die skalieren können, um den wachsenden Anforderungen von KI- und ML-Workloads gerecht zu werden und gleichzeitig kosteneffektiv zu bleiben. Dies könnte Innovationen in Speichertechnologien umfassen, um die Speicherdichte zu erhöhen, sowie Fortschritte in Speicherverbindungen und Systemarchitekturen, um eine nahtlose Skalierbarkeit über mehrere Beschleuniger und Speichergeräte hinweg zu ermöglichen.

• SMARTs CXL AICs bieten Hochgeschwindigkeitsverbindungen zwischen Beschleunigern, CPUs und Speichersubsystemen und nutzen die Hochbandbreitenfähigkeiten der CXL-Schnittstelle. Der Einsatz von SMARTs CXL AICs stellt sicher, dass beschleunigte KI- und ML-Workloads Zugang zu ausreichenden Speicherressourcen haben, um große Datensätze und komplexe Modelle effizient zu verarbeiten.

• SMARTs CXL AICs können dazu beitragen, die Latenz für beschleunigte KI- und ML-Workloads zu minimieren, indem sie die Integration von Hochgeschwindigkeitsspeicherlösungen direkt in die Speicherhierarchie ermöglichen. Durch die Nutzung der niedrigen Latenzverbindungen der CXL-Schnittstelle können Organisationen SMARTs CXL AICs mit Hochleistungsspeichergeräten wie NVMe-SSDs oder persistenten Speichermodulen verbinden. Dies ermöglicht es, Daten mit minimaler Latenz zu speichern und zuzugreifen, wodurch die Auswirkungen der Datenbewegung auf die Gesamtleistung des Systems reduziert und KI- und ML-Workloads beschleunigt werden.

• Organisationen können ihre Computer- und Speicherinfrastruktur dynamisch skalieren, indem sie SMARTs CXL AICs zu ihren bestehenden Systemen hinzufügen, sodass sie den sich entwickelnden Anforderungen von KI- und ML-Workloads gerecht werden können. Darüber hinaus bieten SMARTs CXL AICs Flexibilität in Bezug auf die Einsatzmöglichkeiten, indem sie verschiedene Serverarchitekturen und Konfigurationen unterstützen, um unterschiedliche Workload-Anforderungen zu erfüllen.