In der KI Daten-Caching kann die Leistung drastisch verbessern und die Kosten senken, indem häufig verwendete Daten für den schnellen Zugriff gespeichert werden. Dies ist entscheidend für die Handhabung großer Datensätze und sich wiederholender Berechnungen, insbesondere in Anwendungen wie Chatbots oder KI-gestützten Tools. Nachfolgend finden Sie 7 wichtige Caching-Techniken das solltest du wissen:

• In-Memory-Caching: Speichert Daten im RAM für ultraschnellen Zugriff. Ideal für KI-Aufgaben in Echtzeit.
• Verteiltes Caching: Verteilt Daten auf mehrere Knoten und gewährleistet so Skalierbarkeit und Fehlertoleranz. Am besten für Großsysteme geeignet.
• Hybrid-Caching: Kombiniert In-Memory- und verteiltes Caching für ausgewogene Geschwindigkeit und Skalierbarkeit.
• Edge-Caching: Verarbeitet Daten lokal in der Nähe des Benutzers und reduziert so die Latenz. Ideal für IoT und geografisch verteilte Setups.
• Föderiertes Caching: Synchronisiert Caches über Standorte hinweg und sorgt so für Datenschutz und Leistung. Nützlich im Gesundheitswesen oder in Mehrparteiensystemen.
• Zwischenspeichern von Eingabeaufforderungen: Optimiert die LLM-Leistung durch Wiederverwendung vorheriger Eingabeaufforderungen und Antworten. Reduziert Latenz und Kosten.
• Automatisch skalierendes Caching: Passt die Cache-Ressourcen dynamisch an den Bedarf an. Perfekt für schwankende Arbeitslasten.

Schneller Vergleich

Technik	Hauptvorteil	Bester Anwendungsfall
Im Speicher	Schnellste Zugriffsgeschwindigkeiten	Echtzeitverarbeitung
Verteilt	Skalierbarkeit	Großflächige Anwendungen
Hybrid	Ausgewogene Leistung	Gemischte Arbeitslasten
Rand	Reduzierte Latenz	Geografisch verteilte Systeme
Föderiert	Datenschutz und Zusammenarbeit	Mehrparteien-Computing
Prompt	LLM-Optimierung	Verarbeitung natürlicher Sprache
Automatische Skalierung	Dynamische Ressourcennutzung	Variable Arbeitslasten

Diese Techniken befassen sich mit gängigen KI-Herausforderungen wie langsamen Reaktionszeiten, hohen Kosten und Skalierbarkeitsproblemen. Durch die Wahl der richtigen Caching-Strategie können Sie KI-Systeme schneller, effizienter und kostengünstiger machen.

Daten-Caching-Strategien für Datenanalyse und KI

1. In-Memory-Caching

In-Memory-Caching beschleunigt KI-Workloads, indem es Daten direkt im RAM speichert und den langsameren Festplattenzugriff überspringt. Diese Methode verkürzt die Datenabrufzeiten und erhöht die Verarbeitungsgeschwindigkeit, was sie ideal für KI-Anwendungen in Echtzeit macht.

Ein großartiges Beispiel ist die Nationwide Building Society. Im Mai 2022 nutzten sie RedisGears und RedisAI mit In-Memory-Caching, um ihr BERT Large Question Answering Transformer-Modell zu verbessern. Indem sie mögliche Antworten vorab tokenisierten und das Modell in Redis Cluster Shards luden, reduzierten sie die Inferenzzeit von 10 Sekunden auf unter 1 Sekunde.

„Mit Redis haben wir die Möglichkeit, alles vorab zu berechnen und im Speicher abzulegen, aber wie machen wir das?“ – Alex Mikhalev, KI/ML-Architekt bei der Nationwide Building Society

Die Ergebnisse des In-Memory-Caching hängen stark von der gewählten Strategie ab. Hier ist ein kurzer Vergleich gängiger Ansätze:

Caching-Strategie	Auswirkungen auf die Leistung	Ideal für
Schlüsselwort-Caching	Genaue Übereinstimmungssuche	Einfache Abfragemuster
Semantisches Caching	15x schnellere Antworten	Komplexe, kontextbezogene Abfragen
Hybrider Ansatz	20-30% Abfrage-Offload	Ausgewogene Arbeitsbelastung

Um das Beste aus dem In-Memory-Caching herauszuholen, konzentrieren Sie sich auf diese wichtigen Vorgehensweisen:

• Cache-Größenverwaltung: Finden Sie das richtige Gleichgewicht zwischen Speichernutzung und Leistung.
• Datenaktualität: Legen Sie Cache-Ablaufregeln basierend darauf fest, wie oft sich Ihre Daten ändern.
• Ähnlichkeitsschwellenwerte: Passen Sie die Matching-Parameter an, um die Cache-Trefferquote zu verbessern.

Bei großen Sprachmodellen (LLMs) kann In-Memory-Caching die Antwortzeiten um bis zu 80% verkürzen, was für Chatbots und Q&A-Systeme von entscheidender Bedeutung ist. Aufgrund der höheren Kosten müssen Sie jedoch sorgfältig prüfen, ob es für Ihren spezifischen Anwendungsfall geeignet ist.

Lassen Sie uns als Nächstes tiefer in die verteilte Zwischenspeicherung eintauchen und erfahren, wie sie die Skalierbarkeit für KI-Workloads im großen Maßstab ermöglicht.

2. Verteiltes Caching

Verteiltes Caching bringt In-Memory-Caching auf die nächste Ebene, indem es Daten auf mehrere Knoten verteilt. Im Gegensatz zum In-Memory-Caching auf einem einzelnen Server ist dieser Ansatz darauf ausgelegt, groß angelegte KI-Aufgaben effektiver zu bewältigen.

Ein großartiges Beispiel dafür ist die Verwendung von Redis durch NVIDIA Triton für verteiltes Caching. Bei Tests auf der Google Cloud Platform mit dem DenseNet-Modell verwaltete Triton gepaart mit Redis 329 Schlussfolgerungen pro Sekunde mit einer durchschnittlichen Latenz von 3.030 µsOhne Caching erreichte das System nur 80 Schlussfolgerungen pro Sekunde mit einer viel höheren Latenz von 12.680 µs.

Caching-Methode	Schlussfolgerungen/Sekunde	Latenz (µs)
Kein Caching	80	12,680
Verteilt (Redis)	329	3,030

Warum verteiltes Caching funktioniert

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Skalierbarkeit: Fügen Sie bei wachsendem Datenvolumen weitere Knoten hinzu und sorgen Sie so für eine gleichbleibende Leistung.
• Hohe Verfügbarkeit: Das System läuft weiter, auch wenn einige Knoten ausfallen.
• Effiziente Ressourcennutzung: Reduziert die Belastung einzelner Server und sorgt für einen reibungsloseren Betrieb.
• Weniger Kaltstarts: Sorgt für eine stabile Leistung während Neustarts.

„Durch die Auslagerung des Caching an Redis kann Triton seine Ressourcen grundsätzlich auf seine grundlegende Rolle konzentrieren – das Ausführen von Inferenzen.“ – Steve Lorello, Senior Field Engineer, Redis; Ryan McCormick, Senior Software Engineer, NVIDIA; und Sam Partee, Principal Engineer, Redis

Die Decentralized Object Repository Architecture (DORA) ist ein weiteres beeindruckendes Beispiel, das bis zu 100 Milliarden Objekte auf Standardspeicher. Dies ist besonders wichtig für KI-Workloads, bei denen GPUs jeweils über $30.000 kosten können.

Um das verteilte Caching noch effektiver zu gestalten, sollten Sie die Implementierung folgender Punkte in Betracht ziehen:

• Clustermodus für bessere Skalierbarkeit.
• Replikation zur Sicherstellung der Datenverfügbarkeit.
• Räumungsrichtlinien zur Verwaltung des Speichers.
• Knotenlokales Caching für schnelleren Zugriff.

Zwar kann verteiltes Caching zu geringfügigen Netzwerkverzögerungen führen, doch die Vorteile wie erweiterter Speicherzugriff und Fehlertoleranz überwiegen die Nachteile bei weitem. Tools wie AWS Auto Scaling und Azure Autoscale können dabei helfen, Ressourcen dynamisch anzupassen, sodass Ihr Cache reaktionsfähig und kosteneffizient bleibt.

Als Nächstes vertiefen wir uns in das Hybrid-Caching und erfahren, wie es unterschiedliche Workload-Anforderungen ausgleicht.

3. Hybrid-Caching

Hybrid-Caching kombiniert die Geschwindigkeit des In-Memory-Caching mit der Skalierbarkeit des verteilten Caching und bietet so eine ausgewogene Lösung für anspruchsvolle KI-Workloads. Es behebt die Latenzprobleme verteilter Systeme und die begrenzte Skalierbarkeit von In-Memory-Setups und bietet konsistente Leistung für komplexe KI-Aufgaben.

Leistungsvorteile

Durch die Verwendung von Hybrid-Caching mit Redis können Inferenzgeschwindigkeiten um bis zu 4x. Lokale Caches verarbeiten Daten, auf die häufig zugegriffen wird, während verteilte Caches größere, gemeinsam genutzte Datensätze verwalten.

Cache-Typ	Stärken	Beste Anwendungsfälle
Lokaler Cache	Schneller Zugriff im Prozess	Häufig verwendete Modellparameter
Verteilter Cache	Skalierbarkeit, hohe Verfügbarkeit	Gemeinsam genutzte Datasets, instanzübergreifende Daten
Hybrid Kombiniert	Ausgewogene Geschwindigkeit und Skalierbarkeit	Komplexe KI-Workloads, große Bereitstellungen

Kosteneinsparungen

Stellen Sie sich einen KI-Chatbot vor, der täglich 50.000 Anfragen bearbeitet. Ohne Caching könnten die monatlichen Verarbeitungskosten $6.750 erreichen. Durch die Optimierung der Speicher- und Verarbeitungsressourcen reduziert Hybrid-Caching diese Kosten erheblich.

Implementierungsstrategie

Das Machine Learning at the Tail (MAT)-Framework stellt eine anspruchsvolle hybride Caching-Methode dar, die traditionelles Caching mit maschinenlernbasierter Entscheidungsfindung kombiniert. Dieser Ansatz hat zu Folgendem geführt:

• 31x weniger Vorhersagen im Durchschnitt erforderlich.
• 21x schnellere Feature-Erstellung, wodurch die Zeit von 60 µs auf 2,9 µs verkürzt wird.
• 9,5x schnelleres Training, wodurch die Zeit von 160 µs auf 16,9 µs reduziert wurde.

Beispielsweise können Kundenservice-Chatbots, die Retrieval Augmented Generation (RAG) verwenden, stark davon profitieren. Durch die Anwendung von Hybrid-Caching nach dem RAG-Prozess verkürzen sich die Antwortzeiten für gängige Anfragen – wie Produktdetails, Öffnungszeiten oder Versandkosten – von mehreren Sekunden auf nahezu augenblicklich.

So implementieren Sie Hybrid-Caching effektiv:

• Passen Sie die Caching-Schwellenwerte dynamisch an, um sie an Änderungen der Arbeitslast anzupassen.
• Verwenden Sie die semantische Zwischenspeicherung zur Verarbeitung natürlicher Sprachabfragen und rufen Sie Informationen auf Grundlage der Bedeutung statt auf Grundlage exakter Übereinstimmungen ab.
• Platzieren Sie Redis-Server in der Nähe der Verarbeitungsknoten, um die Round-Trip-Zeit (RTT) zu reduzieren.
• Konfigurieren Sie maximale Speichergrenzen und legen Sie Räumungsrichtlinien fest, die auf die Anforderungen Ihrer KI-Anwendung zugeschnitten sind.

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4. Edge-Caching

Edge-Caching geht mit dem Konzept des Hybrid-Caching noch einen Schritt weiter, indem es Daten lokal, direkt an der Quelle, verarbeitet. Dieser Ansatz reduziert Verzögerungen und verbessert die KI-Leistung erheblich.

Auswirkungen auf die Leistung

Edge-Caching bringt klare Vorteile für KI-Systeme. Der Snapdragon 8 Gen 3-Prozessor beispielsweise zeigt 30-mal bessere Energieeffizienz zur Bilderzeugung im Vergleich zur herkömmlichen Datenverarbeitung in Rechenzentren.

Aspekt	Traditionelle Cloud-Verarbeitung	Edge-Caching
Daten Reisedistanz	Lange Fahrten zu zentralen Servern	Minimal – lokal verarbeitet
Netzwerkabhängigkeit	Hoch – ständige Verbindung erforderlich	Niedrig – funktioniert offline
Ansprechzeit	Variiert je nach Netzwerkbedingungen	Nahezu augenblicklich
Energieaufnahme	Hoch aufgrund großer Datenübertragung	Optimiert für die lokale Verarbeitung

Anwendungen in der Praxis

Edge-Caching hat sich in mehreren KI-gesteuerten Szenarien als nützlich erwiesen:

• Intelligente Fertigung: Verarbeitet Daten lokal und ermöglicht so sekundenschnelle Entscheidungen, ohne auf die Cloud angewiesen zu sein.
• Gesundheitsüberwachung: Mit Edge-Caching ausgestattete Geräte können automatisierte Entscheidungen treffen und Patienten kontinuierlich überwachen. Diese Konfiguration ermöglicht schnellere Reaktionen und möglicherweise frühere Entlassungen aus dem Krankenhaus bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Übersicht.
• Smart City-Infrastruktur: Verkehrsmanagementsysteme verwenden im Edge-Cache gespeicherte KI-Modelle, um den Verkehrsfluss in Echtzeit anzupassen. Indem sie die Verzögerungen der Cloud-Verarbeitung vermeiden, passen sich diese Systeme schnell an veränderte Bedingungen an.

Diese Beispiele verdeutlichen, wie Edge-Caching durch die Konzentration auf eine lokalisierte, sofortige Verarbeitung die Leistung verbessert.

Bewährte Methoden für die Implementierung

Um Edge-Caching optimal zu nutzen, sollten Sie die folgenden Strategien in Betracht ziehen:

• Ressourcenmanagement: Verwenden Sie KI-Orchestrierung, um Ressourcen dynamisch an die Nachfrage anzupassen.
• Aufgabenverteilung: Verteilen Sie Arbeitslasten effektiv zwischen Edge-Geräten und der Cloud.
• Modelloptimierung: Wenden Sie Techniken wie Quantisierung und Beschneiden an, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

So demonstrierte Fastly beispielsweise das Potenzial von Edge Caching auf der Website des New Yorker Metropolitan Museum of Art. Durch die Vorgenerierung von Edge-Vektor-Embeddings lieferte das System sofortige, personalisierte Kunstempfehlungen. Dadurch wurden Verzögerungen durch Anfragen des Ursprungsservers vermieden und gezeigt, wie Edge Caching die KI-gestützte Personalisierung verbessern kann.

Energieaspekte

Da KI laut Gartner bis 2030 voraussichtlich 3,51 TP3T weltweit Strom verbrauchen wird, bietet Edge-Caching eine Möglichkeit, den Energiebedarf zu senken. Indem die Abhängigkeit von zentralen Rechenzentren minimiert und die lokale Verarbeitung konzentriert wird, trägt es dazu bei, die Ressourcennutzung zu optimieren und unnötigen Energieverbrauch zu reduzieren.

5. Föderiertes Caching

Föderiertes Caching synchronisiert Caches über globale Knoten hinweg und verbessert so die KI-Leistung bei gleichzeitiger Wahrung des Datenschutzes.

Leistung und Architektur

Beim föderierten Caching werden verschiedene Topologien verwendet, um verschiedene Betriebsanforderungen zu erfüllen:

Topologietyp	Beschreibung
Aktiv-Aktiv	Gleichzeitiges Caching an mehreren Standorten.
Aktiv-Passiv	Gewährleistet Zuverlässigkeit durch einen Failover-Mechanismus.
Nabe-Speiche	Zentralisierte Verwaltung mit verteilten Remote-Knoten.
Zentralverband	Einheitlicher globaler Zugriff auf Daten.

Diese flexiblen Architekturen erleichtern es, in realen Anwendungsfällen Geschwindigkeit und Datenschutz in Einklang zu bringen.

Anwendung in der Praxis

Dieser Ansatz hat in sensiblen Bereichen zu Ergebnissen geführt. So Naturmedizin Die Studie zeigte, wie 20 Gesundheitseinrichtungen föderiertes Lernen nutzten, um den Sauerstoffbedarf von COVID-19-Patienten vorherzusagen. Das System verbesserte die Vorhersagegenauigkeit und sorgte gleichzeitig für die Sicherheit der Patientendaten über verteilte Systeme hinweg.

Branchenübergreifende Vorteile

• Herstellung: Ermöglicht die Echtzeit-Datenverarbeitung und gewährleistet gleichzeitig die lokale Datenkontrolle.
• Autonome Fahrzeuge: Unterstützt sicheres KI-Modelltraining über Flotten hinweg.
• Gesundheitspflege: Ermöglicht die kollaborative KI-Entwicklung, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.

Einblicke in die technische Leistung

Aktuelle Tests zeigen, dass föderiertes Peer-to-Peer-Lernen Genauigkeitsraten von 79,2–83,11 TP3T erreicht und damit zentralisierte Systeme übertrifft, deren Durchschnitt bei etwa 65,31 TP3T liegt.

Optimierungstipps

Um das Beste aus dem föderierten Caching herauszuholen, probieren Sie diese Methoden aus:

• Verwenden Sie ein lokales frühzeitiges Stoppen, um eine Überanpassung zu vermeiden.
• Anwenden FedDF (Federated Distillation) zur Verwaltung unterschiedlicher Datenverteilungen.
• Nutzen Sie die Dirichlet-Stichprobennahme, um eine faire Darstellung auf allen Geräten sicherzustellen.

Darüber hinaus kann die Verwendung der Jensen-Shannon-Divergenz dazu beitragen, Geräteausfälle zu bewältigen und eine stabile Leistung aufrechtzuerhalten.

Föderiertes Caching bewältigt große Herausforderungen, indem es Leistung und Datenschutz in verteilten KI-Systemen in Einklang bringt.

6. Schnelles Caching

Prompt-Caching ist eine fortschrittliche Technik, die auf früheren Caching-Methoden aufbaut, um die KI-Leistung zu verbessern. Durch das Speichern häufig verwendeter Eingabeaufforderungen und der entsprechenden Antworten wird die Latenzzeit reduziert, redundante Verarbeitung vermieden und Kosten gespart.

Leistungsmetriken

Hier sehen Sie, wie sich die sofortige Zwischenspeicherung auf die Leistung auswirkt:

Modell	Latenzreduzierung	Kosteneinsparungen
OpenAI GPT-4	Bis zu 80%	50%
Claude 3.5 Sonett	Bis zu 85%	90%

Implementierungsstrategie

Der Erfolg des Prompt-Caching hängt weitgehend davon ab, wie die Prompts strukturiert sind. Um die Cache-Effizienz zu maximieren, platzieren Sie statische Inhalte am Anfang und dynamische Inhalte am Ende. Dieser Ansatz verbessert die Cache-Trefferquote, insbesondere bei sich wiederholenden Abfragen.

„Prompt-Caching ist ein Eckpfeiler der KI-Optimierung und ermöglicht schnellere Reaktionszeiten, verbesserte Effizienz und Kosteneinsparungen. Durch den Einsatz dieser Technologie können Unternehmen ihre Abläufe skalieren und die Benutzerzufriedenheit steigern.“

• Sahil Nishad, Autor, Future AGI

Anwendung in der Praxis

Notion ist ein großartiges Beispiel dafür, wie schnelles Caching das Benutzererlebnis verändern kann. Durch die Integration von Caching in die von Claude betriebenen Funktionen liefert Notion AI nahezu sofortige Antworten und hält dabei die Kosten niedrig.

Kostenaufschlüsselung

Verschiedene Anbieter bieten unterschiedliche Preismodelle für das Prompt-Caching an:

• Claude 3.5 Sonett: Cache-Schreiben bei $3,75/MTok, Lesen bei $0,30/MTok
• Claude 3 Opus: Cache-Schreiben bei $18,75/MTok, Lesen bei $1,50/MTok
• Claude 3 Haiku: Cache-Schreiben bei $0,30/MTok, Lesen bei $0,03/MTok

Tipps zur technischen Optimierung

Um das Prompt-Caching optimal zu nutzen, sollten Sie die folgenden Strategien in Betracht ziehen:

• Überwachen Sie Trefferraten und Latenzen außerhalb der Spitzenzeiten, um die Leistung zu optimieren.
• Verwenden Sie konsistente Anforderungsmuster, um Cache-Auslagerungen zu minimieren
• Priorisieren Sie Eingabeaufforderungen mit mehr als 1024 Token für eine bessere Caching-Effizienz
• Richten Sie eine automatische Cache-Löschung nach 5–10 Minuten Inaktivität ein

Prompt-Caching ist besonders effektiv in Chatsystemen, wo die Wiederverwendung von Ausgaben zu schnelleren Reaktionszeiten und besserer Energieeffizienz führt. Als Nächstes werden wir uns damit befassen, wie das automatisch skalierende Caching Ressourcen anpasst, um schwankende KI-Arbeitslasten zu bewältigen.

7. Auto-Skalierung des Caching

Auto-Scaling-Caching bringt die Effizienz des Prompt-Caching auf die nächste Ebene, indem es die Cache-Ressourcen dynamisch an den Echtzeitbedarf anpasst. Dieser Ansatz stellt sicher, dass große Sprachmodelle (LLMs) und komplexe KI-Systeme bei Bedarf schnell und effizient skaliert werden können.

Beispielsweise hat das Container-Caching von Amazon SageMaker die Skalierungszeiten für Llama3.1 70B erheblich verbessert, wie unten gezeigt:

Skalierungsszenario	Vorab-Caching	Nach dem Zwischenspeichern	Zeitersparnis
Verfügbare Instanz	379 Sekunden	166 Sekunden	56% schneller
Neue Instanz hinzugefügt	580 Sekunden	407 Sekunden	30% schneller

Wie es funktioniert

Die automatische Skalierung des Caching basiert im Allgemeinen auf zwei Hauptmethoden:

• Reaktive Skalierung: Passt Cache-Ressourcen sofort basierend auf Echtzeitmetriken wie CPU-Auslastung, Speicher und Latenz an.
• Prädiktive Skalierung: Verwendet historische Daten, um Bedarfsspitzen vorherzusehen und die Cache-Kapazität im Voraus anzupassen.

Branchenanwendungsfälle

NVIDIA hat Auto-Scaling-Caching integriert, um seine KI-Bereitstellungsfunktionen zu verbessern. Eliuth Triana hebt die Auswirkungen hervor:

„Die Integration von Container Caching mit NVIDIA Triton Inference Server auf SageMaker stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen im großen Maßstab dar. Diese Funktion ergänzt die erweiterten Bereitstellungsfunktionen von Triton perfekt, indem sie die Bereitstellungslatenz reduziert und die Ressourcennutzung bei Skalierungsereignissen optimiert. Für Kunden, die Produktionsworkloads mit Tritons Multi-Framework-Unterstützung und dynamischer Batchverarbeitung ausführen, bietet Container Caching eine schnellere Reaktion auf Nachfragespitzen, während die Leistungsoptimierungen von Triton erhalten bleiben.“

• Eliuth Triana, Global Lead Amazon Developer Relations bei NVIDIA

Wichtige technische Faktoren, die zu berücksichtigen sind

Bei der Implementierung des Auto-Scaling-Caching müssen mehrere wichtige Aspekte berücksichtigt werden:

1. Metrikauswahl: Wählen Sie die richtigen Metriken, z. B. CPU-Auslastung oder Anforderungsmuster, um Skalierungsrichtlinien zu definieren, die Ihrer Arbeitslast entsprechen.
2. Ressourcenbeschränkungen: Legen Sie klare Mindest- und Höchstschwellenwerte für Cache-Ressourcen fest, um eine Über- oder Unterbereitstellung zu vermeiden.
3. Zustandsverwaltung: Sorgen Sie für eine reibungslose Handhabung von Statuskomponenten während Cache-Skalierungsereignissen.
4. Ansprechzeit: Überwachen und optimieren Sie die Cache-Reaktionszeiten kontinuierlich, um die Leistung während Skalierungsvorgängen aufrechtzuerhalten.

Kosteneinsparungspotenzial

Auto-Scaling-Caching hilft auch bei der Kostenkontrolle, insbesondere in Verbindung mit Lösungen wie Spot-Instances. So bietet Google Compute Engine beispielsweise Spot-Instances an, die die Rechenkosten um bis zu 91% senken können. Philipp Schmid von Hugging Face betont die Vorteile:

„Hugging Face TGI-Container werden von SageMaker-Inferenzkunden häufig verwendet und bieten eine leistungsstarke Lösung, die für die Ausführung beliebter Modelle von Hugging Face optimiert ist. Wir freuen uns, dass Container Caching die automatische Skalierung für Benutzer beschleunigt und die Reichweite und Akzeptanz offener Modelle von Hugging Face erweitert.“

• Philipp Schmid, Technischer Leiter bei Hugging Face

Abschluss

Durch die effektive Nutzung des Datencachings kann die KI-Leistung erheblich gesteigert und gleichzeitig Kosten gesenkt werden. Die zuvor besprochenen sieben Techniken zeigen, wie strategisches Caching die Systemleistung und -zuverlässigkeit verbessern kann, ohne die Bank zu sprengen.

Die Leistungssteigerungen sind deutlich. So lieferte beispielsweise die verteilte Caching-Lösung von Hoard bei ImageNet-Klassifizierungsaufgaben eine 2,1-fache Geschwindigkeitssteigerung im Vergleich zu herkömmlichen NFS-Speichersystemen auf GPU-Clustern. Dieses Beispiel unterstreicht, wie gut geplantes Caching einen messbaren Unterschied machen kann.

„Caching ist für die Datenverarbeitung genauso grundlegend wie Arrays, Symbole oder Zeichenfolgen.“ – Steve Lorello, Senior Field Engineer bei Redis

In Kombination mit leistungsstarker Hardware werden diese Strategien noch wirkungsvoller. Hochleistungssysteme wie ServerionMit den AI-GPU-Servern von können Unternehmen das volle Potenzial der NVIDIA-GPUs ausschöpfen und so das ideale Setup für die Handhabung komplexer KI-Aufgaben schaffen.

Caching bewältigt auch wichtige Herausforderungen, die viele KI-Anwendungen – etwa 70% – daran hindern, in die Produktion zu gehen. Durch die Einführung dieser Methoden können Unternehmen Folgendes erreichen:

Metrisch	Verbesserung
Abfrageantwortzeit	Bis zu 80% Reduzierung der p50-Latenz
Infrastrukturkosten	Bis zu 95% Reduzierung bei hohen Cache-Trefferraten
Cache-Trefferquote	20–301 TP3T der insgesamt aus dem Cache bedienten Abfragen

Da KI-Projekte immer komplexer werden, wird effizientes Caching immer wichtiger. In Kombination mit fortschrittlicher Hardware ebnen diese Techniken den Weg für skalierbare, leistungsstarke KI-Systeme, die Ergebnisse liefern, ohne Kompromisse bei Kosten oder Effizienz einzugehen.

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