Í gervigreind, skyndiminni gagna getur bætt afköst verulega og dregið úr kostnaði með því að geyma oft notuð gögn til að fá skjótan aðgang. Þetta er mikilvægt til að meðhöndla stór gagnasöfn og endurteknar útreikninga, sérstaklega í forritum eins og spjallbotum eða gervigreindartækjum. Hér að neðan eru 7 helstu skyndiminni tækni þú ættir að vita:

• Skyndiminni í minni: Geymir gögn í vinnsluminni fyrir ofurhraðan aðgang. Tilvalið fyrir rauntíma gervigreind verkefni.
• Dreifð skyndiminni: Dreifir gögnum yfir marga hnúta, tryggir sveigjanleika og bilanaþol. Best fyrir stór kerfi.
• Hybrid Caching: Sameinar í-minni og dreift skyndiminni fyrir jafnvægi hraða og sveigjanleika.
• Edge Caching: Vinnur gögn á staðnum nálægt notandanum, dregur úr leynd. Frábært fyrir IoT og landfræðilega dreifðar uppsetningar.
• Sameinuð skyndiminni: Samstillir skyndiminni milli staða, viðheldur friðhelgi og frammistöðu. Gagnlegt í heilbrigðisþjónustu eða fjölflokkakerfi.
• Hvetja skyndiminni: Fínstillir árangur LLM með því að endurnýta fyrri leiðbeiningar og svör. Dregur úr biðtíma og kostnaði.
• Skyndiminni með sjálfvirkri stærðargráðu: Stillir skyndiminnisauðlindir á virkan hátt miðað við eftirspurn. Fullkomið fyrir breytilegt vinnuálag.

Fljótur samanburður

Tækni	Helsti ávinningur	Besta notkunartilfelli
Í-Minni	Hraðasti aðgangshraðinn	Rauntímavinnsla
Dreift	Stærð	Umsóknir í stórum stíl
Hybrid	Jafnvægi árangur	Blandað vinnuálag
Edge	Minni leynd	Landfræðilega dreifð kerfi
Samtök	Persónuvernd og samvinna	Fjölflokkatölvumál
Hvetja	LLM hagræðing	Náttúruleg málvinnsla
Sjálfvirk stærð	Kvik auðlindanotkun	Breytilegt vinnuálag

Þessar aðferðir takast á við algengar gervigreindar áskoranir eins og hægur viðbragðstími, hár kostnaður og sveigjanleikavandamál. Með því að velja rétta skyndiminnisstefnu geturðu gert gervigreindarkerfi hraðari, skilvirkari og hagkvæmari.

Aðferðir til að safna gögnum fyrir gagnagreiningu og gervigreind

1. Skyndiminni í minni

Skyndiminni í minni flýtir fyrir gervigreindarálagi með því að geyma gögn beint í vinnsluminni og sleppa hægari diskaðgangi. Þessi aðferð styttir gagnaöflunartíma og eykur vinnsluhraða, sem gerir hana tilvalin fyrir gervigreindarforrit í rauntíma.

Gott dæmi er National Building Society. Í maí 2022 notuðu þeir RedisGears og RedisAI með skyndiminni í minni til að bæta BERT Large Question Answering Transformer líkanið sitt. Með því að formerkja hugsanleg svör og hlaða líkaninu inn í Redis Cluster shards, minnkuðu þeir ályktunartíma úr 10 sekúndum í undir 1 sekúndu.

"Með Redis höfum við tækifæri til að forútreikna allt og geyma það í minni, en hvernig gerum við það?" – Alex Mikhalev, AI/ML arkitekt hjá Nationwide Building Society

Niðurstöður skyndiminni í minni veltur að miklu leyti á valinni stefnu. Hér er stuttur samanburður á algengum aðferðum:

Stefna í skyndiminni	Áhrif á árangur	Tilvalið fyrir
Skyndiminni leitarorða	Nákvæm samsvörun	Einföld fyrirspurnamynstur
Merkingarfræðileg skyndiminni	15x hraðari svörun	Flóknar, samhengisvitaðar fyrirspurnir
Hybrid nálgun	Afhleðsla 20-30% fyrirspurnar	Jafnvægi vinnuálags

Til að fá sem mest út úr skyndiminni í minni skaltu einbeita þér að þessum lykilaðferðum:

• Stærð skyndiminnis: Finndu rétta jafnvægið milli minnisnotkunar og frammistöðu.
• Ferskleiki gagna: Stilltu fyrningarreglur skyndiminni út frá því hversu oft gögnin þín breytast.
• Líkindaþröskuldar: Stilltu samsvarandi færibreytur til að bæta skyndiminni högghlutfall.

Fyrir stór tungumálalíkön (LLMs), getur skyndiminni í minni dregið úr viðbragðstíma um allt að 80%, sem gerir það að leikjaskipti fyrir spjallbotna og spurninga og svarkerfi. Hins vegar þýðir hærri kostnaður þess að þú þarft að meta vandlega hvort það passi við þitt sérstaka notkunartilvik.

Næst skulum við kafa ofan í dreifða skyndiminni og hvernig það tekst á við sveigjanleika fyrir umfangsmikið gervigreindarálag.

2. Dreifð skyndiminni

Dreifð skyndiminni færir skyndiminni í minni á næsta stig með því að dreifa gögnum yfir marga hnúta. Ólíkt skyndiminni á einum netþjóni er þessi aðferð hönnuð til að takast á við umfangsmikil gervigreind verkefni á skilvirkari hátt.

Frábært dæmi um þetta í aðgerð er notkun NVIDIA Triton á Redis fyrir dreifða skyndiminni. Í prófunum á Google Cloud Platform með DenseNet líkaninu, paraði Triton við Redis stjórnað 329 ályktanir á sekúndu með meðaltöf á 3.030 µs. Án skyndiminni náði kerfið aðeins 80 ályktanir á sekúndu með miklu meiri leynd á 12.680 µs.

Skyndiminni aðferð	Ályktanir/Second	Seinkun (µs)
Engin skyndiminni	80	12,680
Dreift (Redis)	329	3,030

Hvers vegna dreifð skyndiminni virkar

Hér eru nokkrir af helstu kostunum:

• Stærð: Bættu við fleiri hnútum eftir því sem gögnin þín stækka, sem tryggir stöðugan árangur.
• Mikið framboð: Kerfið heldur áfram að keyra jafnvel þó að sumir hnútar bili.
• Skilvirk auðlindanotkun: Dregur úr álagi á einstaka netþjóna, sem gerir rekstur sléttari.
• Minni kaldbyrjun: Heldur frammistöðu stöðugri við endurræsingu.

„Í grundvallaratriðum, með því að hlaða skyndiminni til Redis, getur Triton einbeitt auðlindum sínum að grundvallarhlutverki sínu - að keyra ályktanir. – Steve Lorello, yfirverkfræðingur, Redis; Ryan McCormick, yfirhugbúnaðarverkfræðingur, NVIDIA; og Sam Partee, yfirverkfræðingur, Redis

The Decentralized Object Repository Architecture (DORA) er annað áhrifamikið dæmi, sem tekst upp á 100 milljarðar hlutir á hefðbundinni geymslu. Þetta er sérstaklega mikilvægt fyrir gervigreind vinnuálag þar sem GPU geta kostað allt að $30.000 hver.

Til að gera dreifða skyndiminni enn skilvirkari skaltu íhuga að innleiða:

• Klasahamur fyrir betri sveigjanleika.
• Afritun til að tryggja aðgengi að gögnum.
• Útrýmingarreglur til að stjórna minni.
• Hnút-staðbundið skyndiminni fyrir hraðari aðgang.

Þó að dreift skyndiminni geti leitt til minniháttar nettafir, vega kostir eins og aukinn aðgangur að minni og bilanaþol mun þyngra en gallarnir. Verkfæri eins og AWS Auto Scaling og Azure Autoscale geta hjálpað til við að stilla auðlindir á kraftmikinn hátt og halda skyndiminni þinni móttækilegri og hagkvæmum.

Næst munum við kafa ofan í blendinga skyndiminni og hvernig það kemur jafnvægi á mismunandi þarfir vinnuálags.

3. Hybrid Caching

Hybrid skyndiminni sameinar hraða skyndiminni í minni og sveigjanleika dreifðs skyndiminni, sem býður upp á jafnvægislausn fyrir krefjandi gervigreind vinnuálag. Það tekur á leyndvandamálum dreifðra kerfa og takmarkaðan sveigjanleika uppsetningar í minni, sem skilar stöðugum árangri fyrir flókin gervigreind verkefni.

Ávinningur af frammistöðu

Notkun blendings skyndiminni með Redis getur bætt ályktunarhraða um allt að 4x. Staðbundin skyndiminni meðhöndla oft aðgang að gögnum en dreifð skyndiminni stjórna stærri, sameiginlegum gagnasöfnum.

Tegund skyndiminni	Styrkleikar	Bestu notkunartilvikin
Staðbundið skyndiminni	Fljótur aðgangur í vinnslu	Módelbreytur sem oft eru skoðaðar
Dreift skyndiminni	Sveigjanleiki, mikið framboð	Sameiginleg gagnasöfn, kross-tilvik gögn
Hybrid Combined	Hraði og sveigjanleiki í jafnvægi	Flókið gervigreind vinnuálag, miklar dreifingar

Kostnaðarsparnaður

Íhugaðu að gervigreind spjallbotni sér um 50.000 daglegar fyrirspurnir. Án skyndiminni gæti mánaðarlegur vinnslukostnaður orðið $6.750. Með því að hagræða geymslu- og vinnsluauðlindum dregur blendingur skyndiminni verulega úr þessum kostnaði.

Framkvæmdaáætlun

The Machine Learning at the Tail (MAT) ramma sýnir háþróaða blendinga skyndiminnisaðferð, sem sameinar hefðbundna skyndiminni með vélrænni ákvarðanatöku. Þessi nálgun hefur leitt til:

• 31x færri spár krafist að meðaltali.
• 21x hraðari eiginleikabygging, skurðartími frá 60µs til 2,9µs.
• 9,5x hraðari þjálfun, sem dregur úr tíma úr 160 µs í 16,9 µs.

Til dæmis geta spjallbottar fyrir þjónustuver sem nota Retrieval Augmented Generation (RAG) gagnast mjög vel. Með því að nota blendingur skyndiminni eftir RAG ferlið lækkar svartími fyrir algengar fyrirspurnir - eins og upplýsingar um vöru, verslunartíma eða sendingarkostnað - úr nokkrum sekúndum í næstum samstundis.

Til að útfæra hybrid skyndiminni á áhrifaríkan hátt:

• Stilltu skyndiminnisþröskulda á virkan hátt til að passa við breytingar á vinnuálagi.
• Notaðu merkingarfræðilega skyndiminni til að takast á við fyrirspurnir um náttúrulegt tungumál, sækja upplýsingar byggðar á merkingu frekar en nákvæmum samsvörun.
• Settu Redis netþjóna nálægt vinnsluhnútum til að draga úr hringferðartíma (RTT).
• Stilltu hámarksminnismörk og settu brottrekstursstefnur sem eru sérsniðnar að þörfum gervigreindarforritsins þíns.

sbb-itb-59e1987

4. Edge Caching

Edge skyndiminni tekur hugmyndina um blendingur skyndiminni skrefinu lengra með því að vinna gögn á staðnum, rétt við upprunann. Þessi aðferð dregur úr töfum og bætir gervigreind verulega.

Áhrif á árangur

Edge skyndiminni færir gervigreindarkerfi skýra kosti. Til dæmis sýnir Snapdragon 8 Gen 3 örgjörvinn 30× betri orkunýtni fyrir myndagerð miðað við hefðbundna gagnaveravinnslu.

Hluti	Hefðbundin skýjavinnsla	Edge Caching
Gögn ferðafjarlægð	Langar ferðir á miðlæga netþjóna	Lágmark - unnið á staðnum
Netháð	Hátt – stöðug tenging þarf	Low – virkar án nettengingar
Svartími	Mismunandi eftir netaðstæðum	Nánast samstundis
Orkunotkun	Hátt vegna mikils gagnaflutnings	Bjartsýni fyrir staðbundna vinnslu

Raunverulegt forrit

Edge skyndiminni hefur reynst gagnlegt í nokkrum gervigreindarknúnum aðstæðum:

• Snjöll framleiðsla: Vinnur úr gögnum á staðnum, gerir ákvarðanir á sekúndubroti kleift án þess að treysta á skýið.
• Heilbrigðiseftirlit: Tæki búin brún skyndiminni geta tekið sjálfvirkar ákvarðanir og fylgst stöðugt með sjúklingum. Þessi uppsetning gerir ráð fyrir hraðari viðbrögðum, sem gerir hugsanlega kleift að útskrifa sjúkrahús fyrr á sama tíma og eftirlit er viðhaldið.
• Smart City innviðir: Umferðarstjórnunarkerfi nota gervigreindarlíkön í skyndiminni til að stilla umferðarflæði í rauntíma. Með því að forðast tafir á skýjavinnslu aðlagast þessi kerfi hratt að breyttum aðstæðum.

Þessi dæmi undirstrika hvernig brún skyndiminni eykur árangur með því að einblína á staðbundna, tafarlausa vinnslu.

Bestu starfshættir við innleiðingu

Til að nýta að fullu brún skyndiminni skaltu íhuga þessar aðferðir:

• Auðlindastjórnun: Notaðu gervigreindarstjórnun til að samræma auðlindir við eftirspurn á kraftmikinn hátt.
• Verkefnadreifing: Skiptu vinnuálagi á áhrifaríkan hátt á milli brúntækja og skýsins.
• Bestun líkans: Notaðu tækni eins og magngreiningu og klippingu til að minnka líkanstærð án þess að fórna nákvæmni.

Til dæmis, Fastly sýndi möguleika brún skyndiminni á vefsíðu New York Metropolitan Museum of Art. Með því að búa til kantvektorinnfellingar fyrirfram gaf kerfið tafarlausar, persónulegar listráðleggingar. Þetta kom í veg fyrir tafir vegna beiðna upprunamiðlara, sem sýnir hvernig brún skyndiminni getur aukið gervigreindaraðlögun.

Orkumál

Með gervigreind sem spáð er að muni neyta 3,5% af raforku á heimsvísu árið 2030 (samkvæmt Gartner), býður brún skyndiminni leið til að draga úr orkuþörf. Með því að lágmarka traust á miðlægum gagnaverum og einblína á staðbundna vinnslu hjálpar það til við að hámarka auðlindanotkun og draga úr óþarfa orkunotkun.

5. Sameinuð skyndiminni

Sameinuð skyndiminni samstillir skyndiminni milli alþjóðlegra hnúta, bætir gervigreindarafköst á sama tíma og friðhelgi gagna er viðhaldið.

Gjörningur og arkitektúr

Sameiginleg skyndiminni notar ýmsa staðfræði til að uppfylla mismunandi rekstrarkröfur:

Topology Tegund	Lýsing
Virkur-virkur	Samtímis skyndiminni á mörgum stöðum.
Virkur-aðgerðalaus	Tryggir áreiðanleika með bilunarkerfi.
Hub-Spoke	Miðstýrð stjórnun með dreifðum ytri hnútum.
Mið-sambandið	Sameinaður alþjóðlegur aðgangur að gögnum.

Þessi sveigjanlegi arkitektúr gerir það auðveldara að koma jafnvægi á hraða og næði í raunverulegum notkunartilfellum.

Raunverulegt forrit

Þessi nálgun hefur skilað árangri á viðkvæmum sviðum. Til dæmis, a Náttúrulæknisfræði rannsókn sýndi fram á hvernig 20 heilbrigðisstofnanir notuðu sambandsnám til að spá fyrir um súrefnisþörf fyrir COVID-19 sjúklinga. Kerfið bætti forspárnákvæmni en hélt gögnum sjúklinga öruggum á milli dreifðra kerfa.

Hagur yfir atvinnugreinar

• Framleiðsla: Gerir rauntíma gagnavinnslu kleift um leið og staðbundin gagnastjórnun er tryggð.
• Sjálfstýrð farartæki: Styður örugga þjálfun gervigreindarlíkana yfir flota.
• Heilsugæsla: Auðveldar samvinnu gervigreindarþróunar án þess að skerða friðhelgi sjúklinga.

Tæknileg frammistöðuinnsýn

Nýlegar prófanir sýna að jafningjasambandsnám nær nákvæmni upp á 79,2–83,1%, sem er betri en miðlæg kerfi, sem eru að meðaltali um 65,3%.

Hagræðingarráð

Til að fá sem mest út úr sameinuðu skyndiminni skaltu prófa þessar aðferðir:

• Notaðu staðbundna snemma stöðvun til að forðast offita.
• Sækja um FedDF (Federated Distillation) til að stjórna fjölbreyttri gagnadreifingu.
• Nýttu Dirichlet sýnatöku til að tryggja sanngjarna framsetningu þvert á tæki.

Að auki getur það að nota Jensen-Shannon mismunun hjálpað til við að takast á við brottfall tækja og viðhalda stöðugri frammistöðu.

Sameinuð skyndiminni takast á við stórfelldar áskoranir með því að koma jafnvægi á frammistöðu og næði í dreifðum gervigreindarkerfum.

6. Hvetja skyndiminni

Hraðskyndiminni er háþróuð tækni sem byggir á fyrri skyndiminnisaðferðum til að bæta gervigreind. Með því að geyma oft notaðar tilkynningar og samsvarandi viðbrögð þeirra, dregur það úr töf, útilokar óþarfa vinnslu og hjálpar til við að draga úr kostnaði.

Árangursmælingar

Hér er að skoða hvernig skyndiminnið hefur áhrif á árangur:

Fyrirmynd	Minnkun á biðtíma	Kostnaðarsparnaður
OpenAI GPT-4	Allt að 80%	50%
Claude 3.5 Sonnetta	Allt að 85%	90%

Framkvæmdaáætlun

Árangur skyndiminnis er að miklu leyti háður því hvernig leiðbeiningar eru byggðar upp. Til að hámarka skilvirkni skyndiminni skaltu setja kyrrstætt efni í byrjun og kraftmikið efni í lokin. Þessi nálgun bætir skyndiminni högghlutfall, sérstaklega fyrir endurteknar fyrirspurnir.

"Hraða skyndiminni er hornsteinn gervigreindar hagræðingar, sem gerir hraðari viðbragðstíma, bætta skilvirkni og kostnaðarsparnað. Með því að nýta þessa tækni geta fyrirtæki stækkað rekstur sinn og aukið ánægju notenda."

• Sahil Nishad, rithöfundur, Future AGI

Raunverulegt forrit

Notion er frábært dæmi um hvernig skyndiminni getur umbreytt upplifun notenda. Með því að fella skyndiminni inn í Claude-knúna eiginleika þess, skilar Notion AI næstum tafarlausum viðbrögðum á meðan kostnaði er haldið niðri.

Kostnaðar sundurliðun

Mismunandi veitendur bjóða upp á mismunandi verðlíkön fyrir skyndiminni skyndiminni:

• Claude 3.5 Sonnet: Skrifa í skyndiminni á $3.75/MTok, lesið á $0.30/MTok
• Claude 3 ópus: Skrifa í skyndiminni á $18.75/MTok, lesið á $1.50/MTok
• Claude 3 haikú: Skrifa í skyndiminni á $0.30/MTok, lesið á $0.03/MTok

Tæknileg hagræðingarráð

Til að fá sem mest út úr skyndiminni skyndiminni skaltu íhuga þessar aðferðir:

• Fylgstu með höggtíðni og töf á annatíma til að fínstilla árangur
• Notaðu samræmd beiðnimynstur til að lágmarka brotthvarf úr skyndiminni
• Forgangsraðaðu tilkynningum sem eru lengri en 1024 tákn fyrir betri skilvirkni í skyndiminni
• Settu upp sjálfvirka hreinsun skyndiminni eftir 5–10 mínútna óvirkni

Skyndiminnið er sérstaklega áhrifaríkt í spjallkerfum, þar sem endurnotkun úttaks leiðir til hraðari viðbragðstíma og betri orkunýtni. Næst munum við kafa ofan í hvernig skyndiminni með sjálfvirkri stærðarstærð aðlagar tilföng til að takast á við sveiflukenndan gervigreindarálag.

7. Skyndiminni með sjálfvirkri stærðargráðu

Skyndiminni með sjálfvirkri stærðarstærð færir skilvirkni skyndiminni skyndiminni á næsta stig með því að stilla skyndiminnisauðlindir á virkan hátt miðað við eftirspurn í rauntíma. Þessi nálgun tryggir að stór tungumálalíkön (LLM) og flókin gervigreind kerfi geta skalast hratt og á skilvirkan hátt þegar þörf krefur.

Til dæmis, Amazon SageMaker's Container Caching bætti umtalsvert stærðartíma fyrir Llama3.1 70B, eins og sýnt er hér að neðan:

Skalasviðsmynd	Pre-Caching	Eftir skyndiminni	Tími vistað
Tiltækt dæmi	379 sekúndur	166 sekúndur	56% hraðari
Ný tilvik viðbót	580 sekúndur	407 sekúndur	30% hraðari

Hvernig það virkar

Skyndiminni með sjálfvirkri stærðargráðu byggir venjulega á tveimur meginaðferðum:

• Reactive Scaleing: Stillir skyndiminnisauðlindir strax út frá rauntímamælingum eins og örgjörvanotkun, minni og leynd.
• Forspárstig: Notar söguleg gögn til að sjá fyrir eftirspurnarauka og stilla skyndiminni fyrirfram.

Notkunartilvik iðnaðarins

NVIDIA hefur samþætt skyndiminni með sjálfvirkri stærðarstærð til að auka gervigreindargetu sína. Eliuth Triana leggur áherslu á áhrif þess:

"Samþætting Container Caching við NVIDIA Triton Inference Server á SageMaker felur í sér verulega framfarir í því að þjóna vélanámslíkönum í mælikvarða. Þessi eiginleiki bætir fullkomlega við háþróaða þjónustugetu Triton með því að draga úr dreifingartíma og hámarka nýtingu auðlinda meðan á stærðaratburðum stendur. Fyrir viðskiptavini sem keyra framleiðsluvinnuálag með Triton's dynamic batching stuðningi og C-frame-viðbrögðum, veitir gámastuðningur og C-frame-viðbragðsstuðning. toppa á sama tíma og Triton er viðhaldið hagræðingu frammistöðu."

• Eliuth Triana, Global Lead Amazon Developer Relations hjá NVIDIA

Tæknilegir þættir sem þarf að hafa í huga

Þegar þú innleiðir skyndiminni sjálfvirkrar mælingar eru nokkrir mikilvægir þættir sem þarf að takast á við:

1. Metraval: Veldu réttu mælikvarðana, eins og örgjörvanotkun eða beiðnimynstur, til að skilgreina mælikvarða sem passa við vinnuálag þitt.
2. Auðlindamörk: Stilltu skýr lágmarks- og hámarksþröskuld fyrir skyndiminnisauðlindir til að forðast of- eða vanútvegun.
3. Ríkisstjórn: Tryggðu hnökralausa meðhöndlun staðbundinna íhluta meðan á skyndiminnisstærð stendur.
4. Svartími: Fylgstu stöðugt með og fínstilltu viðbragðstíma skyndiminni til að viðhalda frammistöðu meðan á stærðaraðgerðum stendur.

Kostnaðarsparnaðarmöguleiki

Skyndiminni með sjálfvirkri stærðarstærð hjálpar einnig að stjórna kostnaði, sérstaklega þegar það er parað við lausnir eins og staðsetningartilvik. Til dæmis, Google Compute Engine býður upp á skynditilvik sem geta lækkað tölvukostnað um allt að 91%. Philipp Schmid frá Hugging Face leggur áherslu á kosti:

"Hugging Face TGI gámar eru mikið notaðir af SageMaker ályktunarviðskiptavinum, sem bjóða upp á öfluga lausn sem er fínstillt fyrir að keyra vinsælar gerðir frá Hugging Face. Við erum spennt að sjá Container Caching flýta fyrir sjálfvirkri stærðarstærð fyrir notendur, stækka umfang og taka opna módel frá Hugging Face."

• Philipp Schmid, tæknistjóri hjá Hugging Face

Niðurstaða

Með því að nota skyndiminni gagna á áhrifaríkan hátt getur það aukið gervigreind verulega á sama tíma og kostnaður er lækkaður. Þær sjö aðferðir sem fjallað var um áðan varpa ljósi á hvernig stefnumótandi skyndiminni getur bætt skilvirkni og áreiðanleika kerfisins án þess að brjóta bankann.

Frammistöðuaukningin er augljós. Dreifð skyndiminni lausn Hoard skilaði til dæmis 2.1x hraðaaukningu samanborið við hefðbundin NFS geymslukerfi á GPU þyrpingum við ImageNet flokkunarverkefni. Þetta dæmi undirstrikar hversu vel skipulögð skyndiminni getur skipt mælanlegan mun.

"Skiminn er jafn grundvallaratriði í tölvuvinnslu og fylki, tákn eða strengir." – Steve Lorello, yfirverkfræðingur hjá Redis

Þegar þær eru paraðar við öflugan vélbúnað verða þessar aðferðir enn áhrifameiri. Afkastamikil kerfi, eins og ServerionAI GPU netþjónar, gera stofnunum kleift að nýta sér alla möguleika NVIDIA GPUs og búa til kjörið uppsetningu til að takast á við flókin gervigreind verkefni.

Skyndiminni takast einnig á við helstu áskoranir sem koma í veg fyrir að mörg gervigreind forrit - um 70% - fari í framleiðslu. Með því að tileinka sér þessar aðferðir geta stofnanir náð:

Mæling	Umbætur
Svartími fyrirspurnar	Allt að 80% minnkun á p50 leynd
Innviðakostnaður	Allt að 95% minnkun með háum skyndiminni högghlutfalli
Slaghraði skyndiminni	20-30% af heildarfyrirspurnum sem bornar eru fram úr skyndiminni

Eftir því sem gervigreind verkefni verða flóknari verður skilvirkt skyndiminni enn mikilvægara. Ásamt háþróaðri vélbúnaði, ryðja þessar aðferðir brautina fyrir stigstærð, afkastamikil gervigreind kerfi sem skila árangri án þess að skerða kostnað eða skilvirkni.

Tengdar bloggfærslur

• Bestu starfsvenjur fyrir hagræðingu kostnaðar fyrir stór gagnahýsingu
• 7 ráð til að draga úr hýsingarkostnaði fyrir stór gögn
• Bestu starfsvenjur fyrir Hybrid Cloud kostnaðarhagræðingu
• Sveigjanleiki skýjageymslu: Helstu skipulagsskref