قابلیت‌های برنامه‌های هوش مصنوعی و پردازنده‌های مدرن، مانند پردازنده‌های گرافیکی، در حال فراتر رفتن از معماری مراکز داده است. در حالی که نیازهای شدید قدرت و خنک کننده هوش مصنوعی مولد به خوبی گزارش شده است، نسبتا کمی در مورد تنگنای حافظه که در حال حاضر عملکرد هوش مصنوعی را ثابت می کند، تنظیم شده است. اما این به دلیل نوآوری در حافظه در حال تغییر است.
هوش مصنوعی به حافظه نیاز دارد. مقدار زیادی از آن. با این حال، معماری های حافظه سنتی می توانند به عنوان یک گلوگاه برای عملکرد هوش مصنوعی عمل کنند. بنابراین، معرفی Compute Express Link به موقع است. این اتصال جدید به سرور، دری را به روی منابع حافظه که در حال ادغام و اشتراک گذاری هستند باز می کند. این می تواند به پر کردن شکاف عملکردی که بین حافظه کم تاخیر و درایوهای حالت جامد قرار دارد کمک کند. CXL همچنین می‌تواند هزینه حافظه را که یکی از گران‌ترین عناصر فناوری اطلاعات است، کاهش دهد و در عین حال مانع دیگری را که بر سر راه هوش مصنوعی برای دستیابی به پتانسیل کامل خود قرار دارد، از بین ببرد.
اطلاعات بیشتری در مورد موضوع در این ویژگی TechRepublic Premium توسط درو راب.
متن ویژه از دانلود:
GEN AI تنگناها را آشکار می کند
وجود آخرین نسل از حجم های کاری سخت مانند هوش مصنوعی ژنرال، به طرز وحشیانه ای یک گلوگاه در فناوری اطلاعات را آشکار کرده است. با بزرگ‌تر شدن مدل‌های زبان بزرگ، با قدرتمندتر شدن پردازنده‌ها و واحدهای پردازش گرافیکی، و با افزایش تراکم رک‌ها، طراحی‌های سنتی فناوری اطلاعات در تلاش برای ادامه دادن هستند.
اما این تنگنای حافظه است که بیشتر آشکار شده است. اگر هسته‌های CPU را بر اساس زمان نمودار کنید و سپس پهنای باند حافظه را در نظر بگیرید، واگرایی در خطوط روند آشکار است. گسترش پهنای باند حافظه برای مدتی به موازات گسترش هسته CPU بود. اما برای چندین نسل تراشه متوقف شده است، در حالی که تعداد هسته‌ها بیشتر شده است. نتیجه: CPU ها در حال کمبود حافظه هستند تا جایی که شما نمی توانید به طور کامل از هسته های اضافی بهره مند شوید. علاوه بر تأخیر، زمانی که حافظه اصلی پر شود، برنامه های کاربردی می توانند با مشکلاتی مانند کپی بیش از حد حافظه، مصرف زیاد ورودی/خروجی توسط ذخیره سازی، بافر بیش از حد و خطاهای خارج از حافظه مواجه شوند. هر یک از اینها می‌تواند برنامه‌ها را در صورت طولانی‌مدت از کار بیاندازد.
یکی دیگر از مشکلات رایج حافظه، منابع حافظه کم استفاده یا رشته ای است. برخی از پردازنده ها ممکن است نیاز مبرمی به حافظه داشته باشند، در حالی که برخی دیگر دارای منبع کافی هستند. این به طراحی سیستم و محدودیت ها خلاصه می شود. DRAM به طور سنتی در ماژول های حافظه داخلی دوگانه نزدیک به CPU قرار می گیرد. با این طراحی، CPU های دیگر فقط می توانند به DIMM های خاصی دسترسی داشته باشند و به سایرین دسترسی ندارند.
دانش هوش مصنوعی خود را با PDF 11 صفحه ای ما تقویت کنید. این تنها با قیمت 9 دلار برای دانلود در دسترس است. از طرف دیگر، از دسترسی رایگان با a اشتراک سالانه حق بیمه.
صرفه جویی در زمان: ایجاد این محتوا به 22 ساعت نوشتن، ویرایش، تحقیق و طراحی اختصاصی نیاز دارد.