Как новая архитектура памяти решает 5 критических проблем масштабирования ИИ-агентов

Почему традиционная инфраструктура тормозит развитие ИИ-агентов

Искусственный интеллект радикально изменился за последние годы. Если раньше нейросети отвечали на разовые запросы, то теперь они превратились в полноценных цифровых помощников, способных понимать физический мир, рассуждать на длинных горизонтах времени, использовать инструменты для реальной работы и сохранять как краткосрочную, так и долговременную память.

Однако масштабирование таких систем столкнулось с серьезным техническим барьером. По мере роста фундаментальных моделей до триллионов параметров и расширения контекстных окон до миллионов токенов, вычислительная стоимость запоминания истории увеличивается быстрее, чем возможность её обрабатывать.

Проблема заключается в специфике работы трансформерных моделей. Чтобы не пересчитывать всю историю диалога для каждого нового слова, системы сохраняют предыдущие состояния в так называемом KV-кеше (Key-Value cache). В агентских рабочих процессах этот кеш функционирует как постоянная память между инструментами и сессиями, растущая линейно с длиной последовательности.

Современная инфраструктура вынуждает делать невыгодный выбор: либо хранить контекст в дефицитной высокоскоростной памяти GPU (HBM), либо отправлять его в медленное универсальное хранилище. Первый вариант запредельно дорог для больших контекстов, второй создает задержки, делающие взаимодействие с агентами в реальном времени практически невозможным.

Как устроена иерархия памяти в современных ИИ-системах

Текущая архитектура памяти включает несколько уровней - от GPU HBM (G1) до общего хранилища (G4). По мере того как контекст переполняет память GPU и перемещается в системную оперативную память (G2), а затем в общее хранилище (G4), эффективность стремительно падает.

Перемещение активного контекста на уровень G4 вызывает задержки в миллисекунды и увеличивает энергозатраты на токен, оставляя дорогостоящие GPU простаивать в ожидании данных. Для предприятий это оборачивается раздутой совокупной стоимостью владения (TCO), где энергия расходуется на инфраструктурные накладные расходы вместо активных вычислений.

Проблема усугубляется тем, что универсальные системы хранения работают на стандартных процессорах и тратят ресурсы на управление метаданными и репликацию, которые агентским рабочим нагрузкам попросту не требуются. KV-кеш представляет собой производные данные - критически важные для немедленной производительности, но не нуждающиеся в тяжелых гарантиях долговечности корпоративных файловых систем.

Эта неэффективность становится узким местом масштабирования. Чем больше контекста требуется агенту для выполнения сложных задач, тем острее проявляется дисбаланс между скоростью вычислений и доступностью памяти.

Революционное решение NVIDIA - платформа ICMS

Чтобы преодолеть растущее несоответствие, сдерживающее масштабирование агентского ИИ, NVIDIA представила платформу Inference Context Memory Storage (ICMS) в рамках архитектуры Rubin. Это специализированный уровень хранения, разработанный конкретно для работы с эфемерной высокоскоростной памятью искусственного интеллекта.

"ИИ революционизирует весь вычислительный стек - и теперь очередь дошла до хранилищ", - заявил глава NVIDIA Дженсен Хуанг. - "Искусственный интеллект больше не про одноразовые чат-боты, а про интеллектуальных коллабораторов, которые понимают физический мир, рассуждают на длинных горизонтах, остаются привязанными к фактам, используют инструменты для реальной работы и сохраняют краткосрочную и долгосрочную память".

Платформа ICMS создает промежуточный уровень "G3.5" - флеш-хранилище, подключенное через Ethernet и спроектированное специально для гигамасштабных выводов. Этот подход интегрирует хранение непосредственно в вычислительный модуль.

Используя процессор обработки данных NVIDIA BlueField-4, платформа разгружает управление контекстными данными с хост-процессора. Система предоставляет петабайты общей емкости на модуль, позволяя агентам сохранять огромные объемы истории без занимания дорогостоящей памяти HBM.

Практические преимущества измеримы в пропускной способности и энергопотреблении. Сохраняя релевантный контекст в этом промежуточном уровне - быстрее стандартного хранилища, но дешевле HBM - система может "предзагружать" память обратно в GPU до того, как она понадобится. Это сокращает время простоя декодера GPU, обеспечивая до 5 раз больше токенов в секунду для рабочих нагрузок с длинным контекстом.

Хотите узнать больше о практическом применении передовых ИИ-архитектур? Посетите AI Projects для получения экспертных рекомендаций по оптимизации инфраструктуры.

Энергоэффективность и интеграция в существующую инфраструктуру

С точки зрения энергопотребления последствия столь же значительны. Поскольку архитектура устраняет накладные расходы универсальных протоколов хранения, она обеспечивает в 5 раз лучшую энергоэффективность по сравнению с традиционными методами.

Реализация этой архитектуры требует изменения подхода ИТ-команд к сетям хранения данных. Платформа ICMS опирается на NVIDIA Spectrum-X Ethernet для обеспечения высокопропускной связи с низким джиттером, необходимой для того, чтобы работать с флеш-хранилищем почти как с локальной памятью.

Для корпоративных инфраструктурных команд точкой интеграции становится уровень оркестрации. Фреймворки вроде NVIDIA Dynamo и библиотеки Inference Transfer Library (NIXL) управляют перемещением блоков KV между уровнями.

Эти инструменты координируются с уровнем хранения, гарантируя, что правильный контекст загружается в память GPU (G1) или память хоста (G2) точно в тот момент, когда модель ИИ в нем нуждается. Фреймворк NVIDIA DOCA дополнительно поддерживает это, предоставляя коммуникационный уровень KV, который трактует кеш контекста как ресурс первого класса.

Кто уже внедряет новую архитектуру

Крупнейшие производители систем хранения уже выстраиваются в соответствии с этой архитектурой. Компании, включая AIC, Cloudian, DDN, Dell Technologies, HPE, Hitachi Vantara, IBM, Nutanix, Pure Storage, Supermicro, VAST Data и WEKA, создают платформы с BlueField-4. Ожидается, что эти решения станут доступны во второй половине текущего года.

Для руководителей ИТ-отделов это означает необходимость пересмотра стратегии планирования мощностей и проектирования дата-центров. Переклассификация данных становится критически важной - KV-кеш представляет собой уникальный тип данных, "эфемерный, но чувствительный к задержкам", в отличие от "долговечных и холодных" данных соответствия требованиям.

Уровень G3.5 обрабатывает первый тип, позволяя долговечному хранилищу G4 сосредоточиться на долгосрочных логах и артефактах. Успех зависит от программного обеспечения, способного интеллектуально размещать рабочие нагрузки. Система использует оркестрацию с учетом топологии (через NVIDIA Grove) для размещения задач рядом с их кешированным контекстом, минимизируя перемещение данных по сети.

Что это означает для будущего дата-центров

Встраивая больше полезной емкости в тот же форм-фактор стойки, организации могут продлить срок службы существующих объектов. Однако это увеличивает плотность вычислений на квадратный метр, требуя адекватного планирования охлаждения и распределения энергии.

Переход к агентскому ИИ вынуждает физически реконфигурировать дата-центр. Преобладающая модель полного отделения вычислений от медленного постоянного хранилища несовместима с потребностями агентов в извлечении данных в реальном времени и фотографической памяти.

Внедряя специализированный контекстный уровень, предприятия могут отделить рост памяти модели от стоимости GPU HBM. Эта архитектура для агентского ИИ позволяет множеству агентов совместно использовать массивный низкоэнергетический пул памяти, снижая стоимость обслуживания сложных запросов и ускоряя масштабирование за счет высокопроизводительных рассуждений.

По мере планирования следующего цикла инфраструктурных инвестиций оценка эффективности иерархии памяти станет столь же критичной, как и выбор самого GPU. Компании, которые первыми адаптируют свою инфраструктуру под требования агентского ИИ, получат значительное конкурентное преимущество в скорости развертывания и экономической эффективности интеллектуальных систем.

Узнайте, как оптимизировать вашу ИИ-инфраструктуру для максимальной производительности, на сайте AI Projects - здесь вы найдете практические кейсы и рекомендации экспертов.

Выводы

Масштабирование агентского искусственного интеллекта требует фундаментального переосмысления архитектуры памяти. Традиционная иерархия хранения, разработанная для универсальных задач, создает непреодолимые узкие места для систем, требующих мгновенного доступа к огромным объемам контекста.

Платформа ICMS от NVIDIA представляет собой целенаправленное решение этой проблемы, вводя специализированный уровень памяти, оптимизированный для эфемерных высокоскоростных данных ИИ. Пятикратное увеличение производительности и энергоэффективности не просто улучшает метрики - оно делает экономически жизнеспособным развертывание по-настоящему интеллектуальных агентских систем в масштабе предприятия.

Для организаций это сигнал к действию: архитектура памяти становится таким же стратегическим решением, как выбор процессоров и моделей. Те, кто адаптируется раньше, получат преимущество в эпоху, когда ИИ-агенты станут неотъемлемой частью бизнес-процессов.