München, Starnberg, 13. Nov. 2024 - High-End Server benötigen Hochleistungs-DDR5-DRAM; zur Zukunft der DDR5-Technologie; ein Gastbeitrag von Kingston Technology…
Zum Hintergrund: Der Einsatz von KI hat die Nachfrage nach schnellen Arbeitsspeicher und (Massen-)Speicherressourcen für die Unterstützung von Trainingssätzen und Inferenz-Engines beschleunigt. Aktuell steht die Verarbeitung aller Arten von Daten, einschließlich Text, Bild, Audio- und Video im Mittelpunkt und die Datenspeicherung spielt dabei eine immer wichtigere Rolle im gesamten KI-Lebenszyklus, von der Datenpräparierung, Training, Tuning, Interferenz bis zur Verarbeitung und auch Archivierung. Welche spezifischen Rolle das Server-DRAM als Rückgrat für die KI-Implementierung spielt und wie die Zukunft von DDR5-Technologie aussieht, hat die Firma Kingston Technology im folgenden Gastbeitrag für Sie zusammengefasst.
Server-DRAM als Rückgrat für die KI-Implementierung
Die treibende Kraft ist KI und maschinelles Lernen... Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz erfordern für eine effiziente Datenverarbeitung eine hochleistungsfähige DDR5-DRAM-Technologie.
"In den letzten Monaten haben die rasanten Fortschritte bei der KI, insbesondere beim KI-Training, bei Anwendungen des maschinellen Lernens und bei Large Language Models, die Nachfrage nach Hochleistungs-Rechenressourcen erheblich beeinflusst. Das KI-Training, bei dem große Datensätze verarbeitet werden, um anspruchsvolle Modelle zu entwickeln, wird überwiegend auf High-End-Servern durchgeführt, die mit den neuesten CPUs, GPUs, TPUs, KI-Beschleunigerkarten, HBMs, großen Mengen an DDR5 DRAM und schnellen Speicherlaufwerken wie PCIe Gen 5 SSDs ausgestattet sind.
Das Training von KI-Modellen wie eines großen Sprachmodells (LLM), erfordert umfangreiche Datensätze, die für die Verarbeitung durch mehrere High-End-GPUs schnell zugänglich sein müssen. Während dieses Prozesses werden Daten vorübergehend auf DRAM-Modulen gespeichert, die häufig wiederverwendet werden, was für einen effizienten Betrieb eine erhebliche Menge an DRAM erforderlich macht.
Sobald ein KI-Modell trainiert ist, wird es häufig auf Edge-Geräten eingesetzt, einschließlich KI-PCs, IoT-Geräten, KI-Edge-Servern und Workstations. Die Größe und Komplexität dieser Modelle, die zwischen 7 und 14 Milliarden Parametern oder mehr erreichen können, erfordern eine erhebliche DRAM- (und VRAM-) Kapazität in den Host-Geräten. Einig Modelle sind zu groß, um auf Standard-PCs oder kleinen Geräten zu laufen, und erfordern Workstation- oder Server-Systeme mit High-VRAM-GPUs und DDR5-RDIMMs.
Die Rolle von DDR5-RAM
DDR5-RAM ist aufgrund seiner verbesserten Datenraten und Effizienz der Schlüssel zur Optimierung von Servern mit KI-Anwendungen. Zu den wichtigsten Vorteilen von DDR5 gegenüber DDR4 in einer Serverumgebung gehören:
- Erhöhte Bandbreite: DDR5 bietet höhere Datenübertragungsraten, wodurch CPUs und GPUs effizienter auf Daten zugreifen können, was für KI-Training und -Inferenz unerlässlich ist.
- Reduzierter Energieverbrauch: Die verbesserte Energieeffizienz hilft, den hohen Energiebedarf von KI-Workloads zu bewältigen.
- Verbesserte Bank- und Prefetch-Architektur: Verbesserungen in diesen Bereichen tragen zu einer besseren Leistung und Datenverarbeitung bei.
- On-Die ECC (Error-Correcting Code): Diese Fehlerkorrekturfunktion verbessert die Datenintegrität und -zuverlässigkeit, die für kritische KI-Berechnungen unerlässlich sind.
- Die größere Kapazität von DDR5 RDIMMs, z.B. 96GB- und bald 128GB-Module, im Vergleich zu 64GB-DDR4 RDIMMs, verbessert die Verwendbarkeit für KI-Anwendungen weiter.
DDR5-DRAM bietet im Vergleich zu Alternativen wie HBM auch eine besser skalierbare Leistung und bietet damit eine kosteneffiziente Lösung für die Erfüllung von KI-Leistungsanforderungen. Außerdem bieten nicht-binäre Speicherkonfigurationen Flexibilität bei der Abwägung von Leistung und Kosten und ermöglichen so maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Workload-Anforderungen.
Bildquelle: Kingston Technology.
Die Zukunft der DDR5-Technologie
Es wird erwartet, dass sich die DDR5-Technologie weiterentwickelt und durch neue Generationen von CPUs und Chipsätzen noch mehr Verbesserungen mitbringt. In den kommenden Wochen werden Unternehmen wie Kingston Speichermodule mit höherer Bandbreite (6.400MT/s) und höherer Kapazität (128GB pro Modul) in Serverqualität (RDIMMs) einführen.
Mit der Einführung der Intel Birch Stream-Plattformen kommt ein neuer Typ von DDR5-Speichermodulen nach JEDEC-Industriestandard auf den Markt, das Multiplexed-Rank Dual Inline Memory Module (MRDIMM).
MRDIMM** ermöglicht höhere Datenraten, größere Bandbreiten und höhere Kapazitäten als herkömmliche DDR5-RDIMMs, indem sie mehrere Datensignale auf einem einzigen Kanal kombinieren und übertragen.
Die erste Generation der DDR5-MRDIMMs unterstützt Raten von 8.800MT/s, wobei für die nachfolgenden Generationen weitere Steigerungen erwartet werden. Diese erhöhte Speicherbandbreite ist besonders für hochintensive KI-Trainings- und Machine-Learning-Workloads von Vorteil.
Darüber hinaus werden kontinuierliche Verbesserungen in der DRAM-Chip-Lithografie zu Speichermodulen mit noch höheren Kapazitäten führen, z.B. 256GB und mehr. Auch aufkommende Speichertechnologien wie Compute Express Link (CXL) gewinnen an Aufmerksamkeit. CXL erhöht die Speicherkapazität in einem System durch die Nutzung von PCIe-Lanes anstelle des herkömmlichen Speicherbusses und bietet damit eine weitere Möglichkeit zur Steigerung der KI-Leistung.“
Ein Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Fortschritte in der DDR5-Speichertechnologie von entscheidender Bedeutung für die Unterstützung der wachsenden Anforderungen von KI und Edge Computing sind. Mit der Weiterentwicklung von KI-Anwendungen wird der Bedarf an schnelleren, effizienteren und leistungsfähigeren Speicherlösungen weiter zunehmen und weitere Innovationen in diesem Bereich vorantreiben.
Querverweis:
Unser Blogpost > KI und GPU-Workload-Anforderungen: Storage mit HBM Memory im KI-Daten-Lebenszyklus
Unser Beitrag > KI und Datenverarbeitung: Kritische Komponenten einer Datenpipeline für effiziente KI-Projekte
Unser Beitrag > Synergien zwischen künstlicher Intelligenz und Datenmanagement