MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Sandisk hat eine neue Speichertechnologie vorgestellt, die das Potenzial hat, die Nutzung von GPUs in der Künstlichen Intelligenz erheblich zu verändern.
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Sandisk hat mit der Einführung von High-Bandwidth Flash (HBF) eine bedeutende Weiterentwicklung im Bereich der Speichertechnologie für GPUs angekündigt. Diese neue Technologie könnte die Art und Weise, wie große Sprachmodelle auf GPUs eingesetzt werden, revolutionieren. Im Gegensatz zu herkömmlichem DRAM setzt HBF auf NAND-Flash, der für viele parallele Zugriffe optimiert ist und deutlich höhere Speicherkapazitäten auf gleicher Fläche bietet.
Ein einzelner HBF-Baustein kann bis zu 512 GByte speichern, was 21-mal mehr ist als die aktuelle HBM3e-Generation. Diese Kapazitätserweiterung könnte es ermöglichen, dass große KI-Modelle wie GPT-4, das etwa 3,6 TByte Speicher benötigt, auf einer einzigen GPU laufen. Sandisk plant, HBF als offenen Standard zu etablieren, was anderen Herstellern die Möglichkeit geben würde, diese Technologie ebenfalls zu nutzen.
Die Integration von HBF in GPUs könnte insbesondere bei Lesezugriffen erhebliche Leistungssteigerungen bringen. Sandisk gibt an, dass die Übertragungsrate von HBF mit der von HBM vergleichbar ist, was bedeutet, dass mehrere Terabyte pro Sekunde übertragen werden können. Diese hohe Lesegeschwindigkeit wird durch die Aufteilung jedes NAND-Flash-Chips in zahlreiche Speicherbereiche erreicht, die parallel angesprochen werden.
Ein weiterer Vorteil von HBF ist die Möglichkeit, es mit HBM zu kombinieren. So könnten Hersteller beispielsweise sechs HBF-Bausteine mit zwei HBM-Bausteinen kombinieren, um eine optimale Speicherlösung für KI-Modelle zu schaffen. Diese Kombination könnte insbesondere für den Key-Value-Cache von KI-Modellen von Vorteil sein, der fortlaufend weitergeschrieben wird.
Die Einführung von HBF könnte auch Auswirkungen auf die Kostenstruktur von GPUs haben. Während HBF ähnliche Kosten wie HBM aufweist, könnte die höhere Speicherkapazität pro Baustein zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen führen. Allerdings ist HBF aufgrund der höheren Kosten pro Baustein derzeit nicht für Gaming-Grafikkarten geeignet, da diese von geringeren Zugriffslatenzen profitieren, die bei DRAM besser sind als bei Flash.
Die Entwicklung von HBF soll 2024 mit Vorschlägen wichtiger KI-Player beginnen. Wann die Technologie marktreif wird, ist jedoch noch unklar. Branchenexperten sehen in HBF eine vielversprechende Technologie, die die Nutzung von GPUs in der KI-Entwicklung maßgeblich vorantreiben könnte.
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