Mākslīgā intelekta skriešana kļūst par atmiņas spēli: kāpēc DRAM un HBM ir nākamais lielais izaicinājums?
Kad mēs domājam par mākslīgā intelekta uzplaukumu, mūsu prātā vispirms parādās attēli no jaudīgiem Nvidia GPU procesoriem un milzīgiem datu centriem. Taču aiz šī spožā priekšplāna notiek vēl viena, mazāk pamanāma, bet ārkārtīgi svarīga revolūcija. Tā ir atmiņas revolūcija. Izrādās, ka, lai šīs sarežģītās AI sistēmas vispār varētu darbināt, vien ar skaitļošanas jaudu nepietiek. Patiesais ierobežojums un izmaksu drauds tagad nāk no tā, cik daudz datu un cik ātri mēs varam ielādēt tieši tajos leģendārajos GPU. AI infrastruktūras izmaksu vienādojumā atmiņa kļūst par tikpat svarīgu faktoru kā paši procesori.
Ne tikai GPU: slēptās AI infrastruktūras izmaksas
Līdz šim visu uzmanību ir saņēmusi GPU (grafiskā procesora vienība) tirgus kari un Nvidia dominante. Taču, lai šie milzīgie modeļi, piemēram, lielie valodu modeļi (LLM) vai attēlu ģeneratori, varētu strādāt, tiem nepieciešams ne tikai aprēķināt, bet arī “atcerēties”. Katrs pieprasījums, katrs vaicājums, katra attēla ģenerēšana prasa milzīgus datu apjomus, kas acumirklī jābūt pieejami procesoram. Šeit ierodas augsta joslas platuma atmiņa (HBM) un lielākie DRAM moduļi. Bez tiem pat visspēcīgākais GPU ir kā Formula 1 automašīna bez degvielas – iespaidīgs, bet stāvošs uz vietas.
Izmaksu sadalījums mainās. Vēsturiski atmiņa ir bijis salīdzinoši lētāka sistēmas sastāvdaļa. Taču, mākslīgā intelekta modeliem kļūstot arvien sarežģītākiem un lielākiem, to “apetīte” pēc ātras atmiņas ir eksponenciāli augusi. Daži analītiķi norāda, ka vienā modernā AI serverī atmiņas izmaksas jau tagad var sasniegt pat līdz 50% no kopējām aparatūras izmaksām. Tas ir radījis nopietnu piegādes ķēdes un ražošanas spiedienu uz atmiņas ražotājiem, piemēram, Samsung, SK Hynix un Micron.
Kāpēc AI ir tik izsalcis pēc atmiņas?
Lai saprastu šo izsalkumu, iedomājieties, ka trenējat milzīgu valodu modeli. Modelim ir simtiem miljardu parametru (sava veida “neironu” un savienojumu). Šie parametri, kas ir modeļa “zināšanas”, ir jāglabā kaut kur ļoti tuvu procesoram, lai tos varētu ātri izmantot. Ja atmiņa ir pārāk lēna vai pārāk maza, process iesprūst, gaidot datus. Tas ir tāpat kā strādāt ar ļoti lēnu cieto disku – sistēma vairāk laika gaida, nekā strādā.
Turklāt, mūsdienu AI algoritmi, īpaši tie, kas paredzēti apmācībai, izmanto sarežģītas tehnikas, piemēram, “uzmanības mehānismus”. Šīs tehnikas prasa paralēlu piekļuvi milzīgiem datu blokiem, kas vēl vairāk palielina prasības pēc atmiņas joslas platuma – tas ir, cik ātri datus var pārvietot. Augsta joslas platuma atmiņa (HBM) ir īpaši izstrādāta, lai risinātu tieši šo problēmu, savienojot vairākus atmiņas kaudzīšus tieši ar procesoru, radot īpaši ātru datu ceļu.
Nākamais frontes līnija: atmiņas ierobežojumi un inovācijas
Šīs prasības rada divus galvenos izaicinājumus: **izmaksas** un **energoefektivitāti**. HBM ražošana ir sarežģīta un dārga. Vienlaikus, šīs atmiņas veidu darbināšana patērē ievērojamu daudzumu enerģijas. Tā kā AI datu centri jau tiek kritizēti par milzīgo elektroenerģijas patēriņu, atmiņas efektivitāte kļūst par kritisku jautājumu ilgtspējas ziņā.
Ražotāji jau strādā pie nākamās paaudzes risinājumiem. Mēs dzirdam par HBM4, kas sola vēl lielāku veiktspēju, kā arī par jaunām arhitektūrām, piemēram, “Compute Express Link” (CXL). CXL tehnoloģija ļautu efektīvāk dalīt un paplašināt atmiņu starp vairākiem procesoriem, potenciāli samazinot izmaksas un palielinot elastību. Tas būtu līdzīgi tam, ja serverim būtu pieejama kopīga, ātra atmiņas baseina, no kura visi procesori varētu brīvi ņemt.
Ko tas nozīmē nākotnei?
1. **Tirgus diveršifikācija:** Kamēr Nvidia turpina dominēt GPU tirgū, atmiņas tirgus kļūs par arvien svarīgāku lauku konkurencei un inovācijām. Uzņēmumi, kas varēs piedāvāt lētāku, efektīvāku vai jaudīgāku atmiņu, iegūs milzīgu priekšrocību.
2. **AI pieejamības ietekme:** Ja atmiņas izmaksas turpins strauji augt, tas varētu palēnināt AI tehnoloģiju demokratizāciju. Mazākiem uzņēmumiem un pētniekiem varētu būt arvien grūtāk piekļūt vajadzīgajai infrastruktūrai, jo izmaksu šķērslis kļūst pārāk augsts.
3. **Arhitektūras pārmaiņas:** Pētnieki un inženieri būs spiesti izstrādāt jaunus, atmiņai taupīgākus algoritmus un modeļu arhitektūras. Jau tagad mēs redzam pieaugošu interesi par mazākiem, specializētākiem modeļiem, kuriem nav nepieciešams tik milzīgs atmiņas apjoms.
**Secinājums**
Tātad, nākamā lielā cīņa mākslīgā intelekta laikmetā nenotiks tikai par to, kuram procesoram ir visvairāk kodolu. Tā notiks par to, kuram ir vislabākā un viedākā pieeja atmiņas pārvaldībai. “Atmiņas spēle” kļūst par noteicošu faktoru, kas nosaka, cik ātri mēs varam virzīties uz priekšu, cik daudz maksā šī virzība un cik ilgtspējīga tā ir. Nākotnes AI uzvarētāji varētu būt nevis tie, kas ir aprēķinājuši vairāk, bet tie, kas ir vislabāk atcerējušies.
Avots: https://techcrunch.com/2026/02/17/running-ai-models-is-turning-into-a-memory-game/