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AIはメモリの壁にぶつかった — 今、新たなコンテキスト層が必要だ
AI推論は、単純なやり取りから複雑な多段階のエージェントシステムへと移行しています。主なボトルネックはもはやGPUコンピューティングではなく、コンテキスト管理です。コンテキストウィンドウは拡大しており、エージェントAIチェーンはセッションをまたいだ永続的な状態の追跡を必要とします。このコンテキストデータの爆発的な増加は、既存のメモリ階層の容量を超えています。GPUメモリとバルクストレージの間に、新しい専用のコンテキスト階層が出現しています。この階層は、Key-Valueキャッシュと検索データを保存および提供するための高性能フラッシュSSDで構成されます。この特殊なストレージアーキテクチャは、AIトレーニングのシーケンシャルで書き込み中心のニーズとは大きく異なります。推論は、迅速にアクセスされ、再利用されなければならないデータに対して、きめ細かくレイテンシに敏感なストレージを必要とします。このコンテキスト階層の最適化に失敗すると、GPUの非効率性や以前に生成された状態の再計算につながります。エンタープライズリーダーは、効率的なAI推論を確保し、投資収益率を最大化するために、この新しいストレージ階層を計画する必要があります。
