Über die Grenzen einer einzelnen GPU hinaus: Die Revolution des verteilten Rechnens für Rechenzentren

Mit dem explosionsartigen Wachstum der Daten reichen Server mit einer einzelnen GPU nicht mehr aus. Der Datenverschiebung zwischen GPU-Speicher und VRAM wird zum Engpass, was zu Ineffizienzen und steigenden Kosten führt. NVIDIA und AMD arbeiten an der Entwicklung von Laufzeiten für verteiltes Rechnen, wie z. B. NVIDIAs CUDA DTX und RAPIDS-basierte Lösungen sowie AMDs ROCm-DS. Voltron Datas Theseus verfolgt jedoch einen anderen Ansatz und stellt die Datenbewegung in den Mittelpunkt. Durch asynchrone Executor und ausgefeilte Strategien zum Vorabrufen von Daten verbessert es die Effizienz von Analyse- und KI-Aufgaben im Rechenzentrum erheblich und hat bereits Databricks Photon in Benchmarks übertroffen.