با رشد سریع سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها برای بهره‌وری حداکثری از کارت‌های گرافیک (GPU) تحت فشار هستند. پژوهشگرانی که در تکنیک‌های خاص تخصص دارند، اکنون فرصت مناسبی برای جذب سرمایه و توسعه نوآوری دارند. KV نقش کلیدی در این بهینه‌سازی‌ها دارد و Tensormesh محصولی تجاری حول آن ساخته است.
این هفته، Tensormesh با ۴.۵ میلیون دلار سرمایه اولیه از حالت مخفی خارج شد. Laude Ventures این سرمایه‌گذاری را رهبری کرد و مایکل فرانکلین، پیشگام پایگاه داده، نیز سرمایه فرشته‌ای ارائه داد. برای اطلاعات بیشتر می‌توانید به مطلب Fal AI – افزایش ارزش و سرمایه‌گذاری مراجعه کنید.
تنسورمش قصد دارد نسخه تجاری ابزار متن‌باز LMCache را توسعه دهد. این ابزار می‌تواند هزینه‌های پردازش استنتاج (Inference) را تا ۱۰ برابر کاهش دهد و شرکت‌های بزرگی مانند Google و Nvidia آن را به کار گرفته‌اند. برای اطلاعات بیشتر درباره مدیریت زیرساخت‌های AI، لینک Serval AI – مدیریت IT با هوش مصنوعی مفید است.
KV Cache چیست و چرا اهمیت دارد؟
تنسورمش از حافظه کلید-مقدار (KV Cache) استفاده می‌کند تا داده‌های پیچیده را به مقادیر کلیدی فشرده کند و پردازش سریع‌تر و کارآمدتر انجام شود. معماری‌های سنتی پس از هر پرس‌وجو حافظه KV را حذف می‌کنند، اما Junchen Jiang، مدیرعامل Tensormesh، توضیح می‌دهد:
«مثل این است که یک تحلیلگر هوشمند تمام داده‌ها را بررسی می‌کند، اما بعد از هر سوال، همه آنچه یاد گرفته فراموش می‌کند.»
تنسورمش حافظه KV را نگه می‌دارد و داده‌ها را در پرس‌وجوهای مشابه مجدداً استفاده می‌کند. تیم Tensormesh برای مدیریت بهتر حافظه، از چندین لایه ذخیره‌سازی استفاده می‌کند تا قدرت پردازش مدل‌ها با همان بار سرور افزایش یابد. اگر به علاقه‌مند به مرورگرهای هوشمند هستید، مطلب OpenAI ChatGPT Atlas – مرورگر وب هوشمند مرتبط است.
چگونه KV پردازش چت و عامل‌های هوشمند را بهبود می‌دهد؟
رابط‌های چت باید به طور مداوم به سابقه گفتگو مراجعه کنند و سیستم‌های عامل هوشمند با فهرست رو به رشد اقدامات و اهداف مواجه هستند. Tensormesh این چالش‌ها را شناسایی کرده و محصول خود را برای حل آن‌ها طراحی کرده است. برای دیدن فناوری‌های مشابه در زمینه چت و تحلیل محتوا، می‌توانید مطلب YouTube – تشخیص محتوای AI و محافظت از شباهت افراد را مشاهده کنید.
شرکت‌ها می‌توانند خودشان این بهینه‌سازی را انجام دهند، اما پیچیدگی فنی آن مانع بزرگی ایجاد می‌کند. تیم Tensormesh می‌گوید:
«نگهداری KV در سیستم ذخیره‌سازی ثانویه و استفاده مجدد کارآمد از آن بدون کاهش سرعت کل سیستم، بسیار چالش‌برانگیز است. برخی شرکت‌ها ۲۰ مهندس استخدام می‌کنند و ۳ تا ۴ ماه وقت صرف می‌کنند تا چنین سیستمی بسازند. یا می‌توانند از محصول ما استفاده کنند و کار را سریع و مؤثر انجام دهند.»
برای کاربردهای عملی در سرگرمی و تولید محتوا، لینک AI تولید محتوا و سرگرمی – Wonder Studios مرتبط است.
چرا کسب‌وکارها باید از KV استفاده کنند؟
استفاده از KV باعث کاهش هزینه‌های پردازش، افزایش سرعت و بهبود عملکرد مدل‌ها می‌شود. کسب‌وکارها با به‌کارگیری این فناوری می‌توانند بدون تیم فنی گسترده، سیستم‌های خود را ارتقا دهند و بهره‌وری بالاتری داشته باشند. برای مشاهده نمونه‌های عملی در حوزه سخت‌افزار و دستیار شخصی AI، می‌توانید به مطلب Sesame – عینک هوشمند و دستیار شخصی AI و Shuttle – مدیریت پلتفرم AI مراجعه کنید.
جمع‌بندی کاربردی
KV به Tensormesh اجازه می‌دهد قدرت پردازش AI را افزایش دهد و هزینه‌ها را کاهش دهد. این فناوری به خصوص برای سیستم‌های چت و عامل‌های هوشمند کاربردی است و کسب‌وکارها می‌توانند از آن برای بهینه‌سازی عملکرد و کاهش هزینه‌ها بهره ببرند. برای بررسی چالش‌های حقوقی و روانی AI، لینک‌های شکایات روانی و حقوقی درباره ChatGPT و OpenAI و شکایت خانواده Raine توصیه می‌شوند.
