HPE Labs melihat pentingnya efisiensi konteks untuk menekan biaya inferensi. Skalabilitas AI kini bergeser dari penambahan GPU ke optimalisasi KV cache dan arsitektur memori.
Menambah GPU bukan lagi solusi utama untuk menskalakan AI di perusahaan.. Tantangannya kini bergeser ke pengelolaan konteks dan memori inferensi yang menentukan efisiensi biaya dan performa.
Masalah utama berasal dari penghitungan ulang KV cache setiap kali pengguna berinteraksi. Proses ini membebani akselerator, meningkatkan konsumsi energi, dan memperbesar biaya per inferensi.
Riset dari HPE Labs menunjukkan bahwa memindahkan konteks dalam milidetik jauh lebih efisien dibanding menghitung ulang selama beberapa detik. Optimalisasi arsitektur memori memiliki peran besar dalam infrastruktur AI.
Konteks Jadi Aset Infrastruktur
Industri kini mengarah pada pemanfaatan penyimpanan eksternal sebagai bagian aktif jalur inferensi. Konteks tidak lagi bersifat sementara, melainkan dapat digunakan ulang lintas sesi dan server.
Empat fungsi utama pendekatan ini adalah:
- Pengalihan beban kerja
GPU fokus pada generasi jawaban, bukan rekalkulasi data lama. - Penurunan biaya operasional
Komputasi redundan ditekan sehingga biaya per inferensi turun. - Peningkatan kapasitas pengguna
Lebih banyak sesi dapat berjalan dalam satu mesin. - Optimalisasi hierarki memori
Konteks ditempatkan di lapisan penyimpanan yang tepat untuk efisiensi maksimal.
