LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Open-Source-Entwicklung namens GreenBoost verspricht, den Speicher von NVIDIA-GPUs durch die Nutzung von System-RAM und NVMe-Speicher zu erweitern. Diese Technologie ermöglicht es, größere KI-Modelle effizienter zu betreiben, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
Die Open-Source-Entwicklung GreenBoost, ein Linux-Kernel-Modul, zielt darauf ab, den dedizierten Videospeicher von NVIDIA-GPUs durch die Nutzung von System-RAM und NVMe-Speicher zu erweitern. Diese innovative Lösung wurde von Ferran Duarri entwickelt und bietet eine CUDA-Caching-Schicht, die es ermöglicht, größere KI-Modelle für LLMs effizienter zu betreiben, ohne dass diese vollständig in den dedizierten vRAM der Grafikkarte passen müssen.
GreenBoost wurde als GPLv2-Treiber angekündigt und ergänzt die offiziellen Linux-Kernel-Treiber von NVIDIA. Es handelt sich um ein dediziertes Kernel-Modul, das mit einer NVIDIA-CUDA-User-Space-Shim-Bibliothek gepaart ist, um den erweiterten Speicherzugriff transparent zu nutzen. Dies bedeutet, dass keine Änderungen an der CUDA-User-Space-Software erforderlich sind, um von der erweiterten Speicherkapazität zu profitieren, die durch das System-RAM und den NVMe-SSD-Speicher bereitgestellt wird.
Der Entwickler Ferran Duarri wollte ein 31,8 GB großes Modell mit einer GeForce RTX 5070 12GB-Grafikkarte betreiben. Bisherige Ansätze, wie das Auslagern von Schichten auf die GPU, führten zu Leistungseinbußen, da dem Systemspeicher die CUDA-Kohärenz fehlte. Die Verwendung kleinerer Quantisierungen führte zu einer geringeren Qualität als Alternative.
GreenBoost funktioniert durch ein Kernel-Modul, das gepinnte DDR4-Seiten mit dem Buddy-Allocator zuweist und diese als DMA-BUF-Dateideskriptoren exportiert. Die GPU kann diese Seiten als CUDA-externen Speicher importieren. Aus der Sicht von CUDA erscheinen diese Seiten als gerätezugänglicher Speicher, obwohl sie im System-RAM leben. Der PCIe 4.0 x16-Link übernimmt die tatsächliche Datenbewegung. Eine sysfs-Schnittstelle ermöglicht die Live-Überwachung der Nutzung, während ein Watchdog-Kernel-Thread den RAM- und NVMe-Druck überwacht.
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