SEOUL / LONDON (IT BOLTWISE) – Alibaba Cloud hat ein neues Pooling-System namens Aegaeon entwickelt, das die Nutzung von NVIDIA-GPUs um 82 % reduziert. Diese Innovation ermöglicht es, dass 213 GPUs die Leistung von 1.192 GPUs erbringen, was insbesondere in Märkten mit begrenztem Zugang zu moderner Hardware von Bedeutung ist.
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Alibaba Cloud hat mit seinem neuen Aegaeon-Pooling-System einen bedeutenden Fortschritt in der effizienten Nutzung von NVIDIA-GPUs erzielt. Während eines mehrmonatigen Beta-Tests im Model Studio Marketplace konnte die Anzahl der benötigten GPUs um 82 % reduziert werden. Diese Entwicklung ist besonders relevant in Märkten wie China, wo der Zugang zu den neuesten NVIDIA H20-GPUs aufgrund von Exportbeschränkungen eingeschränkt ist.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Trainingsmethoden, die auf Modellqualität oder Geschwindigkeit abzielen, konzentriert sich Aegaeon auf die Optimierung der GPU-Auslastung während der Inferenzzeit. Durch die Virtualisierung des GPU-Zugriffs auf Token-Ebene kann das System winzige Arbeitseinheiten über einen gemeinsamen Pool verteilen. Dies ermöglicht es einer einzigen H20-GPU, mehrere Modelle gleichzeitig zu bedienen, was die effektive Leistung um das bis zu Neunfache im Vergleich zu älteren serverlosen Systemen steigert.
Die Tests wurden in Zusammenarbeit mit der Peking-Universität durchgeführt und zeigten, dass die Anzahl der benötigten GPUs zur Unterstützung verschiedener großer Sprachmodelle von 1.192 auf nur 213 gesenkt werden konnte. Die Ergebnisse wurden auf dem ACM Symposium on Operating Systems (SOSP) 2025 in Seoul vorgestellt. Die Haupttechniken, die zu diesen Einsparungen führten, waren das Packen mehrerer Modelle pro GPU und die dynamische Zuweisung von Rechenleistung auf Token-Ebene.
Obwohl die Ergebnisse beeindruckend sind, bleibt abzuwarten, ob sie auch außerhalb der Alibaba-Umgebung reproduzierbar sind. Alibaba Cloud nutzt eine eigene eRDMA-Netzwerkinfrastruktur, die möglicherweise entscheidend für die erzielten Ergebnisse ist. Dennoch könnten andere große Cloud-Anbieter an dieser Technologie interessiert sein, um ihre begrenzten GPU-Ressourcen besser auszunutzen, da die Nachfrage nach Inferenzkapazitäten weiter steigt.
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