Dataflow Deployment
SambaNova SN40L RDU Orchestration
Integration von SambaNova RDUs für hochperformante RAG-Workloads. Eliminierung von Speicher-Latenzen durch hocheffizientes Dataflow-Computing.
RDU Core Mapping
Direkte Abbildung von Modell-Graphen auf die rekonfigurierbare SN40L Architektur zur Vermeidung von Kernel-Call-Overheads.
RAG Scaling
Beschleunigung von Retrieval-Augmented Generation durch direkte Dataflow-Pfads für Sparse-Vektor-Lookups.
Memory Tiering
Optimale Nutzung von On-Chip SRAM, HBM und massivem DDR-DRAM (bis zu 24TB pro Rack) für Trillion-Parameter Modelle.
Model Bundling
Hardware-beschleunigtes Hot-Swapping zwischen Modellen in < 100ms für agile Agentic-AI-Workflows.
Process Logic: Dataflow RAG Deployment
| Phase | Action (RDU Orchestration) | Outcome (Operational Efficiency) |
|---|---|---|
| **Graph Compilation** | Mapping von RAG-Workflows direkt auf das rekonfigurierbare RDU-Fabric via SambaFlow. | Eliminierung von Kommunikations-Synchronisations-Overhead; 9x Performance vs. H100. |
| **Memory Orchestration** | Intelligentes Paging zwischen 1TB HBM und 24TB DDR-Speicher pro Knoten. | Sustained Inference-Speeds von >250 tokens/s für DeepSeek/Llama Modelle. |
| **Deployment** | Aktivierung von "Model Bundling" zur parallelen Ausführung spezialisierter Experten-Modelle. | Massive Durchsatzsteigerung auf über 4500 tokens/s bei 256 simultanen Nutzern. |
Malgukke Insight: Dataflow vs. GPU-Static
Für **Agentic AI** und komplexe **RAG-Pipelines** ist die klassische GPU-Architektur oft zu träge. Während GPUs Modelle mühsam über den PCIe-Bus nachladen, rekonfiguriert das **SambaNova RDU** den Datenfluss-Graphen in Millisekunden. In einer Malgukke-Umgebung transformieren wir Ihre Infrastruktur von einer statischen GPU-Bank zu einem dynamischen **Inference-Native Fabric**, das bis zu 60% Hardware-Einsparungen bei gleicher Token-Leistung ermöglicht.