Reconfigurable Dataflow (RDU)
VerfügbarSambaNovas Reconfigurable Dataflow Unit bildet ganze Modell-Graphen auf die Hardware ab und zielt auf hochdurchsatzfähige Enterprise-Inferenz und RAG.
Overview
Reconfigurable-Dataflow-Architekturen bilden den Operator-Graphen eines Modells direkt auf ein rekonfigurierbares Fabric ab, statt Instruktionen durch feste Kerne zu streamen. Bei Large-Model-Inferenz reduziert das den Overhead, Gewichte und Aktivierungen wiederholt durch eine Speicherhierarchie zu bewegen.
Das praktische Ziel ist Enterprise-Inferenz – Retrieval-Augmented Generation, Batch-Inferenz und agentische Pipelines –, wo nachhaltiger Durchsatz und vorhersehbare Kosten pro Token wichtiger sind als Einzelanfrage-Latenz.
Key Pain Points
Speicherhierarchie-Overhead
Wiederholtes Bewegen von Gewichten durch DRAM/Cache begrenzt den Durchsatz großer Modelle.
Kosten pro Token
Die Wirtschaftlichkeit von Enterprise-Inferenz hängt von vorhersehbaren, niedrigen Kosten pro Token im Maßstab ab.
Große Kontextfenster
RAG- und Long-Context-Workloads belasten Speicherkapazität und Bandbreite gleichzeitig.
Deployment-Komplexität
Der Aufbau von Multi-Modell-Enterprise-Inferenz auf GPU-Clustern ist betrieblich aufwendig.
Methods & Fit
Wo diese Architektur an den oben genannten Pain Points ansetzt:
Graph-zu-Fabric-Mapping
Bildet den Operator-Graphen des Modells auf das rekonfigurierbare Fabric ab, um Instruktions- und Datenbewegungs-Overhead zu senken.
Großer On-Chip-Zustand
Hält mehr Modellzustand resident, um Zugriffe auf externen Speicher zu reduzieren.
Multi-Modell-Serving
Zielt auf das Serving mehrerer Modelle auf einer Plattform für Enterprise- und RAG-Pipelines.
Typische Workload-Klassen:
Roadmap
| Phase | Strategische Aktion | Ergebnis |
|---|---|---|
| 1. Workload-Audit | Profiling von Inferenz-Durchsatz und Kosten-pro-Token-Zielen ggü. aktueller GPU-Basis. | ROI-Basis. |
| 2. Modell-Mapping | Zielmodelle auf das RDU-Fabric abbilden und Genauigkeitsparität validieren. | Validierter Modellsatz. |
| 3. Pilot-Serving | Deployment eines RAG- oder Batch-Inferenz-Piloten und Messung des nachhaltigen Durchsatzes. | Durchsatz-Bericht. |
| 4. Produktions-Skalierung | Skalierung des Multi-Modell-Servings in Produktion mit Monitoring. | Skalierbare Enterprise-Inferenz. |
Metrics
optimiert für nachhaltige Tokens/s statt Einzelanfrage-Latenz
mehrere Modelle auf einer Plattform bereitgestellt
ausgerichtet auf Retrieval-Augmented- und Long-Context-Workloads
Limitations
- Inferenz-fokussiert: Die Plattform zielt auf Inferenz und Serving, nicht primär auf groß angelegtes Training.
- Ökosystem-Lock-in: Mapping und Tooling sind herstellerspezifisch; die Portabilität unterscheidet sich von Standard-GPU-Stacks.
- Workload-Eignung: Vorteile sind bei hochdurchsatzfähigem Serving am klarsten; geringvolumige oder hochinteraktive Workloads rechtfertigen es möglicherweise nicht.
Diese Seite bewertet technische Eignung, keine Beschaffungsentscheidung.