Una nuova architettura promette di rivoluzionare la gestione della memoria nei sistemi di intelligenza artificiale distribuita.
Un nuovo studio pubblicato su arXiv (arXiv:2601.05569v1) presenta una innovativa architettura di memoria distribuita auto-evolutiva (Self-Evolving Distributed Memory Architecture – SEDMA) progettata per affrontare le sfide della gestione della memoria nei sistemi di intelligenza artificiale su larga scala. Questi sistemi, che operano su più dispositivi e nodi di rete, spesso soffrono di inefficienze legate alla comunicazione, al calcolo e all’allocazione delle risorse.
La SEDMA propone un approccio a tre strati che unifica la gestione della memoria su calcolo, comunicazione e implementazione. Questo framework comprende:
- Elaborazione di matrici guidata dalla memoria: che utilizza il partizionamento dinamico in base alle caratteristiche del dispositivo.
- Selezione peer consapevole della memoria: che considera la topologia di rete e la capacità di calcolo.
- Ottimizzazione dell’implementazione adattiva in fase di runtime: attraverso la riconfigurazione continua.
L’architettura utilizza un sistema a doppia memoria per monitorare sia i modelli di prestazioni a lungo termine che le statistiche di carico di lavoro a breve termine. I risultati degli esperimenti su COCO 2017, ImageNet e SQuAD mostrano un’efficienza di utilizzo della memoria dell’87,3% e 142,5 operazioni al secondo, superando i sistemi distribuiti esistenti e riducendo la latenza di comunicazione del 30,2%. SEDMA rappresenta un passo significativo verso sistemi di intelligenza artificiale più efficienti e scalabili.
Paper: ArXiv.org