Danny Weber
ADATA y TRUSTA lanzan AI Scaler Extended Memory, una solución que aprovecha GPU, RAM y SSD para ejecutar modelos de IA de gran tamaño con hasta un 50% menos de coste. Compatible con Llama, Mistral y más.
ADATA, a través de su división TRUSTA, ha presentado una nueva solución de infraestructura para inteligencia artificial llamada AI Scaler Extended Memory Solution. Esta tecnología aborda uno de los mayores desafíos en los sistemas de IA modernos: la limitada memoria de video de los aceleradores gráficos.
Ejecutar modelos de lenguaje de gran tamaño requiere actualmente GPU costosas con enorme VRAM, lo que hace que el despliegue de IA empresarial sea prohibitivamente caro. TRUSTA adopta un enfoque diferente, aprovechando no solo la memoria de la GPU, sino también la RAM del sistema y SSD rápidos para almacenar y procesar datos del modelo.
El núcleo de la plataforma es el AI Scaler Toolkit, un paquete de software y hardware de código abierto que equilibra las cargas de trabajo entre GPU, DRAM y SSD. Esto permite ejecutar modelos de IA de forma más flexible y a menor coste. Según la compañía, en algunos escenarios esto reduce los gastos de implementación de IA en más de un 50 por ciento.
ADATA asegura que la tecnología puede ejecutar tareas que antes requerían múltiples procesadores gráficos en una sola GPU, apoyada por una memoria del sistema ampliada. Esto es especialmente importante para las empresas que buscan montar sistemas locales de IA sin tener que construir costosos clústeres de servidores.
La plataforma es compatible con modelos populares como Llama, Qwen, Mixtral, Mistral, DeepSeek, Gemma y Phi, y funciona con sistemas de IA basados en agentes como OpenClaw y Hermes Agentic. Los desarrolladores subrayan que la solución no está vinculada a ningún hardware específico y puede adaptarse a diversas configuraciones de servidor.
Junto a esto, TRUSTA también presentó el SSD empresarial TD7P51 ECO PCIe Gen5, disponible en capacidades de hasta 15,36 TB. La unidad soporta múltiples factores de forma y utiliza tecnologías de ubicación inteligente de datos para mejorar la fiabilidad bajo cargas de trabajo de IA.
La empresa cree que soluciones como esta ayudarán a acelerar el paso de los servicios de IA en la nube a sistemas locales, donde el control de datos, la seguridad y el ahorro de costes son prioridades clave.
© RusPhotoBank