ADATA, via sin dotterdivision TRUSTA, har presenterat en ny infrastrukturlösning för artificiell intelligens som kallas AI Scaler Extended Memory Solution. Tekniken adresserar en av de största utmaningarna i moderna AI-system – det begränsade videominnet på grafikacceleratorer.
Att köra stora språkmodeller idag kräver dyra GPU:er med massivt VRAM, vilket gör det oerhört kostsamt för företag att implementera AI. TRUSTA går en annan väg genom att utnyttja inte bara GPU-minne utan också system-RAM och snabba SSD:er för att lagra och bearbeta modelldata.
Hjärtat i plattformen är AI Scaler Toolkit – ett paket med öppen källkod som består av både program- och hårdvara och som balanserar arbetsbelastningen mellan GPU, DRAM och SSD:er. Det gör att AI-modeller kan köras mer flexibelt och till lägre kostnad. Enligt företaget minskar det kostnaderna för AI-implementering med över 50 procent i vissa fall.
ADATA uppger att tekniken kan utföra uppgifter som tidigare krävde flera grafikprocessorer på en enda GPU, med hjälp av utökat systemminne. Detta är extra viktigt för företag som vill bygga lokala AI-system utan att investera i dyra serverkluster.
Plattformen stödjer populära modeller som Llama, Qwen, Mixtral, Mistral, DeepSeek, Gemma och Phi, och är kompatibel med agentbaserade AI-system som OpenClaw och Hermes Agentic. Utvecklarna poängterar att lösningen inte är knuten till någon specifik hårdvara och kan anpassa sig till olika serverkonfigurationer.
Dessutom presenterade TRUSTA även TD7P51 ECO PCIe Gen5 enterprise SSD, som finns i kapaciteter upp till 15,36 TB. Enheten stödjer flera formfaktorer och använder intelligent dataplaceringsteknik för att öka tillförlitligheten under AI-arbetsbelastningar.
Företaget menar att sådana lösningar kommer att påskynda övergången från molnbaserade AI-tjänster till lokala system, där datakontroll, säkerhet och kostnadsbesparingar är centrala prioriteringar.