通过cxl来提升数据库的查询效率，可以有效降低整个rag链路的时延和总吞吐。 可见，在更大的AI应用系统中，CXL不但没有死，而且还将发挥至关重要的作用。

We investigated the feasibility of integrating Compute Express Link (CXL) memory into a RAG pipeline and the potential benefits of combining DRAM and CXL to improve pipeline performance. CXL is used to limit or completely avoid disk I/O and improve memory capacity and bandwidth.

2025年2月11日 · CXL 内存在 RAG Pipeline 中的优势. 高效检索： 支持大规模和多向量数据库的高效数据检索。 提高用户答案质量： 丰富检索上下文，提供更准确的答案。 内存资源共享与池化： 大容量内存可以在多个节点间共享和动态分配。 改善 RAG 性能： 提高 GPU 利用率，减少 I ...

In this paper, we extensively profile the execution pipeline of RAG, demystifying the complex interplay between var-ious hardware and software configurations in RAG appli-cations [106].

2024年11月26日 · 在今年特别关注 AI相关主题的活动中，Panmnesia展示了其支持CXL的AI集群，以加速用于ChatGPT等服务的下一代人工智能应用RAG，扩大其全球客户群。 AI竞争的加剧凸显了CXL的必要性. 鉴于AI服务的重要性日益增加，企业正在努力提高其AI服务的质量。 近年来，人们不断尝试提高准确率，特别是通过增加AI模型的规模或利用更多的数据。 这导致企业对内存的需求增加。 为了增加内存容量，企业通常会增加更多的服务器。 但是，增加更多的服务器 …

2024年8月8日 · Benefits of Adding CXL Memory in a RAG Pipeline: • Efficient retrieval of large-scale and multiple vector databases • Improved User answer quality due to rich retrieved context

2024年12月12日 · 在今年特别关注AI相关主题的活动中，Panmnesia展示了其支持CXL的AI集群，以加速用于ChatGPT等服务的下一代人工智能应用RAG，扩大其全球客户群。 鉴于AI服务的重要性日益增加，企业正在努力提高其AI服务的质量。 近年来，人们不断尝试提高准确率，特别是通过增加AI模型的规模或利用更多的数据。 这导致企业对内存的需求增加。 为了增加内存容量，企业通常会增加更多的服务器。 但是，增加更多的服务器会给公司带来不必要的支出，因为它 …

Panmnesia’s Demonstration: Acceleration of RAG, a Cutting-Edge AI Model, on CXL-Enabled AI Cluster At the OCP Global Summit, Panmnesia is bringing up the world's first demonstration of Retrieval-Augmented Generation (RAG) acceleration on their innovative CXL-enabled AI cluster. RAG is a next-generation LLM (large-scale language model ...

Scaling hardware to meet growing compute and/or memory demands, through complex network and storage topology. Adding more nodes makes it increasingly difficult to achieve linear performance gains, because when data is distributed across several nodes, it eventually needs to be gathered again.

Retrieval Augmented Generation (RAG) Pipelines; And much, much more! Don't miss this opportunity to gain a competitive edge in AI. Learn how to harness the full potential of CXL and take your AI/ML workloads to unprecedented levels of performance and efficiency.