Agentische KI belastet moderne Speicherhierarchien

In der heutigen KI-Welt laufen große Sprachmodelle häufig ohne Zustand. Jeder Aufruf wird isoliert bearbeitet: Sobald eine Anfrage eintrifft, erzeugt das Modell eine Antwort und verwirft anschließend den gesamten Rechenstatus. Diese stateless‑Architektur bedeutet, dass der Speicherbedarf linear mit der Länge der Eingabesequenz wächst.

Ein entscheidender Engpass entsteht dabei im KV‑Cache (Key‑Value‑Cache). Da das Modell nicht einfach Teile seiner Berechnungen wiederverwenden kann, muss es bei jeder neuen Anfrage die komplette Kette von Schlüssel‑Wert‑Paaren neu aufbauen. Das führt zu einer stetigen Ansammlung von Cache‑Einträgen, die den verfügbaren Speicher schnell erschöpfen.

Die Folge: Für längere Kontexte wird das System immer langsamer, weil der Speicher nicht mehr ausreicht, um die notwendigen Daten zu halten. Ohne effiziente Speicherverwaltung oder neue Rechenstrategien bleibt die Leistungsfähigkeit bei komplexen Aufgaben stark eingeschränkt.