Durchsatz, Kapazität, Effizienz – mit intelligenter Speicherarchitektur zur skalierbaren KI

Moderne KI-Anwendungen stellen hohe Anforderungen an die Speicherinfrastruktur. Sie benötigen enorme Datenmengen zum Trainieren ihrer Modelle und fordern gleichzeitig höchste Geschwindigkeit für rechenintensive Analysen und Inferenz. 

Die Herausforderung liegt darin, sehr viele Daten in möglichst kurzer Zeit zu verarbeiten (hoher Durchsatz/IOPS) und gleichzeitig Kapazität für umfangreiche Datensätze bereitzustellen. Ein System, das ausschließlich Flash-Speicher wie z. B. NVMe-SSDs verwendet, ist zwar leistungsstark, aber in der Regel wirtschaftlich schwer zu rechtfertigen. HDDs bieten dagegen viel Speicherplatz zum kleinen Preis, sind allerdings deutlich langsamer und für kritische Rechenprozesse ungeeignet. 

Wie kann ein Speichersystem möglichst viel Performance bereitstellen, ohne dass die Kosten aus dem Ruder laufen? 

Nicht alles muss auf den schnellen und teuren NVMe-SSDs liegen. Vielmehr macht es Sinn, die unterschiedlichen Stärken der Speichertechnologien gezielt zu nutzen: 

• NVMe-SSDs bieten höchste Geschwindigkeit, was gerade bei anspruchsvollen KI-Workloads etwa für Inferenz oder schnelles Modelltraining zentral ist. Ihre parallelisierte Anbindung direkt über PCIe macht sie optimal für datenintensive Echtzeitanwendungen. 
• HDDs liefern hingegen sehr viel Speicherplatz für wenig Geld und sind damit der ideale Ablageort für große Trainingsdaten, historische Datensätze oder Daten, die selten aktiv genutzt werden. 

Durch die Kombination beider Technologien innerhalb einer Plattform entsteht eine flexible Speicherlösung: Daten und Workloads können dynamisch – abhängig vom aktuellen Bedarf – der passenden Speicherklasse zugeordnet werden. So lassen sich etwa Trainingsdaten primär auf HDD lagern, während für die Modellinferenz oder die schnelle Auswertung aktuelle Datensätze auf NVMe-SSDs bereitgestellt werden. 

Für KI-Workflows bedeutet das im Ergebnis: 

• Maximale Performance für Echtzeit-Prozesse. 
• Kosteneffiziente Speicherung großer Datenmengen. 
• Keine Brüche oder Umkopieren von Daten: Alles bleibt im gleichen System und kann von GPU-Servern performant adressiert werden. 

Bei der Planung von Storage-Lösungen sollten die Ziele und Anforderungen des Systems von Anfang an klar definiert sein. Welche Workloads müssen heute und in Zukunft unterstützt werden? Welche Performance, Skalierbarkeit und Effizienz sind erforderlich? 

Genau hier setzen wir an: Gemeinsam mit Ihnen analysieren wir den Bedarf, entwickeln eine passgenaue Architektur und begleiten Sie bis zur Umsetzung – skalierbar, wirtschaftlich und zukunftssicher. 

IBM Storage Scale ermöglicht es, beides in einer globalen Datenplattform zu kombinieren. 

Daten können dabei je nach Workload automatisch auf SSD oder HDD abgelegt werden. Diese Architektur löst den scheinbaren Widerspruch zwischen maximaler Leistung und Wirtschaftlichkeit auf und macht komplexe, KI-basierte Analysen in großem Maßstab überhaupt erst praktikabel.