Storage für KI-Workloads: Tipps zu Anforderungen und verfügbaren Optionen

Das E-Handbook erklärt, welche Speicherlösungen sich für KI-Workloads eignen und worauf IT-Entscheider achten sollten. KI-Anwendungen erfordern hohe Rechenleistung, schnellen Datenzugriff und große Kapazitäten. Moderne Storage-Systeme setzen daher auf Flash, NVMe, Objektspeicher und KI-gestützte Datenverwaltung. Besonders wichtig sind geringe Latenzen, Parallelisierung und direkte GPU-Anbindung. Der Trend geht zu hybriden Architekturen, die On-Premises- und Cloud-Speicher kombinieren. Hersteller wie Dell, HPE, NetApp oder Pure Storage bieten validierte Lösungen für Nvidia-DGX-Umgebungen. Objektspeicher entwickelt sich zur Schlüsseltechnologie, da er unstrukturierte Daten effizient verwaltet und sich flexibel in KI-Pipelines integrieren lässt, auch mit Open-Table-Formaten wie Parquet oder Iceberg.