Kostenloses E-Handbook: Tipps für das Storage für KI-Workloads

Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit in fast allen Rechenzentren implementiert oder zumindest als Testprojekt im Einsatz. Unabhängig ob einzelne Anwendungen, die Entwicklung von Chatbots oder KI-Modelle, jede Komponente einer KI-Umgebung bringt neue Anforderungen an die Speicherinfrastruktur. Älteres Storage mag dabei schnell an seine Grenzen stoßen. Firmen, die auf der Suche nach einem geeigneten Storage für ihre KI-Umgebung sind, müssen dringend beachten, dass die Anforderungen stark von der KI abhängen. Datenanalyse benötigt hohe parallele Verarbeitung, Training und Inferenz leistungsstarke GPUs und geringe Latenzen, und die Sicherung der generierten Resultate verlangt hochskalierbare Systeme mit enormen Kapazitätspotenzial.

Darüber hinaus sollten Entscheider auch auf eine hohe Kompatibilität mit anderen Technologien und Modellen achten, um Herstellerbindung und begrenzte Funktionalität zu vermeiden. In vielen Fällen ist moderner Speicher bereits mit eigenen KI-Funktionen ausgestattet, die bei der Automatisierung, dem Storage-Tiering und der Datenverwaltung nützlich sind. Eine gute Wahl braucht auf jeden Fall Zeit und gründliche Prüfung der verfügbaren Optionen.

Unser kostenloses E-Handbook gibt wichtige Tipps, worauf Unternehmen bei der Wahl eines passenden Storage für KI-Workloads achten müssen. Es beleuchtet die Storage-Anforderungen einzelner KI-Szenarien, erklärt die Vor- und Nachteile sowie die Optionen von KI-Speicher und zeigt auf, welche KI-Anforderungen sich mit Object Storage bedienen lassen.

Diese Tipps sollten Ihnen dabei helfen, die Auswahl eines geeigneten Storage für KI-Umgebungen zu erleichtern, ohne den Blick auf zentrale Kriterien der eigenen bestehenden Umgebung zu verlieren.

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