Gratis E-Guide: KI-Anwendungen mit GPUs beschleunigen

Künstliche Intelligenz (KI) ist für viele Unternehmen vom Experiment zum produktiven Bestandteil der Geschäftsstrategie geworden – mit direkten Auswirkungen auf Umsatzmodelle, Effizienzprogramme und Wettbewerbsfähigkeit. In der Umsetzung zeigt sich jedoch: Der Engpass liegt oft weniger bei den Algorithmen als bei der Infrastruktur – insbesondere bei der Kopplung von GPU-Ressourcen, Storage und Datenpfaden.

Für Entscheider bedeutet das: Investitionen in KI zahlen sich nur aus, wenn Rechenleistung, Speicherarchitektur, Datenmanagement und Governance zusammengedacht werden. Modelle werden größer, Datenvolumina wachsen exponentiell und gleichzeitig steigen Anforderungen an Performance, Verfügbarkeit, Kostenkontrolle und Nachhaltigkeit. Wer hier nur punktuell in GPUs investiert, riskiert, dass KI-Initiativen ins Stocken geraten oder im Betrieb unverhältnismäßig teuer werden.

Dieses kostenlose E-Handbook zeigt, wie sich KI-Anwendungen durch das gezielte Zusammenspiel von GPU und Storage beschleunigen lassen – von GPU-as-a-Service-Ansätzen über datenintensive Workloads mit Vektordatenbanken bis hin zu neuen Konzepten wie SCADA (Scaled Accelerated Data Access) für direkten GPU-Zugriff auf Storage. Der Guide erläutert, welche Rolle Datenlokalität, Durchsatz, Latenz und Protokolle wie NVMe und NVMe-oF für die Wirtschaftlichkeit von KI-Plattformen spielen und wie eine passende Speicher- und Datenstrategie gestaltet werden kann.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Frage, wie Unternehmen angesichts wachsender Datenmengen und Energiepreise Speicherstrategien entwickeln, die Kapazität, Effizienz und Nachhaltigkeit in Einklang bringen. Anwendungsbeispiele zeigen, wie GPU-beschleunigte Simulationen die Entwicklung moderner Speichersysteme beschleunigen, Hardwarekosten senken und Energieverbrauch reduzieren – und damit direkt auf die Gesamtbetriebskosten (TCO) von Daten- und KI-Plattformen einzahlen.

Abgerundet wird der E-Guide durch eine Einordnung der Rollen von CPU, GPU und DPU in modernen Rechenzentren und KI-Infrastrukturen. Für Führungskräfte bietet er damit eine kompakte Grundlage, um Architekturentscheidungen zu bewerten, Budgets gezielt zu priorisieren und KI-Initiativen so aufzusetzen, dass sie technisch skalierbar und wirtschaftlich tragfähig sind.