KI-Workloads verändern die Strategien von Speicheranbietern

Speicher als Engpass in KI-Infrastrukturen

KI-Workloads – insbesondere beim Training und bei der Inferenz großer Modelle – stellen deutlich höhere Anforderungen an die Speicherinfrastruktur als klassische Unternehmensanwendungen. Neben hohen IOPS und Durchsatzraten ist vor allem die Fähigkeit entscheidend, große Datenmengen parallel und mit möglichst geringer Latenz bereitzustellen.

In vielen bestehenden Infrastrukturen wird Speicher jedoch noch als nachgelagerte Ressource betrachtet. Dieses Modell stößt bei KI-Anwendungen schnell an seine Grenzen: Wenn Daten nicht schnell genug bereitgestellt werden können, bleiben teure GPU-Ressourcen ungenutzt. Der Flaschenhals verschiebt sich damit zunehmend vom Compute- zum Storage-Layer.

NVMe und NVMe-oF als Schlüsseltechnologien

Vor diesem Hintergrund gewinnen Technologien wie NVMe und NVMe over Fabrics (NVMe-oF) an Bedeutung. NVMe wurde entwickelt, um die Leistungsfähigkeit moderner SSDs besser auszuschöpfen als ältere Protokolle wie SATA oder SAS. Es ermöglicht hochparallele Datenzugriffe bei gleichzeitig geringerem Overhead.

NVMe-oF erweitert dieses Prinzip über das Netzwerk hinweg und erlaubt den Zugriff auf entfernte Speicherressourcen mit nahezu lokalem Performance-Profil – je nach Netzwerkarchitektur über Ethernet, InfiniBand oder Fibre Channel. Für verteilte KI-Workloads, die auf große, gemeinsam genutzte Datensätze zugreifen, ist das ein zentraler Baustein.

Rolle von Flash, PCIe und GPU-Integration

Zusätzlich zu NVMe erfordern KI-Umgebungen SSDs, die das Maß an Leistung, Verfügbarkeit, Langlebigkeit und Skalierbarkeit bieten, das für verschiedene Arten von Workloads und Datenoperationen notwendig ist. All-Flash-Laufwerke sind nicht für jede Phase des Lebenszyklus erforderlich, aber sie werden für Vorgänge benötigt, die einen hohen Durchsatz und extrem niedrige Latenzzeiten erfordern. Gleichzeitig müssen die SSDs die erforderliche Kapazität bereitstellen können, um riesige Datensätze aufzunehmen, ohne dabei Kompromisse bei der Leistung oder Haltbarkeit einzugehen.

Anbieter integrieren zudem weitere Technologien in ihre Speicherprodukte, um eine höhere Leistung zu erzielen. So bieten beispielsweise zahlreiche Anbieter mittlerweile SSDs auf Basis von PCIe 5 an, und einige wenige Anbieter bewegen sich bereits in Richtung PCIe 6. Darüber hinaus haben viele Speicheranbieter auch Unterstützung für Nvidia GPUDirect hinzugefügt, eine Kommunikationstechnologie, die es Netzwerkadaptern und Speicherlaufwerken ermöglicht, Daten direkt in den oder aus dem GPU-Speicher zu lesen und zu schreiben.

Daten- und Speichermanagement und Integration

Neben der reinen Hardware wird intelligentes Datenmanagement zu einem entscheidenden Differenzierungsfaktor. Moderne Speicherplattformen bieten Funktionen wie automatisiertes Tiering, Caching, richtlinienbasierte Performance-Steuerung und Unterstützung für Hybrid- und Multi-Cloud-Szenarien.

Ebenso wichtig ist die Integration in bestehende KI-Frameworks und Datenpipelines. APIs, Container-Unterstützung und Kompatibilität mit gängigen Machine-Learning-Stacks sind für viele Unternehmen mittlerweile Voraussetzung, um Speicher effizient in ihre Workflows einzubinden.

Strategische Bedeuting für Storage für KI-Umgebungen

Mit der wachsenden Verbreitung von KI verändert sich auch die Rolle des Speichers im Unternehmen. Statt als reine Kapazitätsressource wird er zunehmend als strategischer Bestandteil der Infrastruktur betrachtet, der direkten Einfluss auf die Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen hat.

KI-Workloads in Unternehmen stellen eine Herausforderung dar, wenn traditionelle Ansätze zur Speicherplanung und -implementierung verwendet werden. Diese Workloads erfordern Speicher, der den hohen Durchsatz und die niedrige Latenz bieten kann, die für Vorgänge wie Checkpointing, Modelltraining oder Modellinferenz erforderlich sind. Speichersysteme, die KI unterstützen, müssen flexibel und robust genug sein, um den schwankenden Anforderungen während des gesamten KI-Lebenszyklus gerecht zu werden. Speichersysteme sollten zudem parallele Vorgänge unterstützen und in der Lage sein, riesige Datensätze zu verwalten, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthalten können.

Wenn herkömmlicher Speicher zur Unterstützung von KI-Anwendungen eingesetzt wird, können die Systeme oft nicht mit den Anforderungen der Workloads Schritt halten. Dies kann zu massiven Datenengpässen führen, was wiederum dazu führt, dass GPUs nicht ausgelastet sind oder über längere Zeiträume ungenutzt bleiben. Dies kann nicht nur das Rechenbudget und den ROI beeinträchtigen, sondern auch die KI-Leistung, was zu langsameren Entwicklungs- und Bereitstellungszyklen sowie zu weniger zeitnahen Ergebnissen führt.

Für die Praxis bedeutet das, Speicher nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit GPU-Auslastung, Datenbewegung, Compliance und Kostenstruktur zu betrachten. Gerade bei KI-Projekten kann ein Speicherengpass teure Rechenressourcen unproduktiv machen; umgekehrt kann eine überdimensionierte High-Performance-Architektur unnötig Kosten verursachen.

Unternehmen sollten deshalb bei der Planung nicht nur auf den Preis pro Terabyte achten, sondern auch auf Latenz, Skalierbarkeit, Integrationsfähigkeit und mögliche Zusatzkosten wie Datenabzug oder API-Nutzung. Anbieter wie Wasabi setzen hier auf ein einfaches Kostenmodell und S3-Kompatibilität, während der Markt insgesamt zunehmend auf KI-taugliche Speicherarchitekturen zusteuert.

Dieser Artikel ist im Original in englischer Sprache auf SearchStorage.com erschienen.