Parallele Dateisysteme für HPC, KI und Analyse im Vergleich

Hammerspace: Globale Metadatenebene für heterogene Speicherwelten

Hammerspace löst die zentrale Schwäche klassischer vernetzter Speichersysteme, indem es den Dateisystem-Metadaten-Layer vollständig aus der Infrastrukturebene herausnimmt und in einer eigenen Steuerungsebene konsolidiert. Dadurch entsteht ein globaler Namensraum, der unabhängig vom physischen Speicherort der Daten arbeitet. Das System kann auf Bare Metal, in virtuellen Maschinen (VMs) oder in Cloud-Instanzen betrieben werden und unterstützt unterschiedliche Protokolle wie NFSv3, NFSv4.2 mit Parallel NFS-Erweiterungen sowie S3 für objektbasierte Workloads. Die Trennung von Daten- und Metadatenpfad erlaubt es, hoch-performante I/O-Knoten gezielt zu skalieren, während die Metadatenkontrolle in Anvil-Servern zentralisiert ist. Für Administratoren bedeutet das, Richtlinien nicht mehr pro Speicherplattform, sondern systemweit definiert werden – etwa für die automatische Tiering-Strategie, georedundante Spiegelung oder regelbasierten Platzierung nach Projekt- oder Compliance-Vorgaben. In produktiven Umgebungen zeigt sich die Stärke in der völligen Transparenz für Nutzer und Anwendungen: Datenmigrationen, Cloud Bursting für GPU- oder Rendering-Cluster und die Integration neuer Standorte laufen ohne Anpassung der Arbeitsabläufe ab, während die Gesamtbetriebskosten durch den Wegfall zahlreicher Einzellösungen sinken.

Google Cloud Parallelstore: Verwaltete HPC-Leistung in der Public Cloud

Parallelstore stellt einen POSIX-kompatiblen, vollständig verwalteten Parallel-File-Service in der Google Cloud bereit, der auf der Intel-DAOS-Technologie aufbaut. Kern der Architektur ist die Kombination aus byteadressierbaren Speichermedien für Metadaten und latenzkritische Klein-I/O-Operationen mit lokal angebundenem NVMe-Speicher für Massendatenzugriffe. Die erzielbare Latenz liegt unter 0,5 Millisekunden, der Durchsatz erreicht 1,15 GiB/s pro TiB Lesekapazität und bis zu 30.000 Lese-IOPS pro TiB. Parallelstore ist vor allem als temporärer Scratch-Speicher für sehr rechenintensive Workloads konzipiert und eignet sich für großvolumiges KI-Training, simulationsintensive CAE-Anwendungen oder umfassende Finanzanalysen. Die Integration in Compute Engine und GKE erfolgt über native Treiber und Kubernetes-CSI-Schnittstellen ermöglichen direkten Volume-Zugriff aus containerisierten Workloads. Durch softwaregesteuerte Redundanz, dynamische Skalierbarkeit und direkte Anbindung an Cloud Storage mit bis zu 20 GiB/s Datentransferrate lassen sich auch sehr kurze Berechnungsfenster ausnutzen, ohne langfristig Infrastrukturkapazität vorzuhalten.

ByteFS: Dualzugriff und CXL-Optimierung für neue Speicherklassen

ByteFS adressiert eine kommende Generation von Speicherhardware: Memory-Semantic-SSDs, die über PCIe oder CXL angebunden sind und sowohl Byte- als auch Blockzugriff unterstützen. Das Dateisystem erweitert die traditionellen Strukturen um native Unterstützung für Bytegranularität, ohne die Persistenzmerkmale eines SSD-basierten Systems aufzugeben. Auf Firmware-Ebene nutzt ByteFS ein Log-strukturiertes Schreibmodell, das unnötige Schreibvorgänge reduziert und damit sowohl Performance als auch Lebensdauer der Flash-Chips verbessert. Durch koordiniertes Caching zwischen hostseitigem Page-Cache und SSD-internem DRAM werden kostbare Speicherressourcen optimal genutzt. In Benchmarks erreicht ByteFS das bis zu 2,7-Fache der Leistung etablierter Dateisysteme für NVMe und SSDs und reduziert den Schreib-Traffic um den Faktor 5,1, ein Vorteil vor allem bei metadatenintensiven Workloads und gemischten Zugriffsmustern. Für HPC- und KI-Umgebungen, in denen niedrige Latenzen und feingranulare Datenoperationen gefordert sind, bietet ByteFS damit einen technologischen Vorsprung, der vor allem im Zusammenspiel mit künftigen CXL-basierten Speicherarchitekturen interessant wird.

PeakFS: Co-Optimierung von Compute, Netzwerk und Storage für maximale Effizienz

PeakFS wurde entwickelt, um die Lücke zwischen theoretischer Hardwareleistung und real erzielbarem Durchsatz in HPC-Dateisystemen zu schließen. Die Architektur setzt auf ein Shared-Nothing-Scheduling mit linkreduzierter Aufgabenverteilung und lockfreien Queues, wodurch Synchronisations-Overhead minimiert wird. Flexible Datenverteilungsstrategien, speichereffiziente Indizes und Metadaten-Caching sind gezielt auf HPC-I/O-Profile abgestimmt. Besonders effektiv ist die tiefe Integration von RDMA und NVMe in die kritischen Datenpfade, die den Verarbeitungsweg von Anfragen verkürzt und so Latenzen reduziert. In Messungen erreichte PeakFS über 90 Prozent der theoretischen Hardwareleistung und konnte den Metadurchsatz im Vergleich zu GekkoFS um den Faktor 3,5 bis 19 steigern. BeeGFS wurde im Metadatenbereich sogar um mehrere Größenordnungen übertroffen. Damit positioniert sich PeakFS für Einsatzszenarien, in denen sowohl extrem hoher Datendurchsatz als auch außergewöhnlich schnelle Metadatenverarbeitung gefordert sind, etwa in multiphysikalischen Simulationen oder großvolumigen, dynamischen KI-Trainingsjobs.

Lustre: Bewährte Open-Source-Basis für Supercomputing

Lustre ist seit zwei Jahrzehnten eines der dominierenden Dateisysteme im Supercomputing-Bereich und bildet die Grundlage vieler der weltweit schnellsten Rechner. Es trennt Metadaten- und Objektspeicher-Server, um parallelen Zugriff auf große Dateimengen und Millionen bis Milliarden von Dateien zu ermöglichen. Die Open-Source-Architektur wird kontinuierlich weiterentwickelt, um neue Speichertechnologien wie NVMe, Burst Buffer oder persistente Speicher zu integrieren. POSIX-Konformität, Integration in gängige HPC-Job-Scheduler und ausgefeilte Striping-Mechanismen machen Lustre für langfristig laufende, rechenintensive Simulationen ebenso geeignet wie für datenintensive Analyse-Pipelines.

BeeGFS: Flexible Hochleistung mit einfacher Integration

BeeGFS kombiniert Daten- und Metadaten-Striping mit einer flexiblen Serverarchitektur, die vollständig durch Userspace-Daemons realisiert wird. Der Client läuft als Kernelmodul ohne Patches, was die Integration in bestehende Linux-Umgebungen erleichtert. RDMA-Unterstützung über InfiniBand, Omni-Path oder RoCE sorgt für niedrige Latenzen, während redundante Pfade automatisch genutzt werden, wenn eine Verbindung ausfällt. Zusätzliche Server- oder Client-Knoten können im laufenden Betrieb hinzugefügt werden, sodass Skalierung ohne Unterbrechung möglich ist. Neben der hohen Performance auch bei konkurrierendem Zugriff, zum Beispiel beim parallelen Schreiben vieler Prozesse auf eine gemeinsame Datei, bietet BeeGFS Features wie S3-Integration, umfassendes Monitoring, Hochverfügbarkeit und erweiterte Indexierung. Die Plattform findet sich in unterschiedlichsten Umgebungen von Life Sciences bis Öl- und Gasindustrie, da sie komplexe I/O-Profile ohne Workflow-Änderungen unterstützt und sowohl kleine Cluster als auch große Installationen effizient bedient.

WekaFS: NVMe-optimiertes Design für KI und technische Spitzenlasten

WekaFS ist darauf ausgelegt, die Lücke zwischen lokaler NVMe-Performance und der Flexibilität eines gemeinsam genutzten Dateisystems zu schließen. Es erreicht mehr als 10 GB/s an einem einzelnen Client und skaliert die Leistung linear mit der Größe des Clusters. Daten und Metadaten werden gleichmäßig über alle Knoten verteilt, was Hotspots vermeidet und die Ausfallsicherheit erhöht, bis zu vier gleichzeitige Knotenfehler können ohne Dienstunterbrechung verkraftet werden. WekaFS unterstützt POSIX, NFS, SMB und S3 über Gateways, integriert Snapshots, Klone, Cloud-Tiering und Multi-Tenancy. Der Betrieb ist sowohl On-Premises als auch in hybriden Cloud-Architekturen möglich, mit nahtlosem Cloud Bursting für rechenintensive Phasen. Die Zielanwendungen reichen von Deep-Learning-Training über Genomforschung bis zu EDA- und Rendering-Workloads. Durch die Kombination aus extremer Geschwindigkeit, umfassenden Enterprise-Funktionen und Plattformunabhängigkeit wird WekaFS vor allem dort eingesetzt, wo gleichzeitig Performance, Flexibilität und Datenkonsistenz gefordert sind.

Parallele Dateisysteme auf einen Blick

In der praktischen Einordnung zeigt sich, dass jedes dieser Systeme seinen optimalen Einsatzbereich hat. Hammerspace und WekaFS eignen sich besonders für Organisationen, die verteilte Teams, hybride Infrastrukturen und stark schwankende Lasten im KI- oder Analysebereich bewältigen müssen, da sie globale Namensräume, Cloud Bursting und latenzarme Anbindung kombinieren. Google Cloud Parallelstore adressiert vor allem temporäre, sehr rechenintensive Projekte in der Cloud, bei denen HPC- oder ML-Jobs für kurze Zeit maximale I/O-Leistung erfordern.

ByteFS ist im Forschungsumfeld relevant, bietet jedoch mit seiner CXL-Optimierung Perspektiven für KI-Training mit sehr feingranularen Datenzugriffen. PeakFS, Lustre und BeeGFS sind für klassische HPC-Cluster konzipiert, wobei PeakFS durch extreme Metadatenleistung in dynamischen Workloads punktet, Lustre in bewährten Großsimulationen und BeeGFS in flexiblen Umgebungen mit heterogener Hardware. Auch kleine und mittlere Unternehmen können profitieren, wenn sie beispielsweise in der Produktentwicklung, bei Simulationen oder im KI-gestützten Design temporär hohe Datenraten benötigen. Cloud-basierte oder leicht integrierbare Systeme wie Hammerspace, WekaFS oder Parallelstore senken hier die Einstiegshürden, ohne auf die Leistungsmerkmale klassischer Supercomputing-Umgebungen zu verzichten.