Speicherlösungen für Machine Learning & Deep Learning

Künstliche Intelligenz (KI) verändert Unternehmen weltweit. Ob im Gesundheitswesen, in der Produktion oder im Finanzsektor, KI-gestützte Systeme entfalten ihr volles Potenzial nur dann, wenn die zugrunde liegende Infrastruktur mithalten kann. Ein oft unterschätzter, aber zentraler Baustein dabei ist der Speicher.

Welche Eigenschaften sollten Speichermedien mitbringen, damit Sie KI-Anwendungen optimal supporten? Lesen Sie weiter, damit Sie bei der Kundenberatung punkten.

Warum Speichermedien für KI entscheidend sind

KI-Anwendungen verarbeiten riesige Datenmengen, oftmals in Echtzeit. Ob beim Training komplexer Modelle oder bei der Inferenz. Herkömmliche Speicherlösungen reichen hier meist nicht aus. Es bedarf leistungsfähiger Speichersysteme, die sowohl hohe Geschwindigkeit als auch Zuverlässigkeit gewährleisten.

Aspekt
Datenvolumen Sehr hoch (Petabyte-Bereich möglich) Mittel bis hoch (abhängig von Anwendung)
I/O-Performance Extrem hoch (hohe sequentielle & parallele Datenzugriffe) Hoch (niedrige Latenz, schnelle Zugriffe auf Modelle/Daten)
Speicherbandbreite Sehr hoch (viele gleichzeitige Schreib-/Leseoperationen) Hoch (insbesondere für Echtzeitanwendungen)
Latenzanforderungen Mittel (wichtiger ist Durchsatz) Sehr niedrig (für Echtzeitreaktion essenziell)
Speichertypen Schnelle SSDs, NVMe, eventuell parallele Dateisysteme, High-Bandwidth Memory SSDs, Caches (DRAM), manchmal Edge-Speicher
Zugriffsmuster Sequentiell und parallel Randomisiert, oft Lese-lastig
Skalierbarkeit Horizontale Skalierung über Cluster Vertikale Skalierung, ggf. verteilte Bereitstellung
Kostenfaktor Hohe Investitionen für Performance Optimierung auf Kosten-Nutzen-Verhätnis

Hohe Geschwindigkeit und I/O-Performance

Leistungsstarke KI-Workloads verlangen nach schneller Datenverarbeitung. Besonders relevant sind dabei:

  • Hohe sequentielle Lese- und Schreibgeschwindigkeiten, etwa beim Training mit grossen Datensätzen wie Bild-, Text- oder Videodaten.
  • Hohe IOPS (Input/Output Operations per Second), die bei vielen kleinen Zugriffen im Inferenzbetrieb, also bei Abfragen der bereits trainierten Anwendung, wichtig sind.

Insbesondere NVMe-SSDs setzen hier die Massstäbe und sind klassischen SATA-SSDs oder HDDs klar überlegen.

Niedrige Latenz für Echtzeitanwendungen

In Anwendungsgebieten wie autonomem Fahren, Predictive Maintenance oder Echtzeit-Analyse zählt jede Millisekunde. Technologien wie GPUDirect Storage von Nvidia ermöglichen es, dass Grafikprozessoren direkt auf Speicher zugreifen können, ohne Umweg über die CPU, was deutlich effektiver ist. Sie werden für High-End KI-Training eingesetzt.

Hohe Speicherkapazität und Skalierbarkeit

KI-Anwendungen skalieren mit den Daten. Daher sollten Speichersysteme ausreichend Kapazität und flexible Erweiterbarkeit bieten:

  • Für KI-Projekte im Bereich Deep Learning sind häufig mehrere Terabyte bis Petabyte an Speicher erforderlich.
  • Ideal sind skalierbare Speicherlösungen, wie Network Attached Storage (NAS), Storage Area Networks (SAN) oder Cloud-basierter Object Storage.

Sicherheit und Redundanz

Datensicherheit spielt eine zentrale Rolle, ganz besonders bei sensiblen oder proprietären Daten. Achten Sie daher auf:

  • RAID-Konzepte zur Redundanz,
  • Fehlerkorrekturverfahren wie ECC (Error-Correcting Code),
  • sowie Verschlüsselungstechnologien (z. B. AES-256, TCG Opal), um Datenschutzanforderungen zu erfüllen.

Die richtige Speicherarchitektur schützt nicht nur vor Ausfällen, sondern auch vor Datenverlust und unautorisiertem Zugriff.

Langlebigkeit und Dauerbetrieb

KI-Modelle werden oft über Stunden oder Tage hinweg trainiert. Dabei entstehen hohe Schreiblasten, die nicht jeder Datenträger zuverlässig bewältigt. Entscheidend sind hier:

  • TBW (Total Bytes Written) oder DWPD (Drive Writes Per Day) als Kennzahlen für die Lebensdauer.
  • Der Einsatz von Enterprise-SSDs oder Datacenter-optimierten Speichern ist bei hohen Anforderungen empfehlenswert.

Integration in Cloud- und Hybridumgebungen

Viele KI-Projekte nutzen hybride Infrastrukturen, in denen lokale Rechenleistung mit Cloud-Storage kombiniert wird. Daher sollten moderne Speicherlösungen:

  • API-basiert und cloud-kompatibel sein,
  • eine nahtlose Integration in Kubernetes oder Container-Umgebungen ermöglichen,

So lassen sich Workloads effizient über mehrere Systeme hinweg organisieren.

KI-spezifische Speicherarchitekturen

Spezielle Technologien für KI-Anwendungen gewinnen zunehmend an Bedeutung. Dazu zählen etwa:

  • GPUDirect Storage: Direkter Datenzugriff für Hochleistungs-GPUs.
  • Tiered Storage-Konzepte: Automatische Einordnung von Daten in verschiedene Leistungsklassen, häufig genutzte Daten liegen auf schnellen SSDs, selten genutzte auf günstigeren Medien wie HDDs oder Tape.

Diese Architekturen helfen dabei, Performance und Kosten in Einklang zu bringen.

Fazit: Der passende Speicher als Fundament der KI-Strategie

Die Wahl des richtigen Speichermediums ist mehr als eine technische Entscheidung, sie hat direkten Einfluss auf die Effizienz und Zukunftsfähigkeit der KI-Anwendungen. Wer in leistungsfähige, sichere und skalierbare Speicherlösungen investiert, legt den Grundstein für zuverlässige und leistungsstarke KI-Prozesse.
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