KI-Workloads benötigen schnellen, zuverlässigen Speicher, um effizient zu arbeiten. Langsamer Speicher führt zu höheren Kosten, längeren Trainingszeiten und geringerer Genauigkeit. Dieser Leitfaden gliedert 7 Speicherlösungen Entwickelt, um die anspruchsvollen Anforderungen von KI-Aufgaben zu bewältigen, mit Schwerpunkt auf geringer Latenz und hohem Durchsatz:

• NVMe-Speichersysteme: Extrem schnell, ideal für KI-Aufgaben in Echtzeit.
• Softwaredefinierter Speicher (SDS): Flexibel, passt sich den Arbeitsanforderungen an.
• Gemischte Speichersysteme: Kombiniert Hochgeschwindigkeits- und kostengünstige Speicherebenen.
• Blockspeicher: Direkter Datenzugriff für stabile Leistung mit geringer Latenz.
• Multi-Node-Speichernetzwerke: Verteilt Daten zur Skalierbarkeit auf Knoten.
• Optische Speichernetzwerke: Nutzt Licht für ultraschnelle Datenübertragung.
• Serverion KI-GPU-Server: Für KI optimierte Komplettlösung.

Schneller Vergleich

Speicherlösung	Latenz	IOPS	Kosten pro TB	Bester Anwendungsfall
NVMe-Speicher	<100 μs	>1 Mio.	$800–$1.200	Echtzeit-Inferenz
Softwaredefinierter Speicher	200–500 μs	500.000–800.000	$400–$600	Flexible Skalierung
Gemischte Speichersysteme	300–800 μs	300.000–600.000	$300–$500	Ausgewogene Arbeitsbelastung
Blockspeicher	1–2 ms	200.000–400.000	$200–$400	Große Datensätze
Multi-Node-Speichernetzwerke	500 μs–1 ms	400.000–700.000	$500–$800	Verteilte KI
Optische Speichernetzwerke	2–5 ms	100.000–200.000	$150–$250	Archivierung/Sicherung
Serverion AI GPU-Server	<200 μs	>800K	Brauch	Full-Stack-KI

Jede Lösung hat ihre Stärken, von der Geschwindigkeit des NVMe-Speichers bis zur Skalierbarkeit von Multi-Node-Netzwerken. Lesen Sie weiter, um die optimale Lösung für Ihre KI-Workload-Anforderungen zu finden.

KI-Workloads erfordern mehr – ist Ihr Speicher bereit?

1. NVMe-Speichersysteme

Wenn es darum geht, die Latenz bei KI-Anwendungen zu reduzieren, zeichnen sich NVMe-Systeme durch ihre außergewöhnliche Geschwindigkeit aus.

NVMe (Non-Volatile Memory Express) Speichersysteme sind für den hohen Durchsatz und die Echtzeitverarbeitungsanforderungen von KI-Workloads ausgelegt. Durch die direkte Anbindung von Speichergeräten an die CPU über PCIe-Lanes beseitigen NVMe-Systeme herkömmliche Engpässe und gewährleisten schnellen Datenzugriff – ein absolutes Muss für datenintensive KI-Aufgaben.

Dank seines optimierten Designs ermöglicht NVMe effiziente parallele Operationen und den gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Datenströme. Dies ist sowohl für das Training als auch für die Inferenz in KI-Workflows von entscheidender Bedeutung.

Um NVMe-Speicher effektiv zu implementieren, sollten Sie Faktoren wie Warteschlangentiefe, PCIe-Bandbreite, Medienleistung und E/A-Controller-Effizienz bewerten. Diese Elemente stellen sicher, dass das System die für KI-Operationen erforderliche Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bietet.

Für mehr Skalierbarkeit und Flexibilität sollten Sie die Integration softwaredefinierter Speicherlösungen in Betracht ziehen.

2. Softwaredefinierter Speicher

Softwaredefinierter Speicher (SDS) bietet eine moderne Möglichkeit, KI-Workloads zu bewältigen, indem Speicherverwaltung und Hardware getrennt werden. Dieser Ansatz gibt Unternehmen die Freiheit, die Speicherleistung zu verbessern und Latenzen zu reduzieren, ohne an eine bestimmte physische Infrastruktur gebunden zu sein.

Warum SDS sich gut für KI-Workloads eignet

Einer der größten Vorteile von SDS in KI-Umgebungen ist die Möglichkeit, Ressourcen bedarfsgerecht anzupassen. Mithilfe intelligenter Datenplatzierungsalgorithmen kann SDS häufig verwendete KI-Trainingsdaten automatisch auf schnellere Speicher verschieben und weniger kritische Daten auf kostengünstigeren Optionen speichern.

Funktionsweise der Virtualisierungsschicht

Die Virtualisierungsschicht in SDS fungiert als intelligenter Vermittler zwischen KI-Anwendungen und physischen Speichergeräten. Sie ermöglicht:

• Sofortige Ressourcenanpassungen
• Automatisierte Organisation von Daten über verschiedene Speicherebenen hinweg
• Auf die Workload-Anforderungen zugeschnittenes Caching
• Kontinuierliche Leistungsoptimierung

Leistungssteigerung

SDS-Plattformen reduzieren Latenzen erheblich. Sie nutzen intelligentes Caching, um Datenzugriffsmuster zu überwachen und die Caching-Einstellungen anzupassen, sodass die am häufigsten verwendeten KI-Trainingsdaten jederzeit leicht zugänglich sind.

Nahtlose Integration mit KI-Frameworks

SDS arbeitet direkt mit gängigen KI-Frameworks zusammen, was einen reibungslosen Datenzugriff und minimalen Overhead ermöglicht. Diese Integration sorgt für geringe Latenzzeiten bei anspruchsvollen Trainings- und Inferenzaufgaben.

Skalierung von SDS für KI

Beachten Sie beim Skalieren von SDS für KI die folgenden Faktoren:

• Speicherkapazität: Seien Sie auf schnelles Datenwachstum vorbereitet.
• E/A-Leistung: Planen Sie das gleichzeitige Training mehrerer KI-Modelle ein.
• Netzwerkbandbreite: Stellen Sie sicher, dass Ihr Netzwerk die Anforderungen verteilter Arbeitslasten bewältigen kann.

Die Kombination von SDS mit NVMe-Systemen fügt eine intelligente Ebene hinzu, die die Speichernutzung basierend auf Echtzeitanforderungen optimiert. Zusammen bieten sie die Flexibilität und geringe Latenz, die für wechselnde KI-Workloads erforderlich sind.

Als Nächstes sehen wir uns an, wie gemischte Speichersysteme die Effizienz von KI-Workflows weiter verbessern können.

3. Gemischte Speichersysteme

Gemischte Speichersysteme nutzen eine Kombination verschiedener Speichertechnologien, um Leistung und Kosten für KI-Workloads auszugleichen. Dieses mehrstufige System weist Daten bestimmten Speichertypen zu, basierend auf der Häufigkeit des Zugriffs und der erforderlichen Abrufgeschwindigkeit. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Latenz in KI-Workflows gering zu halten.

Schlüsselkomponenten der gemischten Lagerung

Ein typisches gemischtes Speichersystem umfasst:

• Hochgeschwindigkeits-NVMe-Laufwerke: Wird für das aktive Training von KI-Modellen verwendet.
• SATA-SSDs: Ideal für Datensätze, auf die häufig zugegriffen wird.
• Herkömmliche Festplatten: Reserviert für Archivspeicher und weniger häufig verwendete Daten.

So funktioniert die Datenplatzierung

Diese Systeme nutzen intelligente Algorithmen, um den Speicherort der Daten zu verwalten. Durch die Analyse von E/A-Mustern und Zugriffshäufigkeit entscheiden sie automatisch, welche Daten auf schnelleren Speichermedien verbleiben und welche auf kostengünstigere Optionen verschoben werden. Überwachungstools verfolgen die Nutzung und unterstützen diese Entscheidungen. So wird sichergestellt, dass kritische KI-Daten auf den schnellsten Speicherebenen verbleiben, während selten genutzte Informationen kostengünstiger gespeichert werden.

Leistungsvorteile

Durch die Kombination verschiedener Speichertypen ermöglichen gemischte Systeme schnellen Zugriff für anspruchsvolle Workloads und halten gleichzeitig die Speicherkosten im Griff. Dieser Ansatz stellt sicher, dass wichtige Daten mit hoher Leistung verarbeitet werden, ohne dass für alles zu hohe Ausgaben für Premium-Speicher anfallen.

Nahtlose Integration mit KI-Workflows

Gemischte Speichersysteme fügen sich auf natürliche Weise in KI-Trainingspipelines ein, indem sie:

• Vorabladen kritischer Trainingsdaten auf schnelleren Speicher.
• Zuordnung von Validierungsdatensätzen zu geeigneten Ebenen.
• Gewährleistet einen schnellen Zugriff auf aktuelle Modellprüfpunkte.
• Archivieren älterer oder selten verwendeter Daten.

Die wahre Stärke von gemischtem Speicher liegt in der automatischen Datenplatzierung, wodurch die Latenz bei aktiven Workloads gering gehalten wird. Dieses mehrstufige Modell bildet die Grundlage für fortschrittlichere Speicherstrategien, die die Latenz weiter reduzieren.

Als Nächstes wollen wir uns damit befassen, wie die Latenzzeit durch Blockspeicherung noch weiter reduziert werden kann.

4. Blockspeicher für KI

Blockspeicher unterteilt Daten in Blöcke fester Größe und ermöglicht so direkten und unabhängigen Zugriff. Dieser Ansatz vermeidet den Overhead eines Dateisystems und reduziert so die Latenz – ein entscheidender Vorteil beim anspruchsvollen Training von KI-Modellen, bei dem jede Millisekunde zählt.

Leistungsmerkmale

Blockspeicher bietet mehrere wichtige Vorteile für KI-Workloads:

• Hohe Geschwindigkeit: Entfernt den Dateisystem-Overhead für schnelleren Datenzugriff.
• Stabile Latenz: Bietet konstante Leistung und sorgt für ein reibungsloseres KI-Training.
• Gleichzeitiger Zugriff: Ermöglicht den gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Blöcke.
• Minimaler Protokoll-Overhead: Erfordert weniger Verarbeitung und beschleunigt die Vorgänge.

Unternehmensanwendungsfälle

In KI-Umgebungen von Unternehmen basiert Blockspeicher häufig auf leistungsstarken SSDs. Beispielsweise nutzen die virtuellen Server von Serverion eine SSD-basierte Infrastruktur, um erstklassige Leistung zu liefern und eine zuverlässige Verfügbarkeit für KI-Workloads zu gewährleisten.

Hardware und Zuverlässigkeit

KI-fokussierte Blockspeichersysteme erfordern langlebige und zuverlässige Hardware. Dieser Qualitätsanspruch gewährleistet:

• Systemstabilität: Sorgt dafür, dass Trainingseinheiten ohne Unterbrechungen ablaufen.
• Datenschutz: Minimiert das Korruptionsrisiko bei schweren Operationen.
• Konstante Geschwindigkeit: Behält die schnelle Leistung auch bei intensiver Nutzung bei.

Rolle in KI-Workflows

Blockspeicher ist besonders effektiv in KI-Szenarien, die Folgendes erfordern:

• Schnelle Verarbeitung großer Datensätze mit geringer Latenz.
• Unterstützung für mehrere gleichzeitige Modelltrainingssitzungen.
• Zuverlässige Leistung bei Inferenzaufgaben.
• Schnelle Lese-/Schreibvorgänge für Modell-Checkpointing.

Sein Direktzugriffsdesign macht Blockspeicher zu einer soliden Grundlage für fortschrittliche KI-Speicherkonfigurationen. Diese Fähigkeit schafft die Grundlage für komplexere Multi-Node-Speicherarchitekturen, die im nächsten Abschnitt näher erläutert werden.

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5. Multi-Node-Speichernetzwerke

Multi-Node-Speichernetzwerke verteilen Daten auf mehrere verbundene Knoten und ermöglichen so eine schnellere Verarbeitung durch parallele Aufgabenbearbeitung. Dieser Aufbau ist entscheidend für große KI-Systeme, die schnellen, gleichzeitigen Zugriff auf riesige Datensätze benötigen.

Hauptvorteile

Das macht Multi-Node-Speichernetzwerke effektiv:

• Paralleler Datenzugriff: Mehrere KI-Modelle können gleichzeitig auf Daten zugreifen, was die Vorgänge beschleunigt.
• Ausgeglichene Arbeitslasten: Durch die Verteilung von Aufgaben auf mehrere Knoten werden Engpässe vermieden und eine reibungslosere Leistung gewährleistet.
• Integrierte Redundanz: Durch den Failover-Schutz bleiben die Systeme auch dann am Laufen, wenn ein Knoten ausfällt.
• Skalierbarkeit: Einfache Erweiterung durch Hinzufügen weiterer Knoten bei steigendem Datenbedarf.

Praktischer Anwendungsfall

Die AI-GPU-Server von Serverion nutzen eine Multi-Node-Architektur, um einen schnellen Datenzugriff zu ermöglichen, Verzögerungen zu reduzieren und die Gesamtleistung zu verbessern.

Dieses System bildet die Grundlage für die Integration fortschrittlicher Speicherlösungen. Im Folgenden sehen wir uns an, wie optische Speichernetzwerke die Datenübertragung für KI-Workloads weiter verbessern können.

6. Optische Speichernetzwerke

Optische Speichernetzwerke nutzen Lichtübertragung, um Latenzprobleme bei datenintensiven KI-Aufgaben zu lösen. Durch den Einsatz optischer Schalttechnologie reduzieren sie Verzögerungen, die bei herkömmlichen elektronischen Datenübertragungsmethoden häufig auftreten.

Diese Netzwerke nutzen photonische Schalter, um elektrische Signale in Licht umzuwandeln. Dadurch können Daten mit unglaublicher Geschwindigkeit durch Glasfaser übertragen werden. Dieser Prozess eliminiert häufige Umwandlungen von elektrisch in optisch und gewährleistet so eine außergewöhnlich niedrige Latenz für KI-gesteuerte Anwendungen.

Leistungsvorteile

Optische Speichernetzwerke bieten für KI-Workloads mehrere Vorteile:

• Extrem niedrige Latenz: Unverzichtbar für Echtzeitverarbeitung und schnelle Reaktionszeiten.
• Hohe Bandbreite: Bewältigt große Datenmengen effizient.
• Geringerer Stromverbrauch: Verbraucht weniger Energie im Vergleich zu elektronischen Systemen.
• Minimaler Signalverlust: Erhält die Datenqualität über große Entfernungen.

Anwendung in der Praxis

In Kombination mit KI-GPU-Servern verbessern optische Speichernetzwerke die Parallelverarbeitung erheblich. Beispielsweise nutzen die KI-GPU-Server von Serverion diese Netzwerke, um die Latenz zwischen Speicher-Arrays und GPU-Clustern zu reduzieren. Dieses Setup beschleunigt das Training großer Sprachmodelle und verbessert die Echtzeit-Inferenz.

Technische Überlegungen

Die Implementierung optischer Speichernetzwerke erfordert hochwertige Glasfaserkabel und eine ordnungsgemäße Installation, um die Signalstärke aufrechtzuerhalten. Die regelmäßige Wartung optischer Komponenten ist ebenfalls entscheidend für eine optimale Leistung. Diese Netzwerke bieten die erforderliche Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit für die komplexen KI-Workloads von heute und gewährleisten so einen Betrieb mit geringer Latenz. Erfahren Sie im Folgenden, wie Serverion AI GPU-Server die Effizienz der KI-Verarbeitung weiter steigern.

7. Serverion KI-GPU-Server

Die KI-GPU-Server von Serverion sind auf die hohen Anforderungen von KI-Workloads ausgelegt und bieten schnellen Datenzugriff und reibungslose GPU-Integration. Diese Server unterstützen eine Reihe von Anwendungen, vom Training komplexer Modelle bis hin zu Echtzeit-Inferenz. Dabei nutzen sie Technologien wie NVMe, SDS, gemischten Speicher, Blockspeicher, Multi-Node-Setups und optischen Speicher für hohe Leistung.

Effiziente Speicher- und Rechenintegration

Mit Speicherkomponenten der Enterprise-Klasse im Kern stellt die Serverion-Architektur sicher, dass Daten bei Bedarf sofort verfügbar sind. Das System konzentriert sich auf einen effizienten Datenfluss zwischen Speicher- und GPU-Verarbeitungseinheiten und steigert so den Durchsatz für KI-Aufgaben.

Wichtige Leistungsmerkmale

Um eine geringe Latenz und konstante Leistung zu gewährleisten, umfassen die AI-GPU-Server von Serverion:

• Dynamisches Ressourcenmanagement: Passt Speicher- und Rechenressourcen basierend auf den Arbeitslastanforderungen an.
• Integrierte Überwachungstools: Bietet Echtzeit-Einblicke in die Systemleistung.
• Optimierte Architektur: Reduziert Verzögerungen zwischen Speicher- und GPU-Verarbeitung.

Diese Funktionen arbeiten zusammen, um eine zuverlässige Echtzeitleistung für intensive KI-Operationen bereitzustellen.

Erweitertes Systemmanagement

Ein leistungsstarkes Verwaltungsframework unterstützt die Leistungsverfolgung in Echtzeit und die automatische Skalierung und stellt sicher, dass sich das System nahtlos an sich ändernde Arbeitslastanforderungen anpasst.

Die AI-GPU-Server von Serverion vereinen Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit und sind daher eine gute Wahl für die Bewältigung moderner KI-Aufgaben und komplexer Rechenaufgaben.

Vergleich der Speichersysteme

Hier sehen Sie, wie verschiedene Speicherlösungen auf der Grundlage wichtiger Kennzahlen abschneiden:

Speicherlösung	Latenz	IOPS	Kosten pro TB	Bester Anwendungsfall
NVMe-Speicher	<100 μs	>1 Mio.	$800–$1.200	Echtzeit-Inferenz
Softwaredefinierter Speicher	200–500 μs	500.000–800.000	$400–$600	Flexible Skalierung
Gemischte Speichersysteme	300–800 μs	300.000–600.000	$300–$500	Ausgewogene Arbeitsbelastung
Blockspeicher	1–2 ms	200.000–400.000	$200–$400	Große Datensätze
Multi-Node-Speichernetzwerke	500 μs–1 ms	400.000–700.000	$500–$800	Verteilte KI
Optische Speichernetzwerke	2–5 ms	100.000–200.000	$150–$250	Archivierung/Sicherung
Serverion AI GPU-Server	<200 μs	>800K	Brauch	Full-Stack-KI

Leistungskompromisse

• NVMe-Speicher: Bietet die schnellste Leistung, ist aber auch teurer. Ideal für anspruchsvolle Aufgaben wie Echtzeit-Inferenz.
• Softwaredefinierter Speicher (SDS): Gleicht Leistung und Kosten aus und bietet gleichzeitig Flexibilität, kann jedoch zu einer leichten Latenz führen.
• Gemischte Speichersysteme: Eine Mittelwegoption, die sich für die effiziente Bewältigung unterschiedlicher Arbeitslasten eignet.

Überlegungen zur Skalierbarkeit

• NVMe und Blockspeicher: Skalieren Sie einfach durch Hinzufügen weiterer Laufwerke, sodass sie problemlos erweitert werden können.
• Softwaredefinierter Speicher: Bietet flexible Skalierung und erfüllt verschiedene Bereitstellungsanforderungen.
• Multi-Node-Speichernetzwerke: Unterstützt horizontale Skalierung, ideal für verteilte Systeme.
• Serverion AI GPU-Server: Konzentrieren Sie sich auf die vertikale Skalierung durch Verbesserung der Rechenleistung.

Kosten-Leistungs-Analyse

Während NVMe-Speicher Zwar sind die Vorlaufkosten höher, doch kann die höhere Geschwindigkeit den Bedarf an zusätzlichen Knoten reduzieren und so die langfristigen Investitionen senken. Andererseits Optische Speichernetzwerke sind budgetfreundlicher, eignen sich aber am besten für weniger leistungskritische Aufgaben wie das Archivieren.

Integrationsmöglichkeiten

• NVMe und Blockspeicher: Direkt auf Hardwareebene integrieren.
• Softwaredefinierter Speicher: Setzt auf APIs für nahtlose Integration.
• Gemischte Speichersysteme: Funktioniert gut in Hybrid-Setups und unterstützt sowohl lokale als auch Cloud-Umgebungen.
• Serverion AI GPU-Server: Mit gängiger KI-Frameworks vorkonfiguriert, was die Bereitstellung für KI-Workloads optimiert.

Zusammenfassung

Bei der Wahl des richtigen KI-Speichers geht es darum, die perfekte Balance zwischen Leistung, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Support zu finden. Dieser Artikel untersucht verschiedene Optionen, von NVMe-Systemen über optische Netzwerke bis hin zu GPU-fokussierten Servern. NVMe-Speicher zeichnet sich durch seine Geschwindigkeit und Effizienz aus und ist daher ideal für KI-Inferenzaufgaben in Echtzeit – allerdings ist es oft mit einem höheren Preis verbunden.

Für diejenigen, die Wert auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Kosten und Leistung legen, softwaredefinierte und gemischte Speichersysteme sind hervorragend geeignet, die hohen I/O-Anforderungen von KI zu bewältigen. Andererseits Blockspeicher und Mehrknotennetzwerke glänzen in groß angelegten verteilten Setups und bieten skalierbare und effiziente Datenverarbeitung.

Wenn es um spezialisierte KI-Workloads geht, Serverion AI GPU-Server bieten maßgeschneiderte Lösungen. Diese Server vereinen Leistung mit integrierter Sicherheit und Rund-um-die-Uhr-Überwachung und sind so selbst den anspruchsvollsten Aufgaben gewachsen.

Bei der Auswahl Ihrer KI-Speicherlösung sollten Sie die folgenden drei Schlüsselfaktoren berücksichtigen:

• Arbeitslastanforderungen: Passen Sie Ihre Speicherwahl an Ihre KI-Aufgaben an. Echtzeit-Inferenz profitiert von schnellerem Speicher, während das Training höhere Latenzen möglicherweise eher verzeiht.
• Skalierbarkeit und Budget: Entscheiden Sie sich für eine Lösung, die mit Ihren Bedürfnissen wächst, ohne Ihre finanziellen Grenzen zu überschreiten.
• Sicherheitsfunktionen: Suchen Sie nach Speichersystemen mit starkem Datenschutz, einschließlich erweiterter Sicherheitsmaßnahmen und DDoS-Schutz.

Priorisieren Sie bei kritischen KI-Operationen Lösungen, die erstklassige Hardware mit zuverlässigem Support und Monitoring kombinieren, um Ausfallzeiten auf ein Minimum zu beschränken.

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