Speicherinfrastrukturen für datenintensive KI-Anwendungsumgebungen

KI-Anwendungen mit zum Teil massiven Datensätzen verlangen nach
skalierbar hoher Rechen- und Speicherleistung; dies zu
vertretbaren Kosten.


Klassischer SAN-/NAS-Speicher skaliert bei diesen
Workload-Profilen in Bezug auf kritische Parameter wie
I/O-Leistung, Latenzzeiten, lineare Erweiterbarkeit, OPEX und
CAPEX nicht entsprechend.


Gefordert sind moderne Speichertechnologien und Protokolle wie
NVMe(oF) im Verbund mit QLC-NAND, DRAM-Caching, Storage Class
Memory sowie massiv parallele Filesystem- und
Speichersoftware-Lösungen; insbesondere bei steigenden
Bandbreiten-Anforderungen mit zufälligen Zugriffsmustern von
kleinen bis sehr großen Files.


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