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  4. Potentielle Engpässe von KI-Systemen mit modernen Speicherlösungen vermeiden
AI-Inferenz steht gegenüber AI-Training im Vordergrund; Speicher
wird zum substanziellen Bestandteil von AI-Architekturen.
Überblick mit aktuellen Entwicklungstrends und einem Recap zur
(US) FMS 2026...

Um was geht es in diesem Podcast?

Inzwischen sind fast alle zentralen Infrastrukturbereiche
(Hardware, Software, Prozesse) von KI betroffen. Dies betrifft
Datenbanken, aktive Archive, Netzwerke, die
plattformübergreifende Datenverwaltung, Echtzeit-Datenzugriffe,
usw. 

Dem gegenüber steht eine zunehmende Infrastruktur-Komplexität mit
steigende Kosten, getrieben durch entsprechende Sicherheits-,
Verfügbarkeit und Leistungsanforderungen.

Der KI-Wertbeitrag hängt heute wesentlich von datengetriebenen
Innovationen und damit auch der vorhandenen Speicherebene ab.
Beispiel: Applikationen mit massiven Datensätzen benötigen
konstant hohe I/O-Leistungswerte (IOPS, GB-/TB/s) und je nach
Profil extrem niedrige Latenzen. Hochparallele I/O-Architekturen
für Server und Storage im Verbund mit HDDs, NAND Flash und Memory
stellen dazu die Basis.

Gesteuert wird die Hardware über Software-definierte Systeme auf
Server- bzw. Appliance-Ebene. Hochleistungs-Filesysteme
integrieren NVMe-basierten Flash-Speicher und HDDs auf I/O-level
mit GPU-/CPUs von Servern, Objektspeicher und Interconnects mit
geringer Latenz, dies innerhalb von Fabric-Architekturen mit
NVMeoF oder Infiniband.

Welche Speichertechnologien und Trends in diesem Zusammenhang
relevant sind, werden im Podcast näher erläutert...

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„Potentielle Engpässe von KI-Systemen mit modernen Speicherlösungen vermeiden“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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