Was ist KI-Speicher?

Die Innovation beschleunigt sich rasant, und KI-Projekte erfordern eine Speicherarchitektur, die sowohl dem wachsenden Datenwachstum Rechnung trägt als auch der Leistung, die Skalierbarkeit und den Zugriff mit geringer Latenz bietet, die KI-gestützte Workloads erfordern.

Laut einer Studie von Precedence Research wird der globale Markt für KI-gestützte Speicher von 35,95 Milliarden USD im Jahr 2025 auf etwa 255,24 Milliarden USD bis 2034 geschätzt. Die geschätzte jährliche Wachstumsrate (CAGR) beträgt 24,42 %.¹ Die beschleunigte Integration von KI und ML sowie der Anstieg von KI-Speicheranwendungen in verschiedenen Branchen treiben das Marktwachstum voran.

Unternehmen modernisieren ihre Datenspeicherinfrastruktur, um das Geschäftspotenzial von KI, ML und Advanced Analytics auszuschöpfen. Allerdings stehen sie vor der Herausforderung, dass Daten und Arbeitslasten über mehrere Regionen verteilt sind, und dass für das Training und die Inferenz von KI-Arbeitslasten immer mehr Zeit benötigt wird. Zu diesen Problemen kommen die Kosten und Knappheit von Ressourcen auf Abruf wie Grafikprozessoren (GPUs) hinzu. 

Laut einer Studie des IBM Institute for Business Value (IBV) erwarten 62 % der Führungskräfte, KI in ihren Unternehmen innerhalb von 3 Jahren einzusetzen. Allerdings gaben nur 8% an, dass ihre IT-Infrastruktur alle ihre KI-Anforderungen erfüllt.

Mit Blick auf die Zukunft glauben nur 42 % der Befragten, dass diese Infrastruktur die Datenmengen und Rechenanforderungen fortschrittlicher KI-Modelle bewältigen kann. Ebenso erwarten nur 46 %, dass es Echtzeit-Inferenzen in großem Maßstab unterstützt.

KI-Workloads erfordern Systeme, die Datenverarbeitungsengpässe reduzieren können, was Modelltraining, Feinabstimmung und Inferenz verlangsamt. Sie benötigen außerdem skalierbare Speichersysteme, um ständig wachsende Datensätze zu verarbeiten, insbesondere solche, die mit generativer KI und Large Language Model-(LLM-)Workloads verbunden sind.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, kann KI-Speicher über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) nahtlos in Open-Source-und proprietäre ML- und Deep-Learning-Frameworks integriert werden. Diese Fähigkeit beschleunigt das LLM-Training, die Modellentwicklung und verbessert die Gesamtleistung im gesamten KI-System.

Weitere Informationen finden Sie unter „Infrastruktur für KI: Warum Speicher wichtig ist“.

Die traditionelle Datenspeicherung wird für allgemeine Geschäftsanwendungen verwendet, während die KI-Speicherung die Grundlage für das effiziente und kostengünstige Trainieren und Ausführen komplexer, datenintensiver KI-Modelle bildet.

Während traditioneller Speicher sowohl mit strukturierten als auch unstrukturierten Daten arbeitet, ist er für typische Geschäfts-Workloads mit vorhersehbaren Mustern konzipiert, nicht für das Training von Modellen auf verteilten Systemen und das Durchführen von Inferenzen in großem Maßstab.

KI-Speicher bezeichnet die Systeme, die zur Speicherung und Verwaltung von Daten für das Training und den Betrieb von KI-Infrastruktursystemen verwendet werden, einschließlich Data Lake, Cloud-Speicher und Datenbanken. Es verarbeitet riesige Mengen unstrukturierter Daten (zum Beispiel Bilder, Audio, Video, Sensordaten).

Diese Datentypen erfordern ein Speichersystem, das hohe IOPS (Eingabe-/Ausgabeoperationen pro Sekunde) und geringe Latenz liefert, insbesondere während des Modelltrainings und der Inferenz.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Hauptunterschied zwischen traditionellem Speicher und KI-Speicher auf die Workload-Spezifikationen hinausläuft. Herkömmlicher Speicher wurde für konsistente, vorhersehbare Abläufe konzipiert, während KI-Workloads über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg einzigartige, anspruchsvolle Anforderungen haben.

Jede Phase des KI-Systemlebenszyklus – Datenaufnahme, Training, Inferenz und Modellaktualisierungen – hat individuelle Speicheranforderungen und erfordert Petabytes an Speicherkapazität und Hochgeschwindigkeitsspeicher.

KI-Speicher verwendet Datenpipelines, um einen kontinuierlichen Datenfluss zu ermöglichen, von der Erfassung über die Vorverarbeitung bis hin zur Modellnutzung. Er verwendet skalierbare Architekturen, darunter Object Storage und parallele Dateisysteme, die Daten parallel über mehrere Knoten hinweg verarbeiten. Diese Funktion ermöglicht KI-Anwendungen, Echtzeitdaten mit der erforderlichen hohen Geschwindigkeit zu verarbeiten.

Um Kosten und Leistung in Einklang zu bringen, werden für KI-Speicher typischerweise Speicherebenen verwendet. Häufig abgerufene Daten (Hot Tier) werden auf Hochgeschwindigkeits-Cache- und Flash-Speicher gespeichert, während weniger kritische Daten (warm oder kalt) auf kostengünstigen, langsameren Speichertechnologien für langfristige Speicherung gespeichert werden.

• Flash-basierter Speicher: KI Speicher basiert auf Solid-State Drives (SSDs). Diese SSDs sind halbleiterbasierteSpeichergeräte, die typischerweise NAND-Flash-Speicher für hohe Leistung, geringe Latenz und hohen Durchsatz nutzen, um Datensätze für Training und Inferenz zu verarbeiten.

• Einstufiges Design: Die meisten KI-Speicherlösungen verwenden eine einstufige Architektur und bieten eine konsolidierte, einheitliche Umgebung für häufig abgerufene Daten. Diese Architektur unterstützt Flash- oder SSD-Speicher für geringe Latenz und hohe E/A-Leistung.

• High-Bandwidth Memory (HBM): Rechenzentrum-GPUs, -CPUs, Beschleuniger und einige SSDs verwenden HBM, um eine leistungsstarke Datenübertragung bei geringerem Stromverbrauch als dynamische Direktzugriffsspeicher (DRAM), einer traditionelleren Speicherarchitektur, zu ermöglichen.

• NVMe-(Non-Volatile Memory Express-)Technologie: NVMe, ein Protokoll für hochparallele Datenübertragung, spielt eine entscheidende Rolle im KI-Speicher. NVMe-SSDs und Netzwerkspeicher (NVMe-oF) verfügen über die Geschwindigkeit, Programmierbarkeit und Kapazität, die erforderlich sind, um die massive parallele Verarbeitung in KI-Workloads zu unterstützen. 

• Data Repositories: KI Speicher nutzt Datenplattformen und Datendienste (zum Beispiel Data Lake, Warehouses, Lakehouses), um eine zentrale Umgebung für Roh- und unstrukturierte Daten zu schaffen. Dieser Prozess bricht Silos auf und macht das Verschieben von Daten zwischen Systemen überflüssig.

• Technologien zur Datenreduktion:  Datendeduplizierung, -kompression und Tiering-Techniken minimieren den Platzbedarf und die Kosten eines Unternehmens, während der für KI-Workloads erforderliche Hochleistungs-Zugriff erhalten bleibt.

• Skalierbare Umgebungen: KI-Speicher wird durch die Verwendung leistungsstarker, skalierbarer Infrastrukturmodelle bereitgestellt, wie Hybrid Cloud, lokal (On-Prem), Rechenzentrum und Edge.

KI-Speicher bietet wichtige Vorteile, die KI-Workflows und die Infrastrukturleistung optimieren, darunter:

• GPU-beschleunigte Leistung: Unterstützt GPU-beschleunigte Anwendungen und Workloads und liefert den Durchsatz, der für KI-Training und Inferenz benötigt wird.

• Einheitlicher Datenzugriff: Bietet Datei-, Volume- und Objektzugriff über verteilte Datenquellen hinweg, einschließlich traditioneller Speicher-, Cloud- und Edge-Umgebungen, wodurch die Notwendigkeit des Datentransfers zwischen Systemen entfällt.

• Datenzugänglichkeit ohne Bewegung: Ermöglicht den Zugriff auf Daten über mehrere Plattformen und Standorte hinweg, ohne sie physisch zu verschieben, wodurch Doppelarbeit und Netzwerkkosten reduziert werden.

• Automatisierter Datenschutz: Stellt Daten bereit, die Richtlinien und Schutzmethoden wie Verschlüsselung über verschiedene Umgebungen hinweg nutzen, um sicherzustellen, dass KI-Datensätze während ihres gesamten Lebenszyklus geschützt sind.

• Cloud-Integration: Verbindet Daten aus dem Rechenzentrum mit Public Cloud-Ressourcen, verbessert die Zusammenarbeit mit der Anwendung und bringt mehr Agilität zu den KI-Workloads.

• Vereinfachtes Speichermanagement: Bietet integrierte Skalierbarkeit, Automatisierung und vereinfachte Abläufe, wodurch die Komplexität von KI-Initiativen reduziert wird.

• Kostenoptimierung:Beseitigt Silos und Duplikationen bei der Zusammenführung von Compute- und Speicherressourcen zur Senkung der Infrastrukturkosten ohne Beeinträchtigung der KI-Leistung.

Die Speicherung von KI-Daten spielt eine entscheidende Rolle in vielfältigen, datenintensiven Arbeitsabläufen der KI, des maschinellen Lernens und des Hochleistungsrechnens (HPC) . Im weiteren Verlauf sind einige branchenspezifische Anwendungsfälle:

• Einzelhandel

• Gesundheitswesen

• Finanzen

• Unterhaltung

• Herstellung

• Versicherungswesen

Einzelhändler nutzen KI-Speicher, um große Datenmengen und Metadaten zu verwalten, die durch Verkaufstransaktionen, Kundeninteraktionen, soziale Medien und IoT-Geräte generiert werden. Dieser Prozess ermöglicht eine Echtzeit-Bestandsoptimierung, personalisierte Empfehlungen und Bedarfsprognosen.

Im Gesundheitswesen beschleunigt KI-Speicher die Arzneimittelforschung und unterstützt klinische Entscheidungsunterstützung durch KI (zum Beispiel NVIDIA BioNeMo, IBM watsonx®), während riesige genomische Datensätze, medizinische Bilddateien und elektronische Gesundheitsakten verarbeitet werden.

Banken und andere Finanzinstitute sind auf skalierbare KI-Speicher angewiesen, um riesige Datenmengen aus Transaktionsvolumina zu verwalten. Dies ermöglicht es Algorithmen des maschinellen Lernens, Muster und Anomalien bei Millionen von Transaktionen in Echtzeit zu erkennen und so die Betrugserkennung und personalisierte Bankdienstleistungen zu unterstützen.

Streaming-Dienste wie Netflix und Amazon nutzen KI-Datenspeicher, um die Sehverlaufsdaten in großem Maßstab zu verarbeiten und so Echtzeit-Empfehlungsmaschinen zu ermöglichen, die personalisierte Inhalte liefern.

KI Speicher bietet Datenverwaltung für Sensoren und Maschinen auf Fabrikflächen. Diese Infrastruktur ermöglicht vorausschauende Wartung, optimiert Lieferketten und automatisiert die Qualitätskontrolle in Echtzeit.

KI-Speicher unterstützt die automatisierte Risikoprüfung und Schadenbearbeitung durch schnellen Zugriff auf Dokumente, Fotos und unstrukturierte Daten. Dieser Ansatz ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Bilderkennungsmodelle, um die Risikobewertung und die Schadensregulierung zu beschleunigen.