Wenn KI-Workloads von der Experimentierphase in die Produktion übergehen, wird Speicher zu einem Kernbestandteil der Infrastruktur und nicht mehr nur zu einem Ort, an dem Daten aufbewahrt werden.
Die kurze Antwort lautet, dass KI-Speicherinfrastruktur in der Regel eine mehrstufige Architektur benötigt: Hochleistungsspeicher für aktives Training, Inferenz und Datenverarbeitung, kombiniert mit Hochkapazitätsspeicher für das viel größere Volumen an Datensätzen, Ausgaben, Protokollen und Modellartefakten, die sich im Laufe der Zeit ansammeln.
Diese Balance ist wichtig, weil KI zwei sehr unterschiedliche Speicheranforderungen hat. GPUs benötigen Daten schnell, aber Unternehmen brauchen auch eine wirtschaftliche Möglichkeit, immer größere Informationsmengen zu speichern.
Eine aktuelle, von WD gesponserte IDC-Studie ergab, dass 94,7 % der befragten Unternehmen mehr Daten speicherten, weil sie KI und generative KI einsetzten. Außerdem ergab sie, dass 74 % erwarteten, dass ihre Datenmengen in den folgenden drei Jahren um mindestens 25 % wachsen würden.
Die Herausforderung ist daher klar: KI-Speicher muss schnell genug sein, um die Compute-Ressourcen produktiv zu halten, aber gleichzeitig skalierbar und wirtschaftlich genug, um das anhaltende Datenwachstum zu bewältigen.
Welche Speicherinfrastruktur ist für KI-Workloads erforderlich?
Die meisten Unternehmens-KI-Umgebungen benötigen mehrere Speicherfunktionen, die zusammenarbeiten:
- Hochleistungsspeicher für aktives Training, Feinabstimmung und Verarbeitung
- Hochkapazitätsspeicher für große Datensätze und Data Lakes
- Wirtschaftlicher Speicher für generierte Inhalte, Protokolle, historische Daten und aufbewahrte Modellartefakte
- Hochbandbreiten-Netzwerk zwischen Compute und Speicher
- Datenmanagement, das Informationen zwischen Speicherebenen verschieben kann
- Unternehmensresilienz, Sicherheit und Governance
- Unabhängige Skalierbarkeit für Kapazität und Leistung
Dies ist wichtig, weil KI keine einzelne Workload ist.
Modelltraining, retrieval-augmentierte Generierung (RAG), Inferenz, Computer Vision und Datenvorbereitung können alle unterschiedliche I/O-Muster erzeugen. Selbst eine einzige KI-Anwendung kann Informationen durch mehrere Phasen mit sehr unterschiedlichen Leistungsanforderungen bewegen.
Der effektivste Enterprise-Speicher für KI passt die Speicherressourcen daher an jeden Teil des Datenlebenszyklus an, anstatt zu versuchen, jede Workload von einer einzigen Speicherebene auszuführen.
Warum benötigt KI Hochleistungsspeicher?
Moderne Beschleuniger können riesige Datenmengen verarbeiten, aber nur, wenn die Informationen schnell genug bei ihnen ankommen.
Wenn der Speicher Daten nicht so schnell liefern kann, wie GPUs sie verbrauchen, können teure Rechenressourcen Zeit mit Warten statt mit Verarbeiten verbringen.
Das macht Hochleistungsspeicher für KI besonders wichtig für:
- Modelltraining und Feinabstimmung
- Checkpoint-Erstellung und Wiederherstellung
- Datenaufbereitung
- Groß angelegte Analytik
- RAG-Pipelines
- Vektor- und Embedding-Workflows
- Hochdurchsatz-Inferenz
- KI kombiniert mit HPC
- Multimodale Datensätze
Der Rohdurchsatz ist nur ein Teil der Gleichung.
Storage-Architekten müssen auch Latenz, IOPS, Metadaten-Leistung, Parallelität und Netzwerkbandbreite berücksichtigen.
Eine Trainings-Workload, die riesige Dateien sequenziell liest, benötigt möglicherweise einen sehr hohen dauerhaften Durchsatz. Eine Anwendung, die auf Millionen kleiner Dateien zugreift, könnte viel stärker von Metadaten- und Random-Access-Leistung abhängen.
Der wichtige Punkt ist, dass die Speicherleistung an der tatsächlichen KI-Workload gemessen werden muss, nicht nur an einem Schlagzeilen-Benchmark.
Wie beeinflusst der Speicher die KI-Leistung?
Der Speicher kann die KI-Leistung in der gesamten Pipeline beeinflussen.
Während der Datenvorbereitung bestimmt der Speicher, wie schnell Informationen aufgenommen, transformiert und vorbereitet werden können.
Während des Trainings kann ein unzureichender Durchsatz dazu führen, dass GPUs auf Daten warten.
Checkpointing erzeugt einen weiteren Bedarf. Große verteilte Modelle können regelmäßig erhebliche Datenmengen schreiben, und der Speicher muss diese Spitzen effizient abfangen.
Bei RAG- und Inferenzanwendungen kann die Abrufleistung beeinflussen, wie schnell unterstützende Daten verfügbar werden.
Diese Anforderungen werden mit zunehmender Skalierung von KI immer bedeutender. Ein System, das problemlos vier GPUs versorgt, kann sich ganz anders verhalten, wenn Dutzende von Beschleunigern gleichzeitig auf dieselben Datensätze zugreifen.
Speicher, Rechenleistung und Netzwerk sollten daher als ein System konzipiert werden.
Vergleich von Speicheroptionen für Enterprise-KI
Keine einzelne Speichertechnologie ist für jede Phase einer KI-Workload ideal.
| Speicheransatz | Am besten geeignet für | Hauptstärke | Hauptbeschränkung | Typische KI-Rolle |
|---|---|---|---|---|
| NVMe-Flash | Aktives Training und latenzempfindliche Daten | Hoher Durchsatz und niedrige Latenz | Höhere Kosten pro TB | Performance-Tier |
| Scale-out-Dateispeicher | Verteiltes Training und gemeinsame Datensätze | Gleichzeitiger Zugriff von vielen Knoten | Erfordert sorgfältige Metadaten-Planung | Training und Checkpoints |
| Objektstorage | Große unstrukturierte Datensätze | Sehr hohe Skalierbarkeit | Nicht jede Workload nutzt Objektschnittstellen nativ | Data Lakes und RAG-Quellen |
| Enterprise-HDD-Speicher | Persistente Datensätze mit hoher Kapazität | Dichte- und Kapazitätsökonomie | Niedrigere IOPS und Latenz als Flash | Kapazitäts-Tier |
| Lokaler Speicher | Knotenspezifische Verarbeitung | Datenlokalität | Schwieriger zu teilen und zu verwalten im großen Maßstab | Cache- und Scratch-Speicher |
| Cloud-Speicher | Elastische oder variable Workloads | Flexible Nutzung | Wiederkehrende Speicher- und Datenübertragungskosten | Hybride und Burst-Workloads |
| Mehrstufiger On-Prem-Speicher | Produktive Enterprise-KI | Balance zwischen Leistung und Kosten | Erfordert effektives Datenmanagement | End-to-End-KI-Plattformen |
Die praktische Antwort ist in der Regel eine Kombination.
Flash unterstützt das aktive Arbeits-Set, während skalierbare HDD-basierte Kapazität eine wirtschaftliche Heimat für den größeren Pool persistenter Daten bietet. Gemeinsamer Datei- oder Objektspeicher kann den Zugriff über Compute-Knoten hinweg ermöglichen, und Cloud-Ressourcen können weiterhin genutzt werden, wenn Elastizität sinnvoll ist.
WDs aktuelle KI-Infrastruktur-Empfehlung betont ebenfalls eine tiered Architektur, anstatt HDD und Flash als konkurrierende Technologien zu behandeln.
Warum KI-Speicherinfrastruktur tiered sein sollte
KI konsumiert Daten, aber sie erzeugt sie auch.
Inferenzausgaben, synthetische Datensätze, Metadaten, Embeddings, Protokolle, Modellversionen und Checkpoints können alle zu persistenten Informationen werden.
Laut der von WD gesponserten IDC-Studie aus dem Jahr 2026 gaben 74,3 % der befragten Organisationen an, dass KI und GenAI dazu geführt hätten, dass sie Daten länger aufbewahren. Auch historische Informationen werden zunehmend aktiver, da Organisationen archivierte Daten immer häufiger für neue KI-Workloads wieder online bringen.
Alle diese Informationen dauerhaft auf Premium-Flash zu speichern, kann teuer werden.
Eine tiered Architektur löst dies, indem sie den aktiven Arbeitssatz von dem viel größeren persistenten Datenbestand trennt.
Performance-Tier
Hochleistungsspeicher kann Folgendes enthalten:
- Aktive Trainingsdatensätze
- Modell-Checkpoints
- Häufig abgerufene RAG-Inhalte
- Feature Stores
- Temporäre Verarbeitungsdaten
- Häufig abgerufene Modellartefakte
Kapazitäts-Tier
Hochkapazitätsspeicher kann Folgendes enthalten:
- Rohquelldaten
- Historische Trainingsdaten
- KI-generierte Inhalte
- Protokolle
- Archivierte Checkpoints
- Frühere Modellversionen
- Sicherungsdaten
- Informationen, die später möglicherweise wieder in aktive KI-Workflows einfließen
Die Kundenerhebung von WD für 2026 ergab außerdem, dass 87% der Befragten bei der Betrachtung von KI-Infrastruktur der Kapazitätserweiterung und der TCO-Optimierung Priorität einräumten.
Deshalb sollte die Speicherdiskussion nicht einfach als HDD versus Flash geführt werden.
Flash bewältigt Workloads, bei denen Leistung direkt Wert schafft. Hochkapazitive HDD-Infrastruktur hilft, persistente KI-Daten im großen Maßstab wirtschaftlich zu machen.
Häufige KI-Speicherengpässe bei skalierenden Workloads
Speicherbeschränkungen werden oft erst sichtbar, nachdem eine KI-Umgebung erweitert wurde.
Unzureichender aggregierter Durchsatz kann auftreten, wenn viele Trainingsknoten gleichzeitig Daten anfordern.
Metadaten-Engpässe können auftreten, wenn Workloads Millionen oder Milliarden von Dateien öffnen und verwalten müssen.
Checkpoint-Spitzen können plötzlichen Schreibdruck auf die gemeinsame Infrastruktur ausüben.
Workloads mit kleinen Dateien können sich ganz anders verhalten als Workloads, die von großen sequenziellen Übertragungen dominiert werden.
Netzwerk-Konkurrenz kann ebenfalls wie ein Speicherproblem erscheinen. Schnellerer Speicher hilft nicht, wenn das Netzwerk den verfügbaren Durchsatz nicht übertragen kann.
Schließlich kann eine schlechte Datenplatzierung Premium-Speicher unnötig beanspruchen, wenn inaktive Daten auf der leistungsstärksten Ebene verbleiben.
Diese Probleme machen eine Workload-Profilerstellung wichtig, bevor AI-Infrastruktur-Speicher erweitert wird.
Wo Western Digital Enterprise-Speicher in die AI-Infrastruktur passt
Western Digital Enterprise-Speicher ist besonders relevant für die hochkapazitive Seite einer mehrstufigen AI-Architektur.
Da AI-generierte und aufbewahrte Informationen wachsen, benötigen Unternehmen Kapazität, die skalieren kann, ohne den gesamten Datenbestand auf Premium-Flash zu platzieren.
WDs aktuelle KI-Infrastrukturstrategie konzentriert sich auf diese Herausforderung bei persistenten Daten und hebt Kapazität, TCO, Zuverlässigkeit und mehrstufige Architektur hervor, während KI-Systeme zu kontinuierlich betriebenen Produktionsumgebungen heranreifen.
Die architektonische Unterscheidung ist wichtig.
Hochleistungstechnologien sollten dort eingesetzt werden, wo Latenz und Durchsatz direkt von der Workload profitieren. Hochdichte Enterprise-HDD-Speicher können dann das viel größere Volumen an Quelldaten, historischen Informationen, generierten Ausgaben und anderen persistenten Datensätzen unterstützen.
Die beiden Ebenen lösen unterschiedliche Probleme und müssen zunehmend zusammenarbeiten.
Was ist die beste Speicherarchitektur für Enterprise-KI?
Für viele Unternehmen ist die praktischste KI-Speicherinfrastruktur gestaffelt, scale-out und workload-aware.
Eine typische Architektur umfasst:
Compute-Schicht
GPU- und CPU-Ressourcen für Training, Inferenz und Datenaufbereitung.
Hochgeschwindigkeits-Netzwerkfabrik
Hochbandbreiten-Konnektivität zwischen Compute und gemeinsam genutztem Speicher.
Performance-Speicherschicht
Flash-basierter Speicher für aktive Datensätze, Checkpoints und latenzempfindliche Workloads.
Kapazitätsspeicherschicht
Enterprise-HDD-Infrastruktur für Data Lakes, Quelldatensätze, generierte Informationen und historische Inhalte.
Datenschicht
Richtlinien und Software, die Informationen auf die geeignete Ebene platzieren.
Schutz und Governance
Replikation, Snapshots, Backup, Verschlüsselung, Authentifizierung und Aufbewahrungskontrollen.
Der Schlüssel liegt darin, für zukünftige Skalierung zu planen und nicht nur für den heutigen Datensatz.
Fragen Sie sich, was passiert, wenn der aktive Datensatz fünfmal größer und die aufbewahrten Daten zwanzigmal größer werden. Eine wirklich skalierbare Speicherarchitektur für KI-Workloads sollte es ermöglichen, Kapazität und Leistung zu steigern, ohne die gesamte Plattform neu aufzubauen.
Ist On-Prem-Speicher besser für KI-Workloads geeignet?
On-Premises-KI-Speicher kann besonders attraktiv sein, wenn Workloads vorhersehbar sind und Unternehmen eine bessere Kontrolle über Leistung, Datenstandort und Infrastrukturkosten benötigen.
Häufige Gründe sind:
- Große Datensätze, deren Verschiebung teuer oder umständlich ist
- Anforderungen an die Datensouveränität
- Sensibles geistiges Eigentum
- Konstante Produktions-Workloads
- Bestehende On-Premises-Datenbestände
- Bedarf an planbaren Infrastrukturausgaben
Dies macht On-Premises-Infrastruktur nicht grundsätzlich besser als die Cloud.
Die Cloud bleibt wertvoll für Experimente, Managed Services und Workloads, die schnelle Elastizität erfordern. Viele Unternehmen werden daher hybride Architekturen nutzen.
Die wichtige Frage ist, wo jeder Workload und jeder Datensatz am effektivsten betrieben werden kann.
Wie können Unternehmen KI-Speicher skalieren, ohne die Cloud-Kosten zu erhöhen?
Unternehmen können die Speicherkosten kontrollieren, indem sie die Annahme vermeiden, dass jeder KI-Datensatz dauerhaft den schnellsten Speicher benötigt.
Häufig zugegriffene Daten können auf Performance-Speicher verbleiben, während kältere Datensätze, Protokolle, Ausgaben und historische Modellartefakte auf wirtschaftlichere Kapazitätsstufen verschoben werden.
Dies ermöglicht zudem eine unabhängige Skalierung des Speichers von den GPUs.
Wenn die gespeicherten Daten schneller wachsen als der Rechenbedarf, können Organisationen HDD-Kapazität hinzufügen, ohne unnötige Beschleunigerressourcen zu erwerben. Wenn der I/O-Bedarf steigt, kann die Performance-Stufe separat erweitert werden.
Dieser Ansatz ist besonders nützlich für RAG, wo Organisationen möglicherweise eine große Menge an Unternehmensinformationen für KI-Systeme verfügbar machen möchten, obwohl nur ein Teil davon zu jedem Zeitpunkt auf dem schnellsten Speicher liegen muss.
Das Ziel ist es, den Premium-Speicher an den aktiven Arbeitsumfang anzupassen und nicht an die Wachstumsrate des gesamten Datenbestands.
Fünf Fragen, die bei der Dimensionierung von KI-Speicher zu stellen sind
1. Wie groß ist der aktive Datensatz?
Ermitteln Sie, wie viele Informationen tatsächlich einen Hochleistungszugriff erfordern.
2. Welcher aggregierte Durchsatz ist erforderlich?
Modellieren Sie gleichzeitige Workloads, anstatt einen einzelnen Compute-Knoten zu benchmarken.
3. Wie schnell werden persistente Daten wachsen?
Beziehen Sie Ausgaben, Protokolle, synthetische Informationen, Checkpoints und Modellartefakte ein.
4. Wie schnell müssen historische Daten wieder aktiv werden?
Dies hilft, das richtige Gleichgewicht zwischen Leistungs- und Kapazitätsstufen zu bestimmen.
5. Was passiert mit den TCO bei einem mehrfachen der heutigen Skalierung?
Berücksichtigen Sie Hardware, Rack-Platz, Netzwerk, Stromversorgung, Software und Management sowie die anfänglichen Speicherkosten.
KI-fähigen Speicher mit Hammer Stack entwerfen
Speicher erzielt die beste Leistung, wenn er gemeinsam mit Compute, Netzwerk, Stromversorgung und Kühlung konzipiert wird.
Hammer Stack verfolgt diesen infrastrukturweiten Ansatz für On-Premises-KI-Infrastruktur und bringt diese Komponenten rund um die Anforderungen der Workload zusammen.
Das ist wichtig, weil eine schlechte GPU-Auslastung nicht unbedingt ein GPU-Problem ist. Sie kann auf Speicherdurchsatz, Netzwerk, Datenpipelines oder eine ungeeignete Platzierung der Daten zurückzuführen sein.
Ebenso kann die Lösung jedes Speicherproblems mit Premium-Leistungskapazität unnötige Kosten verursachen.
Das Ziel ist es, die komplette Plattform um die Workload und ihr erwartetes Wachstum herum aufzubauen.
Häufig gestellte Fragen
Welche Speicherinfrastruktur ist für KI-Workloads erforderlich?
KI erfordert im Allgemeinen Hochleistungsspeicher für aktive Workloads, Hochkapazitätsspeicher für persistente Datensätze, Hochbandbreitennetzwerke und Datenmanagement, das Informationen zwischen Ebenen verschieben kann.
Warum benötigt KI Hochleistungsspeicher?
GPUs konsumieren Daten schnell. Speicher, der nicht genügend Durchsatz bereitstellen kann, kann Rechenressourcen warten lassen und die Gesamteffizienz der KI-Infrastruktur verringern.
Wie beeinflusst der Speicher die KI-Leistung?
Storage beeinflusst die Datenaufnahme, den Trainingsdurchsatz, das Checkpointing, die Wiederherstellung und den Informationsabruf. Die Leistung sollte daher zusammen mit der GPU- und Netzwerkauslastung bewertet werden.
Ist On-Premises-Speicher besser für KI?
Er kann es für dauerhafte Workloads, große Datensätze, Souveränitätsanforderungen und Organisationen sein, die eine größere Kontrolle über die Infrastruktur anstreben. Die Cloud bleibt nützlich, wenn Elastizität oder verwaltete Dienste wichtiger sind.
Was ist die beste Speicherarchitektur für Enterprise-KI?
Für viele Organisationen bietet eine mehrstufige Architektur, die flash-basierten Performance-Speicher mit skalierbarem Kapazitätsspeicher kombiniert, die praktischste Balance aus Leistung, Kapazität und Kosten.
Wie können Unternehmen KI-Speicher skalieren, ohne die Cloud-Kosten zu erhöhen?
Halten Sie das aktive Arbeits-Set auf Hochleistungsspeicher und verschieben Sie weniger aktive persistente Daten auf wirtschaftliche Kapazitätsstufen. Ermöglichen Sie, dass die Speicherkapazität nach Möglichkeit unabhängig von der Rechenleistung skaliert werden kann.
KI-Speicher rund um die Workload aufbauen
KI ist nicht nur eine Rechenherausforderung.
Mit der Skalierung von Workloads benötigen Unternehmen genügend Leistung, um Beschleuniger produktiv zu halten, genügend Kapazität, um schnell anwachsende Daten zu speichern, und ein wirtschaftliches Modell, das weiterhin funktioniert, wenn Terabytes zu Petabytes werden.
Das macht gestufte KI-Speicherinfrastruktur zunehmend wichtiger.
Nutzen Sie Hochleistungsspeicher, wo Geschwindigkeit zählt. Nutzen Sie Enterprise-Speicher mit hoher Kapazität, wo Dichte, Aufbewahrung und TCO zählen. Verbinden Sie diese Ebenen dann durch eine Architektur, die darauf ausgelegt ist, wie KI-Daten tatsächlich erstellt, abgerufen und aufbewahrt werden.
Da Hammer Stack den breiteren Rahmen für die lokale KI-Infrastruktur bereitstellt und Western Digital Enterprise-Speicher die persistente Kapazitätsebene unterstützt, können Unternehmen beide Seiten der KI-Gleichung planen: Rechenleistung jetzt produktiv halten und gleichzeitig das Datenwachstum langfristig beherrschbar machen.
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