Hammer | Hochleistungsspeicher für HPC- und KI-Anwendungen

Warum moderne KI- und HPC-Workloads speziell entwickelte Speicherlösungen benötigen

Künstliche Intelligenz (KI) und Hochleistungsrechnen (HPC) verändern die Art und Weise, wie Unternehmen Daten analysieren, Modelle trainieren und Innovationen beschleunigen. Diese Workloads stellen jedoch extreme Anforderungen an die Infrastruktur – insbesondere an den Speicherplatz. Traditionelle Speicherplattformen können mit dem erforderlichen Umfang, der Geschwindigkeit und der Parallelverarbeitung schlichtweg nicht mithalten.

Extrem hoher Durchsatz für massive Datenpipelines

KI-Training und HPC-Simulationen verbrauchen und erzeugen enorme Datensätze, die mit Leitungsgeschwindigkeit an GPUs und Rechenknoten übertragen werden müssen.
Speziell entwickelte parallele Dateisysteme und NVMe-optimierte Architekturen beseitigen Engpässe, die die Trainingszyklen verlangsamen.
Eine dauerhafte Leistung im Multi-GB/s-Bereich gewährleistet, dass die GPUs voll ausgelastet bleiben und nicht ungenutzt auf Daten warten.

Geringe Latenz für Echtzeitverarbeitung

Inferenzmaschinen und Echtzeitanalysen erfordern Reaktionszeiten im Mikrosekundenbereich.
Spezialisierte Speicherebenen (NVMe, NVRAM, Burst-Puffer) reduzieren die Latenz im Vergleich zu herkömmlichen SAN/NAS-Systemen drastisch.
Eine optimierte Metadatenverarbeitung ist für Arbeitslasten mit Millionen kleiner Dateien unerlässlich.

Hohe Parallelität für GPU- und Cluster-Workloads

Tausende von Rechenthreads können gleichzeitig auf die Speicherschicht zugreifen.
Parallele Ein-/Ausgabe und Zugriff von mehreren Knoten sind unerlässlich, um Konflikte zu vermeiden.
Optimierte Lese-/Schreibmuster unterstützen gemischte Arbeitslasten (Training, Inferenz, Vorverarbeitung, Checkpointing).

Nahtlose Integration mit KI- und HPC-Ökosystemen

Kompatibilität mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, RAPIDS, Slurm, Kubernetes und Spark.
Die Unterstützung für GPU‐direct und RDMA beschleunigt die Datenübertragung.
APIs und Automatisierung optimieren Datenpipelines und MLOps-Workflows.

Multi-Site-, Hybrid- und Cloud-fähige Architekturen

KI-Workloads erstrecken sich häufig über Edge-, Rechenzentrums- und Cloud-Umgebungen.
Globaler Namensraum und Objektspeicher vereinfachen den Datenzugriff über verschiedene Standorte hinweg.
Cloud Bursting und Replikation unterstützen flexible Skalierung.

KI und HPC erfordern eine neue Speicherklasse

Moderne KI- und HPC-Workloads benötigen Speicher, der folgende Eigenschaften aufweist:

Schnell genug, um GPUs zu versorgen

Skalierbar genug, um mit explodierenden Datensätzen umzugehen

Gleichzeitig genug für die Berechnung mehrerer Knoten

Robust genug, um unternehmenskritische Daten zu schützen

Effizient genug, um die langfristigen Kosten zu kontrollieren

Hochleistungsspeicher für HPC- und KI-Anwendungen

Beschleunigte Rechenleistung für reale Arbeitslasten entwerfen, validieren und skalieren

Warum moderne KI- und HPC-Workloads speziell entwickelte Speicherlösungen benötigen

Extrem hoher Durchsatz für massive Datenpipelines

Geringe Latenz für Echtzeitverarbeitung

Hohe Parallelität für GPU- und Cluster-Workloads

Nahtlose Integration mit KI- und HPC-Ökosystemen

Multi-Site-, Hybrid- und Cloud-fähige Architekturen

KI und HPC erfordern eine neue Speicherklasse

Moderne KI- und HPC-Workloads benötigen Speicher, der folgende Eigenschaften aufweist:

Speziell entwickelte Speicherlösungen sind nicht optional… sie sind die Grundlage für Leistung, Genauigkeit und ROI in KI- und HPC-Umgebungen.

Unsere KI/HPC-Anbieter

Kontaktieren Sie uns

Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen...