Beschleunigtes Computing für reale Workloads entwerfen, validieren und skalieren
Warum moderne AI- und HPC-Workloads speziell entwickelten Speicher benötigen
KI und High‑Performance Computing (HPC) verändern, wie Organisationen Daten analysieren, Modelle trainieren und Innovationen beschleunigen. Doch diese Workloads stellen extreme Anforderungen an die Infrastruktur – insbesondere an den Speicher. Herkömmliche Speicherplattformen können mit dem erforderlichen Umfang, der Geschwindigkeit und der Parallelität einfach nicht Schritt halten.
Ultrahoher Durchsatz für massive Datenpipelines
KI-Training und HPC-Simulationen verbrauchen und erzeugen enorme Datensätze, die mit Leitungsgeschwindigkeit an GPUs und Rechenknoten geliefert werden müssen.
Speziell entwickelte parallele Dateisysteme und NVMe-optimierte Architekturen beseitigen Engpässe, die Trainingszyklen verlangsamen.
Anhaltende Multi-GB/s-Leistung stellt sicher, dass GPUs voll ausgelastet bleiben, anstatt untätig auf Daten zu warten.
Niedrige Latenz für Echtzeitverarbeitung
Inferenz-Engines und Echtzeitanalysen erfordern Antwortzeiten im Mikrosekundenbereich.
Spezialisierte Speicherstufen (NVMe, NVRAM, Burst-Buffer) reduzieren die Latenz im Vergleich zu herkömmlichen SAN/NAS erheblich.
Optimierte Metadatenverwaltung ist für Workloads mit Millionen kleiner Dateien unerlässlich.
Hohe Parallelität für GPU- und Cluster-Workloads
Tausende von Rechen-Threads können gleichzeitig auf die Speicherebene zugreifen.
Paralleler I/O und Multi-Node-Zugriff sind unerlässlich, um Engpässe zu vermeiden.
