Warum der richtige Data-Center-Speicher die Grundlage für eine erfolgreiche KI-Nutzung ist

Es ist allgemein bekannt, dass die Entwicklung von KI und großen Sprachmodellen (LLMs) umfangreiche Datensätze erfordert. Das allein reicht jedoch nicht aus. Um wirklich herausragende Ergebnisse zu erzielen, benötigen die Modelle auch einen schnellen und effizienten Datenzugriff – die Art von Zugriff, die herkömmliche Speicher selten bieten. Dies ist wohl eines der ersten Hindernisse, auf das Unternehmen heute auf dem Weg zur KI stoßen.

Im letzten Jahrzehnt hat sich die Branche allmählich in Richtung Hochleistungsspeicher verlagert – spezialisierte Speicher, die darauf ausgelegt sind, riesige Datenmengen mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit zu verarbeiten. Die Einführung von Technologien wie Solid-State-Drives (SSD) und Non-volatile Memory Express (NVMe) hat dazu beigetragen, die Speicherinfrastruktur zukunftssicher zu machen, da sie einen schnelleren Zugriff als herkömmliche Speicher bieten.

Hochleistungsspeicher stehen für einen schnellen Datenzugriff, geringe Latenz und einen hohen Durchsatz. Deshalb sind sie zu einem so wichtigen Asset für die KI und andere Anwendungen geworden, die die schnelle Verarbeitung umfangreicher Datensätze erfordern.

KI-Projekte stehen oder fallen oft mit der Stärke ihrer Datengrundlage. Wie schnell Daten abgerufen, verarbeitet und übertragen werden können – sowie die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit – wird letztendlich über den Erfolg entscheiden.

Die wachsende Bedeutung der Speicherleistung

Die Zahlen sprechen für sich. Die weltweiten Ausgaben für KI-Infrastruktur werden laut IDC 2026 voraussichtlich 497 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2029 die Marke von 1 Billion US-Dollar überschreiten. Während ein dedizierter KI-Speicher derzeit nur einen kleinen Anteil (2,4 %) am Gesamtwert der KI-Infrastruktur ausmacht, beschleunigt sich die Nachfrage in Unternehmen rapide. Nachdem die Unternehmen in den letzten zwei Jahren Budgets auf GPUs und KI-Server umgeschwenkt haben, können sie Speicher-Upgrades nicht länger aufschieben. Diese aufgestaute Nachfrage, kombiniert mit der Skalierung von Inferenz-Workloads, die schneller als erwartet erfolgt, macht eine moderne externe Speicherstrategie zu einer dringenden Priorität im gesamten Data Center.

Ein Speichersystem kann mehrere Phasen eines modernen Computing-Workflows beeinflussen, einschließlich der Art und Weise, wie Daten aufgenommen, verarbeitet, analysiert, archiviert und letztendlich abgerufen werden. Das macht die Speicherleistung zu einer architektonischen Überlegung und nicht zu einer Entscheidung, die aufgeschoben werden kann, bis die Rechenleistung ausgewählt wurde.

KI treibt auch die wachsende Nachfrage nach Hochleistungsspeichern voran. Der allgemeinen Auffassung nach mag die KI-Infrastruktur von Grafikprozessoren (GPUs) und spezialisierten Beschleunigern abhängen, doch entscheidend ist auch die Fähigkeit, Daten schnell bereitzustellen.

Machine-Learning-Modelle werden beispielsweise mit enormen Datensätzen trainiert, die einen kontinuierlichen Datenzugriff und eine hohe Übertragungsrate erfordern. Wenn der Speicher zu langsam ist, bleiben teure Rechenressourcen ungenutzt, wodurch sich die Trainingszeiten verlängern und die Kosten erhöhen.

Letztendlich bietet eine bessere Speicherleistung Unternehmen mehr geschäftskritische Zuverlässigkeit. Unabhängig davon, ob es sich um fortschrittliches Caching oder robuste Failover-Mechanismen handelt, minimieren Hochleistungsspeicher unerwartete Ausfallzeiten und erhalten den fortlaufenden Betrieb aufrecht. Diese verbesserte Zuverlässigkeit und Langlebigkeit ist die Grundlage für den Erfolg zukünftiger Projekte.

Der geschäftliche Nutzen von Hochleistungsspeichern

Einer der größten Vorteile von Hochleistungsspeichern ist, dass sie hochleistungsfähige parallele E/A unterstützen und so mehreren Clients, Knoten und Workloads ermöglichen, gleichzeitig mit geringerer Latenz und höherem Durchsatz auf Daten zuzugreifen. Mehrere Datenoperationen reduzieren die Latenz und maximieren den Durchsatz, wodurch rechenintensive Workloads erheblich beschleunigt werden. In diesem Zusammenhang kommen SSD und NVMe zum Tragen, die sich beide für die parallele Datenverarbeitung eignen. Im Vergleich zu herkömmlichen festplattenbasierten Systemen unterstützen SSD- und NVMe-Architekturen eine wesentlich höhere Parallelität und geringere Latenz, so dass Speicherengpässe bei KI-Workloads reduziert werden.

Die reduzierte Latenz und die höheren Datenübertragungsraten von Hochleistungsspeicherdiensten haben dazu beigetragen, KI-Workloads in verschiedenen Branchen, einschließlich Finanzwesen und Gesundheitswesen, zu beschleunigen.

Ein großer Teil davon stammt von Systemen mit hohem Durchsatz, die wachsende Datenmengen und Benutzerzahlen nahtlos bewältigen können, um Engpässe zu vermeiden. Bei steigenden Datenmengen kann ein auf hohen Durchsatz ausgelegter Speicher skaliert werden, um die Nachfrage zu erfüllen und reaktionsfähig zu bleiben mit dem Ziel, den Erfolg eines Unternehmens nicht zu beeinträchtigen.

Es gibt auch einen klaren Nutzen für die Effizienz. Die Verarbeitung größerer Arbeitslasten mit weniger Ressourcen oder derselben Arbeitslasten in kürzerer Zeit verbessert die Auslastung und senkt den betrieblichen Aufwand. In der Praxis bedeutet dies, mehr Arbeit mit weniger Servern zu erledigen, was eine verbesserte Kosteneffizienz und einen höheren ROI bedeutet.

Datenschutz im KI-Zeitalter

Nehmen Sie eine ganzheitliche Betrachtung Ihrer KI-Roadmap vor. Diesen Ratschlag finden Sie in einem aktuellen Dell-Blog: „Speicher ist der heimliche Held der KI-Strategie jedes Kunden.“

„Die Rechnerebene mag das Front-End sein, aber der Speicher ist der Bereitstellungsmechanismus, der Daten so schnell und sicher wie möglich an diese Rechnerressourcen liefert“, meint Stewart Hunwick, Field CTO für EMEA bei Dell Technologies.

„Sicher“ ist ein entscheidender Punkt, da der richtige Speicher die Grundlage für den zukünftigen KI-Erfolg bildet. Die KI ist auf große Datenmengen angewiesen, die wiederholt an mehreren Orten verschoben und verwendet werden, was wiederum zu einem neuen Sicherheitsproblem führt. Deshalb muss Resilienz dort sein, wo Daten verarbeitet werden. Diese Resilienz von Anfang an in die Datengrundlage zu integrieren, bedeutet, die Unternehmens-KI in großem Maßstab zuverlässig zu machen.

Genau dieser Gedanke steht hinter der Dell AI Data Plattform, die mit dem Ziel entwickelt wurde, Daten auf einer konsistenten Grundlage zu platzieren, zu verarbeiten und zu schützen. Sie bringt KI-Workloads näher an die Daten, reduziert unnötige Bewegungen und operativen Overhead und automatisiert die Vorbereitung, die Daten für KI wirklich nutzbar macht. Sie skaliert außerdem unstrukturierte Leistung und Kapazität unabhängig voneinander, sodass kein einzelnes KI-Projekt ein eigenes Infrastrukturproblem wird. Das Ergebnis ist eine konsistente Grundlage für Training und Ingestion bis hin zur Inferenz.

Diese Grundlage beruht auf einem bewährten, speziell zu diesem Zweck entwickelten Portfolio. PowerStore, PowerScale, PowerProtect, PowerMax, PowerFlex und ObjectScale adressieren jeweils unterschiedliche Workload-Anforderungen und bieten gleichzeitig eine gemeinsame Betriebserfahrung. Darüber hinaus wurde Dell Technologies als führender Anbieter im 2026 Gartner Magic Quadrant für Enterprise Storage-Plattformen eingestuft. Innerhalb der Plattform sind die Storage Engines darauf ausgelegt, die KI mit voller Geschwindigkeit am Laufen zu halten. NVIDIA-zertifizierte Dell PowerScale-Systeme liefern beispielsweise die erforderliche Leistung, um GPU-intensive KI-Workloads in jeder Größenordnung am Laufen zu halten.

Die Botschaft ist einfach. Der Speicher ist kein reines Back-End-Dienstprogramm mehr. Er ist die KI-fähige Datengrundlage, um Ambitionen in Produktion umzusetzen und den Teams die erforderliche Leistung, Skalierbarkeit und Resilienz zu bieten, damit sie mit Zuversicht innovieren und voranschreiten können.