9 Der beste Speicher für generative KI hängt davon ab, was das KI-System tut. Modelltraining im großen Maßstab erfordert womöglich extrem hohen Durchsatz, Retrieval-Augmented Generation (RAG) braucht effizienten Zugriff auf große Sammlungen von Unternehmensdaten, und Inferenz kann eigene Anforderungen an das Laden von Modellen, Caching und generierte Inhalte mit sich bringen. Zu den wichtigsten Optionen gehören Objektspeicher, paralleler Dateispeicher, All-Flash-Speicher, Cloud-Objektspeicher und lokaler NVMe-Speicher. Viele Umgebungen für generative KI in Unternehmen nutzen mehr als eine davon, weil keine einzelne Speichertechnologie für jede Phase des KI-Datenlebenszyklus optimiert ist. Die richtige Wahl hängt von Größe des Datensatzes, Leistungsanforderungen, Zugriffsmustern, Standort der Infrastruktur, Sicherheitsanforderungen und Kosten ab. Welche Speicheroptionen gibt es für generative KI? Speicher für generative KI lässt sich im Allgemeinen in fünf Kategorien einteilen. Jede deckt einen anderen Teil des Spektrums aus Leistung, Kapazität und Kosten ab. 1. Objektspeicher Objektspeicher wird häufig für große KI-Datensätze genutzt, weil er über Petabyte unstrukturierter Daten skalieren kann und den Zugriff über S3-APIs bereitstellt. Er kann Trainingsdatensätze, Dokumente für RAG, Bilder, Videos, Modelldateien, Checkpoints und generierte Inhalte speichern. Objektspeicher kann zudem als gemeinsame Datenschicht für mehrere Anwendungen dienen, statt Datensätze an einen bestimmten Server oder Rechencluster zu binden. Die Leistung unterscheidet sich zwischen Objektspeicherplattformen erheblich. Manche sind vor allem für Kapazitäts- und Archiv-Workloads ausgelegt, andere für KI- und Analyseumgebungen mit hohem Durchsatz. Am besten geeignet für: Große unstrukturierte Datensätze, KI-Data-Lakes, Quelldaten für RAG, Modell-Repositories und Umgebungen, in denen die Kapazität stark wachsen muss. 2. Paralleler Dateispeicher Parallele Dateisysteme verteilen Daten über mehrere Speicherknoten, sodass viele Clients gleichzeitig darauf zugreifen können. Sie sind im High Performance Computing weit verbreitet und in großen KI-Trainingsumgebungen wichtig geworden. Ihr Hauptvorteil ist die Fähigkeit, großen GPU-Clustern hohen Durchsatz zu liefern. Dateischnittstellen können zudem die Integration mit KI-Anwendungen vereinfachen, die auf klassische Dateisystem-Semantik ausgelegt sind. Die Kehrseite können Komplexität und Kosten der Infrastruktur sein, insbesondere wenn sehr große Mengen seltener genutzter Daten aufbewahrt werden müssen. Am besten geeignet für: Große GPU-Cluster, leistungsintensives Modelltraining und Workloads, die parallelen Dateizugriff benötigen. 3. All-Flash-Speicher All-Flash-Systeme nutzen Halbleitermedien für hohen Durchsatz und niedrige Latenz. Sie eignen sich für leistungskritische KI-Workloads, bei denen Verzögerungen im Speicher teure GPU-Ressourcen ausbremsen könnten. Flash kann aktive Trainingsdatensätze, Model Serving, Vorverarbeitung und andere Teile einer KI-Pipeline unterstützen, die schnellen Datenzugriff benötigen. Mit wachsenden Datensätzen wird die Kapazitätsökonomie zu einem wichtigen Kriterium. Eine Organisation hat womöglich Petabyte an potenziellen KI-Daten, auch wenn nur ein Teil davon Flash-Leistung benötigt. Am besten geeignet für: Leistungskritisches Training, Inferenz und aktive KI-Datensätze, bei denen Latenz und Durchsatz die Mehrkosten rechtfertigen. 4. Cloud-Objektspeicher Dienste wie Amazon S3, Azure Blob Storage und Google Cloud Storage sind in Umgebungen für generative KI in der Public Cloud weit verbreitet. Sie bieten elastische Kapazität und eine enge Integration mit Cloud-KI-Diensten, Datenplattformen und verwalteten Machine-Learning-Werkzeugen. Das macht sie besonders bequem für Organisationen, die KI-Anwendungen bereits rund um eine Hyperscale-Cloud entwickeln. Organisationen sollten zudem laufende Kapazitätsgebühren, Datentransferkosten, Anforderungen an die Datenresidenz und die Folgen des Verschiebens sehr großer Datensätze zwischen Cloud und On-Premises-Infrastruktur berücksichtigen. Am besten geeignet für: Cloudnative generative KI, Experimente, verwaltete KI-Dienste und Workloads, die bereits in einer Public Cloud laufen. 5. Lokaler NVMe-Speicher NVMe-Speicher bietet extrem schnellen lokalen Zugriff und kann nahe an CPUs und GPUs liegen. Er eignet sich für temporäre Datensätze, Caches, Scratch-Bereiche und andere Teile der KI-Pipeline, bei denen Latenz wichtiger ist als Kapazität oder langfristige Langlebigkeit. Er kann gemeinsamen Speicher zudem ergänzen, indem er häufig genutzte Daten näher an der Rechenleistung hält. Da lokales NVMe an einzelne Systeme angebunden ist, ist es in der Regel eine Komponente einer größeren KI-Speicherarchitektur und nicht das Repository für den gesamten KI-Datenbestand einer Organisation. Am besten geeignet für: Caching, Scratch-Daten, temporäre Arbeitsdatensätze und latenzempfindliche Verarbeitung nahe an der Rechenleistung. Speicher für generative KI im Vergleich Die Unterschiede werden deutlicher, wenn man die Optionen danach vergleicht, wofür sie konzipiert sind. SpeichertypBester EinsatzHauptstärkeWichtigster VorbehaltObjektspeicherGroße KI-Datensätze und RAGSkalierung und KapazitätsökonomieLeistung variiert je nach PlattformParalleler DateispeicherTraining im großen MaßstabParalleler DurchsatzKosten und betriebliche KomplexitätAll-Flash-SpeicherAktive Hochleistungs-WorkloadsNiedrige Latenz und DurchsatzWirtschaftlichkeit bei sehr großer KapazitätCloud-ObjektspeicherCloudnative KIElastizität und Cloud-IntegrationLaufende Kosten und DatenbewegungenLokales NVMeCache und ScratchSehr niedrige LatenzBegrenzte gemeinsame Kapazität Deshalb kann die Frage, ob Objekt-, Datei- oder Flash-Speicher „am besten für KI“ ist, in die Irre führen. Die Antwort hängt davon ab, welcher Teil der KI-Umgebung betrachtet wird. Welchen Speicher sollte ich für das Training von KI-Modellen nutzen? KI-Training kann einige der höchsten Leistungsanforderungen an den Speicher stellen. GPU-Cluster verarbeiten große Datensätze womöglich parallel, und teure Beschleuniger mit Daten zu versorgen, kann einen erheblichen aggregierten Durchsatz erfordern. Große Trainingsumgebungen nutzen daher häufig leistungsfähigen Objektspeicher, parallele Dateisysteme oder All-Flash-Infrastruktur. Die Eigenschaften des Datensatzes zählen ebenso wie die reine Kapazität. Millionen kleiner Dateien erzeugen ein anderes Speicherverhalten als große sequenzielle Objekte, und auch Vorverarbeitung und Netzwerkleistung beeinflussen, wie schnell Daten die GPUs erreichen. Organisationen, die große Trainingscluster aufbauen, sollten Speicher mit repräsentativen Datensätzen und realen KI-Pipelines bewerten, statt sich allein auf Spitzenwerte beim Durchsatz zu verlassen. Für kleinere Fine-Tuning-Workloads gelten diese extremen Anforderungen womöglich nicht. Das Fine-Tuning eines bestehenden Modells mit einem vergleichsweise kleinen proprietären Datensatz kann erheblich weniger Infrastruktur erfordern als das Training eines Foundation Models von Grund auf. Welchen Speicher sollte ich für RAG nutzen? Bei RAG verschiebt sich die Speicheranforderung oft von maximaler Trainingsleistung hin zu effizientem Zugriff auf große Mengen an Unternehmensinformationen. Ein RAG-System greift womöglich auf Dokumente, Support-Unterlagen, technische Handbücher, Forschungsdaten, Bilder, Anwendungsinformationen und andere proprietäre Datensätze zurück. Diese Quelldatensätze können stark wachsen, wenn Organisationen mehr Informationen an Anwendungen für generative KI anbinden. Objektspeicher ist eine Option, um diese großen unstrukturierten Datensammlungen vorzuhalten. Auch vorhandener Dateispeicher oder Cloud-Speicher kann geeignet sein, je nachdem, wo die Quelldaten bereits liegen und wie die RAG-Pipeline darauf zugreift. Vektordatenbanken spielen eine andere Rolle. Sie speichern und durchsuchen Vektor-Embeddings, die beim Retrieval genutzt werden, ersetzen aber nicht unbedingt das zugrunde liegende Repository mit den ursprünglichen Quellinformationen. Die Speicherentscheidung für RAG sollte daher sowohl die Retrieval-Schicht als auch den Ort berücksichtigen, an dem die maßgeblichen Unternehmensdaten liegen werden. Welchen Speicher sollte ich für KI-Inferenz nutzen? Die Anforderungen an Inferenz variieren je nach Anwendung erheblich. Ein Conversational-AI-Dienst, der Tausende gleichzeitige Benutzer bedient, stellt andere Anforderungen an die Infrastruktur als ein interner Assistent, der gelegentlich Fragen von Mitarbeitenden beantwortet. Modellgröße, Parallelität, Kontextlänge und Anforderungen an die Antwortzeit können allesamt die Speicher- und Arbeitsspeicherarchitektur beeinflussen. Lokales NVMe und Flash eignen sich für das Laden von Modellen, Caching und andere latenzempfindliche Funktionen. Gemeinsamer Datei- oder Objektspeicher kann mehreren Inferenzsystemen Zugriff auf Modelle, RAG-Datensätze und generierte Inhalte geben. Inferenz erzeugt zudem neue Daten. Bilder, Videos, Audio, Dokumente und andere KI-generierte Inhalte können schnell zur Kapazitätsfrage werden, wenn Anwendungen für generative KI im Unternehmensmaßstab laufen. Die Speicherplanung muss daher berücksichtigen, was KI-Systeme erzeugen, und nicht nur, was sie verbrauchen. Welchen Speicher sollte ich für große unstrukturierte KI-Datensätze nutzen? Objektspeicher wird besonders relevant, wenn die Hauptherausforderung darin besteht, sehr große Sammlungen unstrukturierter Informationen vorzuhalten. Generative KI kann bisher passive Unternehmensdaten wertvoller machen. Historische Dokumente, Bilder, Videos, wissenschaftliche Daten, Logs und andere Informationen können zu Trainingsdaten oder Kontext für künftige KI-Anwendungen werden. Diese Datensätze können den Petabyte-Bereich erreichen, selbst wenn nur ein Bruchteil aktiv verarbeitet wird. Objektspeicher ist für diese Art von Kapazitätswachstum ausgelegt und kann umfangreiche Metadaten zu einzelnen Objekten bereitstellen. Die S3-Kompatibilität ermöglicht zudem den Zugriff durch eine wachsende Zahl von Werkzeugen für KI, Analytik und Data Engineering. Unternehmen, die Objektspeicher für KI bewerten, sollten die Leistung dennoch sorgfältig prüfen. Ein Archiv-Objektspeicher und eine Hochleistungs-Objektspeicherplattform bieten womöglich ähnliche APIs, verhalten sich unter anspruchsvollen KI-Workloads aber sehr unterschiedlich. Welchen Speicher sollte ich für Private AI nutzen? Private-AI-Umgebungen halten KI-Infrastruktur und Daten auf Infrastruktur, die die Organisation selbst kontrolliert, statt sich vollständig auf öffentliche KI-Dienste zu verlassen. Die Speicheroptionen sind weitgehend dieselben, Objekt, Datei und Flash, doch die Auswahlkriterien ändern sich. Organisationen legen womöglich mehr Wert auf Datensouveränität, Zugriffskontrollen, Cyber-Resilienz und die Integration in die bestehende Rechenzentrumsinfrastruktur. Zudem müssen sie KI-Anwendungen womöglich Zugriff auf Daten geben, die bereits On-Premises gespeichert sind. On-Premises-Objektspeicher kann S3-Zugriff bieten, ohne dass die zugrunde liegenden Daten in eine Public Cloud verlagert werden müssen. Parallele Datei- und Flash-Systeme lassen sich daneben bereitstellen, wenn bestimmte KI-Workloads ihre Leistungsmerkmale benötigen. Private AI schreibt daher keine bestimmte Speichertechnologie vor. Sie macht die Kontrolle über Daten und Infrastruktur zu einem wichtigeren Teil der Entscheidung. Und hybride KI-Umgebungen? Viele Unternehmen werden generative KI über eine Kombination von Standorten betreiben. Daten bleiben womöglich in einem Unternehmensrechenzentrum, während ein Teil der KI-Verarbeitung in der Cloud stattfindet. Für Training und Inferenz kommen womöglich unterschiedliche GPU-Umgebungen zum Einsatz. Organisationen arbeiten zudem womöglich mit mehreren KI-Plattformen, während sich Modelle und Infrastruktur weiterentwickeln. In solchen Umgebungen werden Datenmobilität und Interoperabilität zu wichtigen Speicherkriterien. Eine Architektur, die gut funktioniert, Datensätze aber schwer oder teuer verschiebbar macht, kann Probleme verursachen, wenn sich die KI-Infrastruktur ändert. Offene Schnittstellen wie S3 können helfen, Daten für eine größere Bandbreite an Anwendungen und Plattformen zugänglich zu machen. Organisationen sollten prüfen, wohin Daten verschoben werden müssen, wie oft das geschieht und was diese Übertragungen kosten, bevor sie große KI-Datensätze an eine bestimmte Umgebung binden. Worauf sollten Sie bei Speicher für generative KI achten? Statt Speicher nach einem Etikett wie „AI-ready“ auszuwählen, sollten Sie bewerten, wie die Plattform zu den Workloads passt, die Sie tatsächlich betreiben wollen. Leistung Betrachten Sie Durchsatz, Latenz und Parallelität im Kontext der Anwendung. Das Training eines großen Modells über Hunderte GPUs stellt ganz andere Anforderungen als die Speicherung von Quelldokumenten für eine interne RAG-Anwendung. Skalierbarkeit KI-Datensätze können schnell wachsen, wenn weitere Quellen hinzukommen und sich generierte Inhalte ansammeln. Prüfen Sie, ob die Plattform vom aktuellen Datensatz bis in den Petabyte-Bereich wachsen kann, ohne zusätzliche Speichersilos zu schaffen oder störende Migrationen zu erfordern. Datenzugriff Ermitteln Sie, welche Schnittstellen Ihre KI-Werkzeuge tatsächlich nutzen. S3 ist in modernen KI- und Datenplattformen verbreitet, während manche Anwendungen weiterhin auf Dateiprotokolle oder POSIX-Semantik angewiesen sind. Die Unterstützung der richtigen Schnittstellen kann ebenso wichtig sein wie die zugrunde liegenden Medien. Kosten im großen Maßstab Vergleichen Sie die Kosten anhand der Datenmenge, die tatsächlich gespeichert wird, nicht anhand des ersten KI-Projekts. Die Wirtschaftlichkeit von Flash mag für einen aktiven Datensatz vertretbar sein, über mehrere Petabyte sieht sie ganz anders aus. Public-Cloud-Speicher bietet bequeme Elastizität, bringt aber laufende Gebühren für Kapazität und Datenbewegungen mit sich. Cyber-Resilienz KI-Datensätze, Modelle und Trainingsergebnisse können wertvolles geistiges Eigentum enthalten und schwer oder teuer neu zu erstellen sein. Bewerten Sie Unveränderlichkeit, Verschlüsselung, Authentifizierung, Zugriffskontrollen und Wiederherstellungsfähigkeiten neben Leistung und Kapazität. Datensouveränität Organisationen in regulierten Branchen oder Rechtsräumen mit Vorgaben zur Datenresidenz sollten wissen, wo ihre KI-Daten liegen und wer die Infrastruktur kontrolliert, auf der sie gespeichert sind. Das ist besonders relevant, wenn generative KI sensible Unternehmensinformationen einbezieht. Integration KI-Infrastruktur verändert sich schnell. Speicher, der mit mehreren Rechenplattformen, KI-Frameworks und Datenwerkzeugen zusammenarbeitet, kann Organisationen mehr Flexibilität geben, während sich Modelle und Beschleunigertechnologien weiterentwickeln. Wo passt Scality ADI ins Bild? Scality ADI ist eine Dateninfrastrukturplattform für Unternehmen, die große Mengen unstrukturierter Daten über KI und andere datenintensive Workloads hinweg verwalten. Sie ist relevant für Umgebungen für generative KI, die skalierbaren Objektspeicher benötigen, insbesondere wenn Organisationen private oder hybride KI-Infrastruktur aufbauen und die Kontrolle über große Unternehmensdatensätze behalten wollen. Scality ADI verbindet Datenspeicherung im großen Maßstab mit Funktionen für Unternehmens-KI, Cyber-Resilienz und souveräne Kontrolle. Die Plattform kann Umgebungen unterstützen, in denen KI-Datensätze Petabyte oder mehr umfassen und Daten über sich ändernde Anwendungen und Infrastrukturen hinweg zugänglich bleiben müssen. Scality arbeitet zudem mit KI-Infrastrukturtechnologien wie WEKA und F5 zusammen, sodass Organisationen je nach Workload-Anforderungen verschiedene Leistungs- und Datenmanagementebenen kombinieren können. Für Organisationen, die Speicher für generative KI bewerten, ist ADI daher eine Option, wenn unstrukturierte Daten im großen Maßstab, S3-Zugriff, Cyber-Resilienz und Datensouveränität wichtige Auswahlkriterien sind. Häufig gestellte Fragen zu Speicher für generative KI Eignet sich Objektspeicher für generative KI? Ja. Objektspeicher eignet sich gut für Workloads der generativen KI mit großen unstrukturierten Datensätzen, Quelldaten für RAG, Modell-Repositories, Checkpoints und generierten Inhalten. Die Leistungsanforderungen sollten dennoch für jeden Workload einzeln bewertet werden. Ist Dateispeicher für KI besser als Objektspeicher? Keines von beiden ist grundsätzlich besser. Paralleler Dateispeicher eignet sich gut für hochparallele Trainings-Workloads, während Objektspeicher für große KI-Datensätze mehr Skalierbarkeit und Kapazitätseffizienz bieten kann. Manche Umgebungen nutzen beides. Benötigt generative KI All-Flash-Speicher? Nein. All-Flash-Speicher kann leistungskritischen Workloads zugutekommen, doch nicht jeder Datensatz der generativen KI benötigt Latenz auf Flash-Niveau. Kapazität, Kosten und Zugriffshäufigkeit sollten die Entscheidung ebenfalls beeinflussen. Eignet sich Cloud-Speicher für generative KI? Cloud-Speicher kann eine gute Wahl für KI-Anwendungen sein, die bereits in Public-Cloud-Umgebungen laufen. Organisationen sollten bei der Speicherung sehr großer Datensätze Datentransferkosten, Vorgaben zur Datenresidenz und die langfristige Kapazitätsökonomie berücksichtigen. Welcher Speicher ist am besten für RAG? Objekt-, Datei- und Cloud-Speicher können allesamt Quelldatensätze für RAG unterstützen. Die beste Wahl hängt von der Größe des Datensatzes, dem bestehenden Speicherort der Daten, den Zugriffsmustern und der Integration der RAG-Pipeline mit dem Speichersystem ab. Wie viel Speicher benötigt generative KI? Die Anforderungen reichen von Terabyte für kleinere Anwendungen bis zu Petabyte oder Exabyte für Organisationen, die mit großen Trainingsdatensätzen, Multimediadaten oder umfangreichen Unternehmensdaten-Repositories arbeiten. Die Kapazitätsplanung sollte zudem Modelle, Checkpoints und KI-generierte Daten einbeziehen. Den richtigen Speicher für generative KI wählen Es gibt keine einzelne Speichertechnologie, die für jeden Workload der generativen KI am besten ist. Objektspeicher ist eine starke Option für große unstrukturierte Datensätze und RAG. Paralleler Dateispeicher kann anspruchsvolle Trainingsumgebungen bedienen. All-Flash und NVMe adressieren Workloads, bei denen niedrige Latenz entscheidend ist. Cloud-Objektspeicher kann zu Anwendungen passen, die rund um Public-Cloud-KI-Dienste gebaut sind. Viele Unternehmensumgebungen werden letztlich mehrere dieser Ansätze kombinieren. Die sinnvolle Frage lautet daher nicht einfach: „Was ist der schnellste Speicher für KI?“ Sie lautet: Welcher Speicher bietet die richtige Kombination aus Leistung, Skalierung, Zugriff, Schutz und Wirtschaftlichkeit für den konkreten Workload der generativen KI, der aufgebaut wird?
