Neue Speicherstrategie für das KI-Zeitalter?
Mit zunehmender Größe von KI-Workloads werden Daten sowohl zur Quelle von Intelligenz als auch zum Flaschenhals, der diese begrenzt.
KI bringt neue Herausforderungen an die Infrastruktur mit sich, für die traditionelle Betriebsmodelle nie ausgelegt waren.
Bei traditionellen Speichermodellen stand die Datenspeicherung im Vordergrund. Bei KI-Workloads stehen zunehmend Abrufgeschwindigkeit, Zugänglichkeit und nachhaltiger Durchsatz in verschiedenen Umgebungen im Vordergrund.
Mit der zunehmenden Datenmenge in Edge-, Cloud- und Kernumgebungen führen zentralisierte Betriebsmodelle zu wachsenden Ineffizienzen in Bezug auf Latenz, Kosten und Skalierbarkeit.
Die Skalierung allein durch Erweiterung der Infrastruktur wird mit dem Wachstum von KI-Umgebungen zunehmend teurer.
Organisationen, die auf kurzfristige Planung setzen, sehen sich mit zunehmender operativer Komplexität und langsamerer Skalierbarkeit der Infrastruktur konfrontiert, wenn die Nachfrage nach KI zunimmt.
Infrastruktur, Betrieb, Finanzen und KI-Führung benötigen zunehmend aufeinander abgestimmte Planungsmodelle, um KI effektiv zu skalieren.
Um den ROI von KI zu maximieren, muss der Speicher im gleichen Maße wie die Investitionen in Rechenleistung skaliert werden. Wenn der Speicher nicht Schritt halten kann, wird die Rechenleistung ausgebremst, die GPUs arbeiten nicht mit maximaler Leistung und die Produktivität stagniert. Die finanzielle Performance ist eine Folge der Speicherstrategie.
Moderne KI-Infrastrukturen erfordern zunehmend, dass Unternehmen überdenken, wie Daten gespeichert, abgerufen und skaliert werden.
KI-Workloads ziehen Daten zunehmend dorthin, wo sie erzeugt und benötigt werden. Die Speicherstrategie muss berücksichtigen, wo die Daten optimal platziert werden sollten, und nicht, wo sie bisher gespeichert wurden.
Moderne Strategien planen die flexible Bewegung und Kategorisierung von Daten über verschiedene Speicherumgebungen und Medientypen hinweg, basierend auf den Durchsatz-, Zugriffsmuster-, Kapazitäts- und Governance-Anforderungen von KI-Workloads.
Da Energie und Platz zu primären Einschränkungen in KI-Rechenzentren werden, sind Terabyte pro Watt und Quadratmeter die neuen Optimierungsmetriken für die umfassende Bereitstellung der Inferenzökonomie.
Zukunftssichere Speicherstrategien antizipieren neue Datentypen, Workloads und Nutzungsmodelle und stimmen die Speicherbeschaffung auf KI-Roadmaps und die langfristige Kapazitätsplanung ab.
Sie werden lernen:
Seagate arbeitet mit vielen der datengetriebensten Organisationen der Welt zusammen, um sie bei der Bewältigung des Infrastrukturwachstums im KI-Maßstab, der Zugänglichkeit und der langfristigen Planung zu unterstützen.
Dieses Rahmenwerk soll Unternehmensleitern helfen, besser zu verstehen, wo Infrastrukturengpässe auftreten – und wie sie sich auf das vorbereiten können, was als Nächstes kommt.
Konzipiert für KI-skalige Dateninfrastruktur
Mozaic™ ist eine bahnbrechende Festplattenplattform, die HAMR-Technologie nutzt, um extreme Speicherdichte in großem Umfang zu ermöglichen, die Erweiterung der Rechenzentrumskapazität zu beschleunigen und Kunden dabei zu helfen, mit dem rasanten Anstieg KI-getriebener Innovationen Schritt zu halten.
Exos-Systeme integrieren Seagate-Laufwerke und -Gehäuse in ein umfassendes Portfolio, das für extreme Datendichte, hohe Belastbarkeit und maximale Effizienz optimiert ist.
Die Exos-Festplatten von Seagate bieten eine herausragende Kapazität und Energieeffizienz für KI- und datenintensive Anwendungen in modernen Cloud-Umgebungen und Betrieben.