Künstliche Intelligenz (KI) transformiert viele Branchen. Unternehmen nutzen das Potenzial von KI, um Innovationen zu fördern, Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu gewinnen. Der Erfolg von KI hängt jedoch von mehr als ausgeklügelten Algorithmen und leistungsstarken Rechnern ab; auch die zugrunde liegende Dateninfrastruktur spielt eine Rolle. Zu den besonders kritischen Komponenten dieser Infrastruktur zählt der Speicher – das Fundament, auf dem die KI-Workloads aufgebaut und ausgeführt werden.
IT-Führungskräfte müssen sicherstellen, dass ihre Speicherinfrastruktur für eine Zukunft mit KI gerüstet ist. Dazu muss man die besonderen Anforderungen verstehen, die KI an den Speicher stellt, die aktuellen Systeme bewerten und Strategien zur Optimierung des Speichers für KI-Workloads implementieren. Die Bedeutung robuster und skalierbarer Speicherlösungen wird besonders deutlich, wenn wir uns ansehen, wie KI in verschiedenen Branchen genutzt wird. Im Gesundheitswesen wird KI beispielsweise zur Auswertung medizinischer Bildaufnahmen eingesetzt. Die Verarbeitung umfangreicher Bilddatensätze mithilfe von KI erleichtert die Erkennung von Anomalien und die Diagnosestellung. Dafür sind Speichersysteme mit hoher Geschwindigkeit und niedriger Latenz nötig. KI verbessert die Kundenerfahrungen durch die Auswertung riesiger Mengen von Transaktions- und Verhaltensdaten, um personalisierte Empfehlungen zu liefern. Dazu werden skalierbare Speicherlösungen benötigt, die diese umfangreichen Datenmengen effizient verwalten und verarbeiten können.
Diese Beispiele sind nur ein kleiner Ausschnitt der breit gefächerten Anwendungsmöglichkeiten von KI in verschiedenen Branchen. Unabhängig von der Branche und dem Anwendungsfall ist die Fähigkeit zur effektiven Speicherung, Verwaltung und Zugänglichkeit der Daten unverzichtbar, wenn KI tatsächlich etwas bewirken soll. In diesem Blog gehen wir auf die wichtigsten Faktoren ein, die IT-Führungskräfte bei der Aufrüstung ihrer Speichersysteme für die Anforderungen von KI berücksichtigen sollten. IT-Führungskräfte, die die Herausforderungen und die Anforderungen an Speicher in den verschiedenen Sektoren verstehen, können die Grundlagen dafür schaffen, in ihrem Unternehmen mithilfe von KI nachhaltige Innovation und Wachstum zu erzielen.
Die besonderen Speicheranforderungen von KI
KI-Workloads unterscheiden sich erheblich von traditionellen Arbeitslasten in Unternehmen. Sie sind durch hohe Datenintensität gekennzeichnet und benötigen Zugriff auf enorme Datensätze, um ML-Modelle trainieren und komplexe Rechenvorgänge ausführen zu können. Dies stellt Speichersysteme vor mehrere Herausforderungen:
- Datenvolumen: KI ist auf gewaltige Datenmengen angewiesen, die häufig sogar über den Petabyte-Bereich hinausgehen. Die Daten sind nicht nur zahlreich, sondern auch vielfältig. Sie umfassen strukturierte Daten, unstrukturierte Daten (wie Texte, Bilder und Videos) und Echtzeit-Streaming-Daten.
- Datengeschwindigkeit: KI-Workloads umfassen häufig die Verarbeitung von Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit, beispielsweise bei autonomen Fahrzeugen, prädiktiver Wartung und Betrugserkennung. Speichersysteme müssen in der Lage sein, die Aufnahme und den Abruf von Daten in hoher Geschwindigkeit zu unterstützen.
- Datenvielfalt: KI-Modelle nutzen unterschiedliche Arten von Daten. Speichersysteme müssen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten nahtlos speichern können und den problemlosen Abruf und die Verarbeitung unterschiedlicher Datenformate ermöglichen.
- Leistungsanforderungen: KI-Workloads benötigen Hochleistungsspeicher mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz. Die Geschwindigkeit, in der Daten gelesen und geschrieben werden können, wirkt sich direkt auf die Effizienz des KI-Modelltrainings und die Inferenz aus.
Angesichts dieser besonderen Anforderungen stoßen traditionelle Speicherlösungen an ihre Grenzen. IT-Führungskräfte müssen ihre aktuellen Speichertechnologien neu bewerten, um sicherzustellen, dass diese der Beanspruchung durch KI-Workloads gewachsen sind.
Die wichtigsten Überlegungen zur Vorbereitung des Speichers für KI
IT-Führungskräfte bewerten ihre Speicherinfrastruktur mittlerweile auch im Hinblick auf die besonderen Anforderungen von KI. Dabei kristallisieren sich wesentliche Faktoren heraus, die berücksichtigt werden sollten. Diese Faktoren sind die Grundlage für den Bewertungs- und Entscheidungsprozess zur Optimierung der Speichersysteme für die wachsenden Anforderungen der KI-Workloads.
#1 Skalierbarkeit
KI-Projekte fangen häufig klein an, können jedoch schnell wachsen, wenn die Modelle komplexer werden und die Datenmengen zunehmen. Eine Speicherlösung, die heute die Anforderungen der KI-Anwendungen erfüllt, ist morgen vielleicht schon unzureichend. Skalierbarkeit ist also unverzichtbar, damit die Speicherinfrastruktur sowohl in Bezug auf Kapazität als auch Performance ohne große Unterbrechung oder Überholung wachsen kann.
IT-Kräfte sollten in Betracht ziehen, skalierbare Speicherlösungen einzusetzen, deren Kapazität nach Bedarf erweitert werden kann und die die wachsenden Datenanforderungen der KI-Workloads bewältigen können. Mit Objektspeicher können Unternehmen problemlos Daten im Petabyte-Bereich verarbeiten. Damit ist dieser Speichertyp ideal für KI-unterstützte Umgebungen, in denen das Datenvolumen exponentiell wachsen kann.
#2 Performance
KI-Workloads benötigen Hochleistungsspeicher, um die anspruchsvollen Datenverarbeitungsprozesse ausführen zu können. Latenz, Durchsatz und IOPS sind kritische Parameter mit direkten Auswirkungen auf die Geschwindigkeit und Effizienz des KI-Modelltrainings und die Inferenz. Langsamer Speicher kann Engpässe verursachen, KI-Projekte verzögern und die Effektivität des Gesamtsystems verringern.
Die Investition in leistungsstarke Speichertechnologien wie NVMe SSDs ist ausschlaggebend, um die Performance zu steigern. NVMe SSDs zeichnen sich durch niedrige Latenz und hohen Durchsatz aus, beides wesentliche Voraussetzungen für die hohe Geschwindigkeit der Datenverarbeitung von KI-Workloads. Darüber hinaus ist der Einsatz unterschiedlicher Speicherstufen sinnvoll, damit häufig abgerufene Daten in schnelleren Medien und weniger kritische Daten in langsameren, preiswerteren Alternativen gespeichert werden. So lässt sich ein Gleichgewicht aus Performance und Kosteneffizienz erreichen. Mit der Integration von GPU-beschleunigter Verarbeitung müssen Speicherlösungen gewährleisten, dass die Daten ohne Verzögerung an die GPUs übermittelt werden, um die Effizienz der KI-Modelle zu maximieren und die Trainingszeiten zu verkürzen.
#3 Datenmanagement
Effektives Datenmanagement ist unverzichtbar, wenn KI-Modelle mit den relevantesten und hochwertigsten Daten trainiert werden sollen. Es trägt auch zur optimalen Speichernutzung, Verringerung unnötiger Datenduplikate und effizienten Funktion der Speichersysteme bei. Angemessene Datenmanagementverfahren können die Genauigkeit und Leistung von KI-Anwendungen enorm verbessern.
Die Implementierung robuster Datenmanagementpraktiken wie Daten-Lebenszyklusmanagement, Datendeduplizierung und -komprimierung ist ausschlaggebend. Diese Praktiken stellen die effiziente Nutzung des Datenspeichers und den schnellen Zugriff der KI-Modelle auf die relevantesten Daten sicher. Metadaten-Managementtools können ebenfalls zur Katalogisierung und Verfolgung von Daten genutzt werden. Dies erleichtert den KI-Modellen den Abruf und die Verwendung der richtigen Daten und optimiert die Datenvorbereitung.
#4 Integration in KI-Frameworks
Wenn Sie Ihre Speicherlösung für KI-Workloads vorbereiten, sollten Sie überlegen, wie gut sie sich in gängige KI- und Datenverarbeitungsrahmenwerke integrieren lässt. Dazu zählen beispielsweise ML-Bibliotheken, Deep-Learning-Plattformen oder Tools für die Datenauswertung im großen Umfang. Solche Integrationen können erheblich zur Effizienz und zur Verringerung der Komplexität in Ihren KI-Workflows beitragen.
Speicherlösungen, die Data Lakes, parallele I/O-Verarbeitung oder direkte Kompatibilität mit gängigen KI-Frameworks bieten, können den Datenzugriff und die Datenverarbeitung optimieren und außerdem Modelltraining und Inferenz beschleunigen und effizienter machen. Indem Sie sicherstellen, dass Ihr Speicher zu diesen Integrationen fähig ist, gewinnen Sie einen soliden Vorteil für die Skalierung Ihrer KI-Projekte.
#5 Sicherheit und Compliance
KI-Projekte beinhalten häufig sensible Daten wie personenbezogene Daten, Finanzinformationen oder geistiges Eigentum. Der Schutz dieser Daten ist von elementarer Bedeutung, speziell in Branchen, die strengen regulatorischen Anforderungen unterliegen. Ein Versäumnis, solche Daten angemessen zu schützen, kann schwere rechtliche und finanzielle Konsequenzen haben und außerdem dem Ruf des Unternehmens schaden.
Daher sollten Sie unbedingt umfassende Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung (sowohl At-Rest als auch In-Flight), Zugriffskontrollen und Datenmaskierung implementieren. Stellen Sie außerdem sicher, dass Ihre Speicherlösungen dazu beitragen, einschlägige Vorschriften wie DSGVO, HIPAA, NIS-2 oder CCPA einzuhalten, um rechtliche und finanzielle Konsequenzen zu vermeiden. Überprüfen Sie Ihre Speichersysteme regelmäßig auf Compliance und Anfälligkeiten, um eine robuste und sichere Datenumgebung für KI-Anwendungen zu gewährleisten.
#6 Kosteneffizienz
Der wachsende Speicherbedarf durch KI kann zu drastischen Kostensteigerungen führen, insbesondere bei wachsenden Datenmengen und Leistungsanforderungen. Zur effektiven Eindämmung dieser Kosten ohne Kompromisse bei der Performance sollten Sie unbedingt Speicherlösungen wählen, die den spezifischen Anforderungen verschiedener KI-Workloads entsprechen. Hochleistungsspeichern sollten kritische Aufgaben zugewiesen werden, preiswertere Varianten können weniger anspruchsvolle Aufgaben übernehmen. So ist sichergestellt, dass Sie nicht zu viel in unnötige Kapazitäten investieren.
Darüber hinaus funktionieren Software-Defined Storage-Architekturen unabhängig von spezieller Hardware und speziellen Herstellern und tragen daher zur Senkung sowohl der Investitions- als auch der laufenden Kosten bei. Diese Flexibilität verhindert die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter und lässt Ihnen die Freiheit, die besten Angebote zu nutzen und Ihren Speicher zusammen mit Ihren KI-Projekten wachsen zu lassen. Durch die Abwägung der Gesamtbetriebskosten einschließlich Wartung, Stromverbrauch und Upgrade-Kosten können Sie langfristige Einsparungen erzielen und Ihre KI-Projekte nachhaltig unterstützen.
Wie Speicherlösungen als Motor für die KI-Datenpipeline funktionieren
Die KI-Verarbeitung umfasst in der Regel mehrere Phasen mit individuellen Speicheranforderungen, die sich auf die Gesamteffizienz und -effektivität der KI-Projekte auswirken. Auch wenn die Details der KI-Pipelines je nach Anwendung und Branche variieren, stellen die folgenden Phasen einen gängigen Ansatz dar. Die Speicheroptimierung ist in jeder Phase unbedingt erforderlich, um den reibungslosen und effizienten KI-Betrieb zu gewährleisten.
Datenerfassung und -aufnahme
Zu Beginn eines Projekts fließen rohe Daten aus unterschiedlichen Quellen in das System ein, beispielsweise aus Sensoren, Datenbanken und externen APIs. Die Speicherinfrastruktur muss extrem skalierbar sein, um den kontinuierlichen Zufluss unterschiedlicher Datensätze zu bewältigen. Die effiziente Handhabung großer Datenvolumina ohne Leistungsengpässe ist für die reibungslose Datenaufnahme in KI-Projekte unverzichtbar.
Datenvorbereitung und -optimierung
Bei der Vorbereitung werden die Daten umgewandelt, bereinigt und strukturiert. Dafür werden Speichersysteme benötigt, die kontinuierlich eine hohe I/O-Performance abliefern. In dieser Phase muss das System in der Lage sein, häufige und intensive Lese- und Schreibvorgänge mit unterschiedlichen Datentypen zu verarbeiten. Die gleichzeitige Bearbeitung mehrerer Prozesse muss ebenfalls unterstützt werden. Mehrere Datenverarbeitungsaufgaben müssen parallel ablaufen können, ohne die Gesamtsystemleistung zu beeinträchtigen.
Modelltraining und Checkpointing
Modelltraining ist eine der speicherintensivsten Phasen in der KI-Pipeline. Hierbei werden Algorithmen für maschinelles Lernen mit großen Mengen optimierter Daten gefüttert. Dafür wird ein Speichersystem mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz benötigt. Darüber hinaus erfordert Checkpointing – die Speicherung von Zwischenversionen eines Modells während des Trainings – zuverlässigen und schnellen Speicher zur Sicherstellung der Datenintegrität und -kontinuität. Eine parallele Verarbeitung auf Speicherebene kann die Effizienz dieses Prozesses verbessern, wenn der Speicher die Anforderungen der Rechenvorgänge schnell genug bedienen kann.
Modellbewertung und -tests
In der Bewertungsphase liegt der Fokus auf dem schnellen, zuverlässigen Datenabruf zur Validierung der Performance des Modells. Um Verzögerungen in den Testzyklen zu vermeiden, ist der schnelle Abruf von trainierten Modellen und Datensätzen zur Validierung von wesentlicher Bedeutung. So wird die Grundlage für eine schnelle Iteration und Feinabstimmung der KI-Modelle gelegt.
Modellbereitstellung und -inferenz
Für Echtzeit-Inferenz müssen Speichersysteme niedrige Latenz beim Datenzugriff gewährleisten, um zeitnahe und genaue Prognosen zu ermöglichen. Auch die Skalierbarkeit spielt in dieser Phase eine wichtige Rolle, da Inferenz-Arbeitslasten erheblich variieren können. Dafür muss sich die Speicherinfrastruktur unterbrechungsfrei an Bedarfsveränderungen anpassen können.
Datenherkunft, Audits und Überwachung
Die Sicherstellung der Datenintegrität und umfassendes Metadatenamanagement sind in der Endphase wichtig. Hier müssen genaue Aufzeichnungen der Datensätze und Modellversionen geführt werden, um Compliance- und Prüfanforderungen zu erfüllen. Robuste Datenmanagementverfahren einschließlich Versionskontrolle und Nachvollziehbarkeit unterstützen die laufende Überwachung und Feinabstimmung der KI-Modelle.
Softwaredefinierte Speicherlösungen: Grundlage für KI-fähige Infrastrukturen
Angesichts der besonderen Herausforderungen, die KI an traditionelle Speichersysteme stellt, ist Software-Defined Storage (SDS) eine moderne Lösung, die auf die speziellen Anforderungen zugeschnitten ist. SDS entkoppelt den Speicher von der Hardware und ermöglicht größere Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Mit diesem Ansatz können IT-Abteilungen Speicherkapazität und Performance unabhängig voneinander skalieren, durch den Einsatz von Standardhardware Kosten sparen und KI-Frameworks beim optimierten Datenzugriff und -management unterstützen. Durch die Nutzung von SDS können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Speicherinfrastruktur die umfangreichen, vielfältigen und schnell getakteten Daten bewältigen kann, die KI-Workloads benötigen.
Maximale Performance mit softwaredefiniertem Blockspeicher
Bei KI-Anwendungen, die blitzschnellen Zugriff auf strukturierte Daten voraussetzen, optimiert SDS den Blockspeicher zur Erbringung der nötigen Performance. Durch die dynamische Verwaltung und Zuweisung von Blockspeicherresourcen gewährleistet SDS niedrige Latenz und hohen Durchsatz für Aufgaben wie Modelltraining, die umfangreiche Datensätze in kürzester Geschwindigkeit verarbeiten oder Echtzeit-Auswertungen ausführen müssen, damit sofort Entscheidungen getroffen werden können. Ob es um komplexe Simulationen oder die Echtzeitverarbeitung von Transaktionen geht – die Fähigkeit, Daten schnell abrufen zu können, kann bei KI-Projekten den Ausschlag zwischen Erfolg und Misserfolg geben.
Massive Skalierbarkeit mit softwaredefiniertem Objektspeicher
Bei der Verarbeitung von unstrukturierten Daten wie Bilder, Videos und Protokollen wertet SDS den Objektspeicher auf und liefert beispiellose Skalierbarkeit. SDS ermöglicht die effiziente Verwaltung massiver Datensätze und stellt sicher, dass KI-unterstützte Arbeitslasten mühelos skaliert werden können, ohne den Zugriff auf unterschiedliche Datentypen zu verlangsamen. Dies ist von wesentlicher Bedeutung, wenn KI-Systeme riesige Mengen von Medieninhalten kategorisieren, kontinuierliche Ströme von Sensordaten verarbeiten oder große Datensätze für die langfristige Speicherung archivieren müssen. Die Fähigkeit zur Verarbeitung solcher großen und vielfältigen Datensätze gewährleistet die effektive Funktion von KI-Modellen, unabhängig von der Größenordnung.
Fazit
KI wird auch zukünftig ganze Branchen transformieren. Damit wird es wichtiger denn je, Daten effizient speichern, verwalten und abrufen zu können. IT-Führungskräfte, die sich mit den besonderen Speicheranforderungen auseinandersetzen, können mit Technologien wie Software-Defined Storage eine robuste Infrastruktur aufbauen, die nicht nur derzeitige KI-Projekte unterstützt, sondern bei zukünftigem Wachstum problemlos skalierbar ist. Damit Ihr Speicher für eine Zukunft mit KI gerüstet ist, zahlt es sich aus, immer einen Schritt voraus zu sein. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um Ihre Speicherstrategie neu zu bewerten, um das vollständige Potenzial von KI erschließen zu können.
