Speicherlösungen
Datenspeicher als Schlüsselkomponente für effiziente KI-Workflows

Ein Gastbeitrag von Uwe Kemmer* 5 min Lesedauer

Anbieter zum Thema

Künstliche Intelligenz eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und Ressourcen zu sparen. Doch der Erfolg eines KI-Workflows hängt nicht nur von leistungsfähigen Algorithmen und GPUs ab. Effiziente Speicherlösungen sind entscheidend.

Ausgangspunkt für jeden KI-Workflow ist die Sammlung großer Datenmengen.(Bild:  frei lizenziert /  Pixabay)
Ausgangspunkt für jeden KI-Workflow ist die Sammlung großer Datenmengen.
(Bild: frei lizenziert / Pixabay)

Künstliche Intelligenz hat eine neue Ära technologischer Errungenschaften eingeleitet, von der beeindruckenden Leistung intelligenter Sprachmodelle bis hin zur Fähigkeit der generativen KI, Bilder aus Text zu erstellen. Auch Unternehmen profitieren von den neuen Möglichkeiten: Mit technischem Know-how sind sie in der Lage, eigene KI-Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Dabei gibt es kaum Einschränkungen, welche Geschäftsprozesse durch KI analysiert und optimiert werden können.

Mit Blick auf KI-Hardware stehen oft GPUs mit ihrer enormen Rechenleistung im Fokus. Doch allein mit ihnen lässt sich kein KI-Workflow realisieren. Grund dafür sind die anfallenden Daten. Egal ob für die Analyse, das Training oder die schnelle Entscheidungsfindung: KI benötigt und generiert in jedem Schritt riesige Mengen an Informationen. Speichersysteme – am Edge, vor Ort oder in der Cloud – dienen als Infrastruktur, um diese Datensätze zu sammeln, zu speichern und zu verwalten.