Datenspeicheranforderungen für KI: Was Sie wirklich wissen müssen

KI besteht nicht nur aus auffälligen Modellen oder sprechenden Assistenten, die Menschen nachahmen. Dahinter verbirgt sich ein Berg – manchmal ein Ozean – an Daten. Und mal ehrlich: Die Speicherung dieser Daten? Da wird es meist kompliziert. Ob Bilderkennungs-Pipelines oder das Training riesiger Sprachmodelle – der Datenspeicherbedarf für KI kann schnell außer Kontrolle geraten, wenn man nicht durchdacht ist. Wir erklären, warum Speicher so ein riesiges Biest ist, welche Optionen es gibt und wie Sie Kosten, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit unter einen Hut bringen, ohne auszubrennen.

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Also … was macht die KI-Datenspeicherung so nützlich? ✅

Es geht nicht nur um „mehr Terabyte“. Bei echtem KI-freundlichem Speicher geht es darum , nutzbar, zuverlässig und schnell genug für Trainingsläufe und Inferenz-Workloads zu sein.

Einige erwähnenswerte Kennzeichen:

• Skalierbarkeit : Springen Sie von GBs zu PBs, ohne Ihre Architektur neu zu schreiben.

• Leistung : Hohe Latenzzeiten führen zu einer Leistungsverknappung der GPUs; Engpässe werden nicht toleriert.

• Redundanz : Snapshots, Replikation, Versionierung – weil Experimente scheitern und Menschen auch.

• Kosteneffizienz : Richtige Stufe, richtiger Zeitpunkt, sonst kommt die Rechnung wie eine Steuerprüfung.

• Nähe zum Computer : Platzieren Sie Speicher neben GPUs/TPUs oder achten Sie darauf, dass die Datenübertragung ins Stocken gerät.

Ansonsten ist es, als würde man versuchen, einen Ferrari mit Rasenmäherkraftstoff zu betreiben – technisch gesehen bewegt er sich, aber nicht lange.

Vergleichstabelle: Gängige Speicheroptionen für KI

Warum der Bedarf an KI-Daten explodiert 🚀

KI hortet nicht nur Selfies. Sie ist unersättlich.

• Trainingssätze : Allein das ILSVRC von ImageNet enthält ca. 1,2 Millionen beschriftete Bilder, und domänenspezifische Korpora gehen weit darüber hinaus [1].

• Versionierung : Jede Optimierung – Beschriftungen, Aufteilungen, Erweiterungen – schafft eine andere „Wahrheit“.

• Streaming-Eingänge : Live-Vision, Telemetrie, Sensor-Feeds … es ist ein ständiger Feuerwehrschlauch.

• Unstrukturierte Formate : Text, Video, Audio, Protokolle – viel umfangreicher als ordentliche SQL-Tabellen.

Es ist ein All-you-can-eat-Buffet und das Model kommt immer zum Nachtisch zurück.

Cloud vs. On-Premises: Die nie endende Debatte 🌩️🏢

Die Cloud sieht verlockend aus: nahezu unbegrenzt, global, Pay-as-you-go. Bis auf Ihrer Rechnung die Ausgangsgebühren – und plötzlich Ihre „günstigen“ Speicherkosten mit den Rechenkosten konkurrieren [2].

On-Premise hingegen bietet Kontrolle und absolut zuverlässige Leistung, Sie zahlen jedoch auch für Hardware, Strom, Kühlung und die Mitarbeiter, die die Racks betreuen.

Die meisten Teams entscheiden sich für den chaotischen Mittelweg: Hybrid -Setups. Bewahren Sie die wichtigen, sensiblen Daten mit hohem Durchsatz in der Nähe der GPUs auf und archivieren Sie den Rest in Cloud-Ebenen.

Speicherkosten, die sich einschleichen 💸

Die Kapazität ist nur die Oberfläche. Versteckte Kosten häufen sich:

• Datenbewegung : Kopien zwischen Regionen, Cloud-übergreifende Übertragungen, sogar Benutzerausgang [2].

• Redundanz : Das 3-2-1- (drei Kopien, zwei Medien, eine extern) verbraucht zwar Platz, rettet aber die Situation [3].

• Stromversorgung und Kühlung : Wenn es Ihr Rack ist, liegt es an der Hitze.

• Kompromisse bei der Latenz : Günstigere Tarife bedeuten normalerweise eine langsamere Wiederherstellungsgeschwindigkeit.

Sicherheit und Compliance: Stille Deal-Breaker 🔒

Vorschriften können buchstäblich vorschreiben, wo Bytes gespeichert werden. Gemäß der britischen DSGVO erfordert die Übertragung personenbezogener Daten aus Großbritannien legale Übertragungswege (SCCs, IDTAs oder Angemessenheitsregeln). Das bedeutet: Ihr Speicherdesign muss die Geografie „kennen“ [5].

Die Grundlagen, die vom ersten Tag an integriert werden sollten:

• Verschlüsselung – sowohl im Ruhezustand als auch auf Reisen.

• Zugriff mit geringsten Berechtigungen + Prüfpfade.

• Löschen Sie Schutzmaßnahmen wie Unveränderlichkeit oder Objektsperren.

Leistungsengpässe: Latenz ist der stille Killer ⚡

GPUs warten nicht gern. Wenn der Speicher stockt, sind sie nur noch ein heißer Tipp. Tools wie NVIDIA GPUDirect Storage umgehen den CPU-Zwischenhändler und übertragen Daten direkt von NVMe in den GPU-Speicher – genau das, was für das Training großer Datenmengen erforderlich ist [4].

Häufige Fehlerbehebungen:

• NVMe-All-Flash für Hot-Training-Shards.

• Parallele Dateisysteme (Lustre, Spectrum Scale) für Durchsatz vieler Knoten.

• Asynchrone Loader mit Sharding + Prefetch, um zu verhindern, dass GPUs im Leerlauf laufen.

Praktische Schritte zur Verwaltung des KI-Speichers 🛠️

• Tiering : Hot Shards auf NVMe/SSD; Archivieren Sie veraltete Sets in Objekt- oder Cold-Tiers.

• Dedup + Delta : Baselines einmal speichern, nur Diffs + Manifeste behalten.

• Lebenszyklusregeln : Automatisches Einstufen und Ablaufen alter Ausgaben [2].

• 3-2-1-Ausfallsicherheit : Bewahren Sie immer mehrere Kopien auf verschiedenen Medien auf, wobei eine davon isoliert sein muss [3].

• Instrumentierung : Verfolgen Sie Durchsatz, p95/p99-Latenzen, fehlgeschlagene Lesevorgänge, Ausgang nach Arbeitslast.

Ein kurzer (erfundener, aber typischer) Fall 📚

Ein Vision-Team startet mit ca. 20 TB Cloud-Objektspeicher. Später beginnt es, Datensätze für Experimente regionsübergreifend zu klonen. Die Kosten explodieren – nicht durch den Speicher selbst, sondern durch den ausgehenden Datenverkehr . Es verlagert Hot Shards auf NVMe in die Nähe des GPU-Clusters, behält eine kanonische Kopie im Objektspeicher (mit Lebenszyklusregeln) und fixiert nur die benötigten Samples. Ergebnis: GPUs sind stärker ausgelastet, die Rechnungen fallen niedriger aus und die Datenhygiene verbessert sich.

Überschüssige Kapazitätsplanung 🧮

Eine grobe Formel zur Schätzung:

Kapazität ≈ (Rohdatensatz) × (Replikationsfaktor) + (Vorverarbeitete/Erweiterte Daten) + (Kontrollpunkte + Protokolle) + (Sicherheitsmarge ~15–30 %)

Überprüfen Sie anschließend die Plausibilität anhand des Durchsatzes. Wenn Loader pro Knoten dauerhaft etwa 2–4 ​​GB/s benötigen, sollten Sie sich NVMe oder parallele FS für Hot Paths ansehen, wobei der Objektspeicher die Grundlage bildet.

Es geht nicht nur um den Weltraum 📊

Wenn von KI-Speicherbedarf , denken viele an Terabyte oder Petabyte. Doch der eigentliche Knackpunkt ist die Balance: Kosten vs. Leistung, Flexibilität vs. Compliance, Innovation vs. Stabilität. KI-Daten werden so schnell nicht abnehmen. Teams, die Speicher frühzeitig in die Modellentwicklung einbeziehen, vermeiden es, in Datenfluten zu ertrinken – und trainieren zudem schneller.

Verweise

[1] Russakovsky et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) – Datensatzumfang und Herausforderung. Link
[2] AWS – Amazon S3 – Preise und Kosten (Datenübertragung, Datenausgang, Lebenszyklusebenen). Link
[3] CISA – Hinweis zur 3-2-1-Backup-Regel. Link
[4] NVIDIA Docs – GPUDirect Storage-Übersicht. Link
[5] ICO – UK-DSGVO-Regeln für internationale Datenübertragungen. Link

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