In den letzten Jahrzehnten gab es in der Speicherbranche nur schrittweise Verbesserungen- etwa in Bereichen wie Kapazität, Haltbarkeit oder Kostenoptimierung. Das Jahr 2026 markiert nun einen einschneidenden Wandel. Speicherarchitekturen werden von Grund auf neu konzipiert, um KI-Workloads optimal zu unterstützen. Dabei kristallisieren sich vier Entwicklungen und Trends heraus, die die speziellen KI-Anforderungen von Training, Inferenz und Retrieval-Augmented Generation (RAG) abdecken.
1. Konvergenz von Speicher und KI in integrierten Plattformen Die erste Entwicklung ist die Konvergenz von Speicher und KI in integrierten Plattformen, die eine hyperkonvergente Architektur für die On-Premises-KI von Unternehmen ermöglichen. Beispielhaft zeigen das Plattformen, die auf Referenzdesigns mit Blackwell-GPUs NVIDIA RTX PRO 6000, BlueField-DPUs, Spectrum-X-Ethernet-Netzwerken und S3-Speicher im Exabyte-Maßstab basieren. Dadurch müssen Unternehmen keine se...
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