Willich/Deutschland, Taipeh/Taiwan, 21. November 2024 – Ob Coding, Content oder Customer Service – wer effizient und wettbewerbsfähig wirtschaften möchte, setzt auf generative KI. Vor dem Hintergrund verstärkter Anforderungen in puncto Sicherheit und Skalierbarkeit entscheiden sich immer mehr Unternehmen für das On-Premise Training ihrer KI-Modelle. In diesem Kontext unverzichtbar sind hochperformante Speicherlösungen, die maßgeblich über die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen entscheiden. QNAP® Systems, Inc. bietet für die Bedürfnisse von On-Premise KI-Trainings gleich mehrere NAS-Modelle an, die mit hohen IOPS und niedriger Latenz punkten. Damit sind die QNAP NAS auch als Speicher- und Sicherungsserver für die RAG Architektur bestens geeignet.
QNAP NAS unterstützen Unternehmen bei der Implementierung von On-Premise KI-Entwicklung.
Die Systeme bieten eine hohe Skalierbarkeit, effiziente Datenübertragung, flexible Protokollunterstützung und robusten Datenschutz.
Sie liefern eine Speicherkapazität im Petabyte Bereich, die durch fortschrittliche Snapshot- und Sicherungstechnologien erweitert wird.
Der Speicher beeinflusst direkt die Effizienz der KI
Künstliche Intelligenzen leben und lernen von Daten. Schließlich gilt: Je mehr Daten erzeugt werden, desto besser sind die KI-Ergebnisse. Einer aktuellen IDC-Prognose zufolge wird KI allein innerhalb der kommenden vier Jahre bis zum Jahr 2028 ein Datenvolumen von 394 ZB generieren. Das entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 24 %. Entsprechend wird die Speicherung von Daten für das künftige Wachstum und die Weiterentwicklung von KI immer wichtiger. Die Herausforderung: Systeme müssen sich anpassen, die Infrastruktur kontinuierlich weiterentwickelt werden.
Wachsende Nachfrage nach effizienten und skalierbaren KI-Speicherlösungen
Der Erfolg von generativen KI-Systemen hängt von einer hochwertigen Datenverwaltung und -speicherung ab. Die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Architektur beispielsweise, die darauf abzielt, große Sprachmodelle (Engl: Large Language Models, kurz LLMs) intelligenter und authentischer zu machen, ist auf große Datenbanken angewiesen. Nur so kann sie relevante Informationen abrufen und sinnvolle Antworten generieren. Ist die Datenqualität schlecht oder fehlerhaft, wirkt sich dies unmittelbar auf die Genauigkeit der Abfrageergebnisse und die Zuverlässigkeit der generierten Inhalte aus.
All-Flash-Arrays punkten mit hohen IOPS und niedriger Latenz
An dieser Stelle kommen hochleistungsfähige Speichersysteme wie All-Flash Arrays ins Spiel, die neben niedrigen Latenzzeiten mit hohen IOPS punkten – Vorteile, die sie für anspruchsvolle KI-Trainings prädestinieren.
Die Speicherarchitekturen von QNAP unterstützen eine Vielzahl von Speicherprotokollen und überzeugen in puncto Usability mit Funktionen wie High-Speed Netzwerkanbindungen, S-3 kompatibler Objektspeicherung sowie fortschrittlichen Snapshot- und Backup-Technologien.
„Angesichts der zunehmenden Komplexität der Verwaltung exponentiell wachsender Datenmengen in verschiedenen Branchen setzt QNAP weiterhin konsequent auf überlegene Datenverwaltung und -sicherheit“, erklärte Meiji Chang, Vorstandsvorsitzender von QNAP, im Rahmen der diesjährigen Computex in Taipeh.
Einsatz von QNAP NAS als KI-Server
Dabei können die NAS-Lösungen von QNAP nicht nur als Datenspeicher, sondern auch als Server für KI-Anwendungen funktionieren. Container-Technologien sorgen dafür, dass KI-Modelle direkt auf dem NAS durchgeführt werden können. Das Ergebnis ist eine deutlich schnellere Datenverarbeitung. Gleichzeitig wird die Systemeffizienz signifikant verbessert. Dale Chen, VP Sales & Marketing Europe kommentiert „QNAP ermöglicht eine reibungslose Integration von KI-Funktionalitäten in bestehende Infrastrukturen, ohne dass dafür externe Serverressourcen notwendig sind.“
QNAP bietet aktuell mehrere NAS-Modelle an, die sich für die Speicherung von Rohdaten und die Speicherung bzw. die Backup-Funktionalität in der RAG-Architektur eignen, darunter die All-Flash-Speicher- und Hybridlösungen TDS-h2489FU, TS-h2490FU, TS-h1090FU, TS-h3087XU-RP, TS-h1677AXU-RP, TS-h1290FX, TS-h1277AFX (demnächst verfügbar), TVS-h1288X und TVS-h1688X.
