KI braucht Rechenleistung. Aber ohne die passende Storage-Strategie wird selbst die stärkste Infrastruktur ausgebremst.
Immer mehr Unternehmen investieren in KI-Projekte und GPU-beschleunigte Infrastrukturen. Die Herausforderung dabei: Der tatsächliche Storage-Bedarf lässt sich kaum langfristig kalkulieren. KI-Workloads wachsen dynamisch, verändern sich permanent und stellen hohe Anforderungen an Performance, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit.
Zu wenig Storage führt zu Engpässen bei GPUs, Data-Science-Teams und Entwicklungsprozessen. Überdimensionierte Infrastrukturen wiederum verursachen unnötige Kosten. Besonders in klassischen 3- bis 5-Jahres-Zyklen wird präzises Sizing schnell zur Herausforderung.
Mit Evergreen//One for AI adressiert Everpure genau dieses Problem. Der Storage-as-a-Service-Ansatz wurde speziell für moderne KI-Infrastrukturen entwickelt und liefert garantierte Performance auf Basis der maximal benötigten Bandbreite von GPUs und Beschleunigern. Damit bleibt Storage kein limitierender Faktor – auch bei anspruchsvollen NVIDIA DGX- oder SuperPOD-Umgebungen.
Ein weiterer Vorteil: Kosten bleiben planbar. Unternehmen zahlen auf Basis der benötigten Bandbreite, während zusätzliche Kapazitäten zu kalkulierbaren Konditionen bereitgestellt werden. So lassen sich KI-Projekte flexibel skalieren, ohne frühzeitig überdimensionieren zu müssen.
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