Ob Coding, Content oder Customer Service - wer effizient und wettbewerbsfähig wirtschaften will, setzt auf generative KI. Vor dem Hintergrund steigender Anforderungen an Sicherheit und Skalierbarkeit entscheiden sich immer mehr Unternehmen für das On-Premise-Training ihrer KI-Modelle.
In diesem Zusammenhang sind hochperformante Speicherlösungen unerlässlich, da sie die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen massgeblich bestimmen. QNAP Systems, Inc. bietet für die Anforderungen von On-Premise KI-Trainings mehrere NAS-Modelle an, die mit hohen IOPS und geringer Latenz punkten. Damit sind die QNAP NAS auch als Speicher- und Backup-Server für die RAG-Architektur bestens geeignet. QNAP NAS unterstützt Unternehmen bei der Implementierung von KI-Entwicklung vor Ort und bietet hohe Skalierbarkeit, effiziente Datenübertragung, flexible Protokollunterstützung und robusten Datenschutz. Sie bieten Speicherkapazitäten im Petabyte-Bereich, die durch fortschrittliche Snapshot- und Backup-Technologien erweitert werden.
KI lebt und lernt
Künstliche Intelligenz lebt und lernt von Daten. Denn je mehr Daten generiert werden, desto besser sind die Ergebnisse der KI. Nach einer aktuellen IDC-Prognose wird KI allein in den kommenden vier Jahren bis 2028 ein Datenvolumen von 394 ZB generieren. Dies entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 24%. Entsprechend wird die Speicherung von Daten für das zukünftige Wachstum und die Weiterentwicklung von KI immer wichtiger. Die Herausforderung: Systeme müssen sich anpassen, die Infrastruktur kontinuierlich weiterentwickelt werden. Der Erfolg generativer KI-Systeme hängt von einer qualitativ 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 auf relevante Informationen zugreifen und sinnvolle Antworten generieren. Ist die Datenqualität schlecht oder fehlerhaft, wirkt sich dies direkt auf die Genauigkeit der Abfrageergebnisse und die Verlässlichkeit der generierten Inhalte aus. 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.
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. Hierzu zählen sowohl All-Flash-Speicher- als auch Hybridlösungen.