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Dienstag, Januar 14, 2025

QNAP – Wachsende Nachfrage nach effizienten und skalierbaren KI-Speicherlösungen

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-h2489FUTS-h2490FUTS-h1090FUTS-h3087XU-RPTS-h1677AXU-RPTS-h1290FX, TS-h1277AFX (demnächst verfügbar), TVS-h1288X und TVS-h1688X.

Empfohlene NAS-Modelle

  Speicher für Rohdaten
Modell TDS-h2489FU

TS-h2490FU

TS-h1090FU

TS-h3077AFU

TS-h3087XU-RP

TS-h2887XU-RP

Vorteile Leistungsstarkes All-Flash Rackmount NAS Rackmount NAS mit großer Kapazität durch HDD/SSD
Wichtige Spezifikationen
  • Unterstützt U.2 NVMe SSDs oder SATA SSDs (je nach Modell)
  • Integrierte 2x 10GbE oder 25GbE Ports; erweiterbar auf bis zu 100GbE
  • Mehrere PCle Gen 4 Erweiterungssteckplätze
  • Bis zu 3 PB Speicherkapazität mit JBOD Erweiterung
  • 3,5-Zoll SATA HDD + 2,5-Zoll SATA SSD Hybridspeicher Struktur
  • Integrierte 2x 10GbE Ports; erweiterbar auf 2x 25GbE
  • Mehrere PCle Gen 4 Erweiterungssteckplätze
  • Bis zu 1 PB Speicherkapazität mit JBOD Erweiterung
  Speicher/Sicherungsserver für die RAG Architektur
Modell TS-h1290FX

TS-h1277AFX (demnächst verfügbar)

TVS-h1288X

TVS-h1688X

Vorteile Leistungsstarkes All-Flash Tower NAS HDD Tower NAS mit hoher Kapazität
Wichtige Spezifikationen
  • Unterstützt U.2 NVMe SSDs oder SATA SSDs (je nach Modell)
  • Integrierte 2x 10GbE oder 25GbE Ports; erweiterbar auf bis zu 100GbE
  • Mehrere PCle Gen 4 x16 Erweiterungssteckplätze
  • 3,5-Zoll SATA HDD + 2,5 Zoll SATA SSD Hybridspeicher Struktur
  • Integrierte 2x 10 GbE Ports; erweiterbar auf 25GbE
  • Mehrere PCle Gen 3 Erweiterungssteckplätze
QNAP NAS, no HDD/SSD, ARM processor, NPU | TS-233, 2-bay, 2GB RAM, 1GbE
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Qnap TS-433-4G NAS System 4-Bay
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QNAP TR-004 4 Bay Desktop NAS Expansion - Optional Use as a Direct-Attached Storage Device
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Qnap TS-262-4G | 2-Bay, 2 x M.2 Slots, 2.5GbE Desktop NAS, 2-Bay 4GB RAM
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QNAP TS-253E-8G NAS System 2-Bay
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Christian Kleinheider
Christian Kleinheiderhttps://www.twitch.tv/garfield_topgamingnews
Ich heiße Christian und mit meinen Baujahr ´81 gehöre ich zu den älteren Eisen der Gamer, wobei ich damit aber immer noch nahe am europäischen Altersdurchschnitt liege :) Ich lebe mit meiner kleinen Familie (meiner Frau, meinen Töchtern und ner Hand voll Haustieren) im Osnabrücker Land. Meine Leidenschaft zum Zocken fing Weihnachten 1990 mit dem Urgesteine der Konsolen, dem Game Boy an. Und mit den Jahren habe ich so einige Konsolen und Computersysteme durch, C64, SNES, N64, GC, WII, PS1, PS2, PS3, XBOX ONE S und PC. Bei den Spielen selbst hatte ich nie ein eindeutiges Genre dem ich nachgehe, es gab seine Phasen aber nie einen roten Faden der sich durchgezogen hat. mal waren es die J´n´R, dann Sport (von FiFA, NBA, NHL), denn Rennsport Spielen (GT, F1,...), Shooter, RPs, MMORPG, EZStrategie, Aufbausimus,... die Liste könnte ich ewig weiter führen. Nur MOBAs haben mich nie wirklich fixen können. Aber die Geschmäcker sind halt verschieden. Wenn ihr Interesse habt dürft ihr mich gerne adden. Bei Twitch bin ich auch zu unterschiedlichen Zeiten unterwegs und würde mich über einen follow freuen. Twitch: Garfield2808 Steam : Chris2808 Origin: chris28081 GuildWars: christian.5724 XBOX: Garfield288

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