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Moderne KI-Innovationen erfordern eine geeignete Infrastruktur, insbesondere hinsichtlich des Datendurchsatzes und der Speicherkapazitäten. Während GPUs schnellere Ergebnisse liefern, hinken herkömmliche Speicherlösungen oft hinterher, was zu einer ineffizienten Ressourcennutzung und längeren Projektlaufzeiten führt. Herkömmliche Unternehmensspeicher oder auf HPC ausgerichtete parallele Dateisysteme sind kostspielig und für KI-Einsätze schwierig zu verwalten. Leistungsstarke Speichersysteme können die Trainingszeit für KI-Modelle erheblich verkürzen. Verzögerungen beim Datenzugriff können sich auch auf die Genauigkeit von KI-Modellen auswirken, was die entscheidende Rolle der Speicherleistung unterstreicht.