Zum Inhalt dieses Podcasts:

Das Interesse am Einsatz von KI in deutschen Unternehmen ist weiterhin hoch und das betrifft auch das Vertrauen in KI-generierte Resultate. Damit rückt die zugehörige Speichertechnologie weiter in den Fokus.

Eigentlich sollte man meinen, Flash Storage für KI ist inzwischen ein „No-Brainer“, aber die Wahl des geeigneten Speichers hängt stark von den spezifischen Anforderungen des jeweiligen Projekts ab.

Beispiel: Modelle müssen häufig auf große Datensätze zugreifen oder hängen direkt von Echtzeit-Analysen ab. Flash Storage ist aus Performance-Gründen sinnvoll, besonders wenn hohe Leistungsanforderungen wie niedrige Latenzzeiten bei zufälligen Zugriffsmustern (random IO) im Vordergrund stehen...