KI-Rechenzentren verwenden nicht ausschließlich SSDs oder HDDs. Sie setzen in der Regel beide Arten von Laufwerken in einer hybriden Form ein. SSDs mit ihrer hervorragenden Leistung bewältigen die Kernarbeitslasten bei KI-Operationen, die eine hohe Geschwindigkeit erfordern, und dienen als primäres Mittel zur Freisetzung von Rechenleistung. HDDs übernehmen aufgrund ihrer großen Kapazität und niedrigen Kosten die Speicherung und Archivierung großer Datenmengen. Die beiden bilden zusammen ein komplettes Speichersystem.
Warum eine hybride Bereitstellung erforderlich ist
KI-Rechenzentren übernehmen den hybriden Einsatz von SSDs und HDDs vor allem deshalb, weil sich die beiden in Bezug auf Leistung und Kosten eindeutig ergänzen. SSDs haben keine beweglichen Teile und lesen und schreiben Daten ausschließlich durch elektronische Signale, was sie extrem schnell macht. Ihre Latenzzeit wird in der Regel in Mikrosekunden gemessen, und ihre zufällige Lese-/Schreibleistung (IOPS) ist hunderte oder sogar tausende Male höher als die von HDDs. Dank dieser Eigenschaften können SSDs die hohen Anforderungen an die Datenzugriffsgeschwindigkeit für KI-Training und -Inferenz erfüllen. Festplatten hingegen basieren auf Magnetköpfen zum Lesen und Schreiben von Daten auf sich drehenden Platten. Aufgrund ihrer mechanischen Struktur wird ihre Latenzzeit in Millisekunden gemessen, und ihre zufällige Lese-/Schreibleistung ist weit geringer als die von SSDs. Ihr Vorteil liegt in den Kosten.
| Merkmal | SSD | HDD |
|---|---|---|
| Arbeitsweise | Flash-Speicher-basiert, keine beweglichen Teile | Magnetkopf liest/schreibt auf rotierenden Festplatten, bewegliche Teile beteiligt |
| Latenzzeit | Mikrosekunden-Ebene | Millisekunden-Ebene |
| Zufällige Lese-/Schreibleistung | Sehr hoch (IOPS hundertmal höher als HDD) | Relativ niedrig |
| Kosten pro TB | Etwa das 10- bis 20-fache einer HDD | Relativ niedrig |
| Maximale Kapazität pro Laufwerk | Erreichen der 128TB-245TB-Ebene | Erreichen von 32 TB und mehr (HAMR-Technologie) |
| Leistungseffizienz | Stromverbrauch pro TB weitaus geringer als bei HDD | Kontinuierliches Drehen, relativ hoher Stromverbrauch |
Nach Angaben von VDURA-Daten Ab dem ersten Quartal 2026 erreichten die Kosten pro Kapazitätseinheit von 30TB QLC Enterprise SSDs das 22,6-fache von HDDs mit derselben Kapazität. Der Preis von 30-TB-TLC-Unternehmens-SSDs stieg von etwa $3,062 17 500 im vergangenen Jahr, während die Preise für Festplatten im gleichen Zeitraum nur um 35% gestiegen sind. Dieser Unterschied macht reine SSD-Lösungen zunehmend unerschwinglich.
VDURAs Modellierung einer typischen Rechenzentrumskonfiguration zeigt, dass sich die Gesamtbetriebskosten für ein hybrides Speichersystem über einen Lebenszyklus von drei Jahren auf etwa $7,31 Millionen, während ein reines SSD-System etwa $31,06 Millionen Euro. Die Dreijahreskosten der Hybridlösung betragen etwa ein Viertel der Kosten für die reine SSD-Lösung. Kurz gesagt, SSDs bieten Geschwindigkeit, während HDDs Kapazität und Kostenkontrolle bieten. Beide haben einen unersetzlichen Wert, so dass die hybride Bereitstellung für Rechenzentren heute im Grunde eine unvermeidliche Wahl ist.
Speicherauswahllogik für zentrale AI-Operationen
Die Phase der Datenaufbereitung verarbeitet Rohdaten. In dieser Phase geht es in erster Linie um umfangreiche sequenzielle Lesevorgänge, die keine hohe zufällige Lese-/Schreibleistung erfordern, aber eine hohe Kapazität verlangen. In der Industrie werden meist HDD-basierte Speicherlösungen verwendet, die durch SSD-Cache ergänzt werden, um die Zugriffsgeschwindigkeit für heiße Daten zu verbessern.
Die Phase der Modellbildung hat die höchsten Anforderungen an die Speicherleistung. Der gesamte Prozess erfordert das kontinuierliche Lesen umfangreicher Trainingsmuster und das häufige Schreiben von Modellprüfpunktdateien, was extrem hohe Anforderungen an den Datendurchsatz stellt. Würden Festplatten als primärer Speicher verwendet, würde ihre inhärente Latenz dazu führen, dass die Datenbereitstellung hinter den GPU-Berechnungen zurückbleibt, was direkt zu ungenutzten Rechenzyklen und einem erheblichen Rückgang der Hardwareauslastung führt. Daher werden in Schulungsclustern NVMe-SSDs sowohl lokal auf GPU-Servern als auch in gemeinsamen Speicherclustern eingesetzt. Technologien wie RDMA und NVMe-oF werden zum Aufbau paralleler Dateisysteme verwendet, die einen kontinuierlichen Datenstrom für Multi-GPU-Cluster bereitstellen.
Die Phase der Ableitung hat zwei Hauptanforderungen: niedrige Antwortlatenz und hohe Gleichzeitigkeitskapazität. Übliche große Sprachmodellanwendungen und RAG-Dienste (Retrieval-Augmented Generation) erzeugen eine große Anzahl von KV-Cache- und Vektorabrufanforderungen. Diese Arten des Datenzugriffs sind sehr zufällig und latenzempfindlich und müssen daher auf SSDs ausgeführt werden. Die bei der Inferenz verwendeten Modellgewichte und Vektordatenbanken werden ebenfalls vollständig auf NVMe-SSDs bereitgestellt, um eine schnelle Zeit bis zum ersten Token und die Gesamtstabilität der Dienste zu gewährleisten. Festplatten spielen bei der Inferenz nur eine unterstützende Rolle, indem sie historische Protokolle, Wissensdatenbanken, auf die selten zugegriffen wird, und Sicherungsdateien speichern - sie sind nicht an den Echtzeit-Front-End-Diensten beteiligt.
Mehrschichtige Speicherarchitektur
Ausgereifte KI-Rechenzentren verwenden heute alle eine mehrstufige Speicherarchitektur. Die Daten werden auf der Grundlage der Zugriffshäufigkeit und der Leistungsanforderungen in drei Schichten - Hot, Warm und Cold - unterteilt, und die Hardwarekonfiguration wird entsprechend geändert, um ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosten herzustellen.
- Die heiße Phase ist der leistungsstärkste Teil der Architektur, einschließlich Arbeitsspeicher, GPU-Speicher mit hoher Bandbreite und lokale NVMe-SSDs in Servern. Seine Gesamtkapazität macht nur 5% bis 20% des gesamten Speicherbedarfs aus. Auf dieser Ebene werden Modellgewichte, Echtzeit-Caches und häufig verwendete Trainingsdaten gespeichert. Sie bestimmt direkt die GPU-Effizienz und ist das zentrale Bindeglied, das den reibungslosen Betrieb von KI-Workloads gewährleistet.
- Die warme Etage verwendet in der Regel QLC NVMe-SSDs mit hoher Kapazität oder Hochleistungs-HDDs und in einigen Fällen HDD-Arrays, die durch SSD-Cache beschleunigt werden. Es speichert Daten mit mäßigem Zugriff, wie bereinigte Datensätze und häufig verwendete Modelldateien, wobei ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung, Kapazität und Kosten erreicht wird.
- Die kalte Ebene beansprucht mehr als 80% der Speicherkapazität eines Rechenzentrums. Die primäre Hardware besteht aus HDD-Arrays für Unternehmen; in einigen sehr großen Clustern sind auch Bandbibliotheken integriert. Er ist für die Speicherung von Daten bestimmt, auf die nur selten zugegriffen wird, wie z. B. Rohdaten, abgelaufene Daten und vollständige Backups, wodurch die Kontrolle über die gesamten Bereitstellungskosten maximiert wird.
Industriestatus und Technologietrends
Was den Anteil an der Gesamtkapazität angeht, so machen HDDs heute immer noch etwa 80% der gesamten Speicherkapazität in KI-Rechenzentren aus und dienen als Grundlage für große Datenmengen. Obwohl SSDs eine hervorragende Leistung aufweisen, bleibt ihr Kapazitätsanteil aufgrund von Kostenbeschränkungen relativ begrenzt. Betrachtet man die Wachstumstrends, so zeigt sich, dass der Boom in der KI-Branche die Nachfrage nach beiden Arten von Speicherprodukten antreibt. Allerdings ist die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate für Unternehmens-SSDs ist viel höher als bei HDDs, was die wesentliche Rolle von Hochleistungsspeichern in KI-Szenarien widerspiegelt.
Mit der Weiterentwicklung der Flash-Speichertechnologie verbreiten sich QLC-SSDs mit großer Speicherkapazität immer mehr und dringen allmählich in die Märkte für warme Daten ein, die bisher von HDDs gehalten wurden. Einige Daten mit mäßigem Zugriff werden allmählich auf SSD-Speicher umgestellt. Langfristig werden HDDs jedoch nicht vollständig ersetzt werden. In Szenarien für die Archivierung von kalten Daten im Petabyte- oder Exabyte-Maßstab bleiben HDDs aufgrund ihrer Kosten pro Kapazitätseinheit unersetzlich, während es unwahrscheinlich ist, dass SSDs - bedingt durch ihre physikalischen Eigenschaften und ihren Preis - die Archivierung großer Datenmengen vollständig übernehmen werden. Die langfristige Koexistenz der beiden Hardwaretypen, die in einer abgestuften Art und Weise zusammenarbeiten, wird in Zukunft das Mainstream-Speichermodell für KI-Rechenzentren sein.
SSDs und HDDs sind keine konkurrierenden Alternativen; sie sind komplementäre Komponenten in der Speicherarchitektur von KI-Rechenzentren. NVMe-basierte SSDs bewältigen die hochleistungsfähigen Kern-Workloads, sodass die KI-Rechenleistung voll entfesselt werden kann. HDDs für Unternehmen stehen für große Kapazität und niedrige Kosten und erfüllen die Speicheranforderungen für große Datenmengen. Das hybride, abgestufte Bereitstellungsmodell bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung, Kapazität und Kosten - den drei wesentlichen Faktoren. Es ist heute die vernünftigste Speicherlösung für KI-Rechenzentren und wird dies auch in absehbarer Zukunft bleiben.
