Die Ausführung von KI-Workloads hängt sowohl vom Arbeitsspeicher (RAM) als auch von Solid-State-Laufwerke (SSDs), die jeweils als Echtzeit-Rechenarbeitsbereich und als Hochgeschwindigkeits-Data-Warehouse dienen. Auf keines von beiden kann verzichtet werden. Die RAM-Kapazität entscheidet darüber, ob ein KI-Modell reibungslos geladen werden kann und wie schnell es läuft, während die SSD die Startzeit des Modells und die Effizienz der Datenzufuhr während des Trainings beeinflusst. Je größer das KI-Modell, desto höher sind die Anforderungen sowohl an die Kapazität als auch an die Geschwindigkeit. Dies ist der wesentliche Grund dafür, dass der aktuelle KI-Boom zu einem sprunghaften Anstieg der Nachfrage nach Speicher- und Speicherchips geführt hat.
Die zentrale Rolle des Arbeitsspeichers (RAM) in der KI
Der Arbeitsspeicher dient als Hochgeschwindigkeits-Zwischenspeicher zwischen dem Prozessor und dem permanenten Speicher und bietet Lese- und Schreibgeschwindigkeiten, die um das Dutzend- bis Hundertfache schneller sind als bei SSDs, wobei die Daten jedoch bei Stromausfall verloren gehen. Für die KI spielt der Arbeitsspeicher drei entscheidende Rollen.
- Modellwohnsitz. Ob es sich nun um einen Chatbot oder ein Tool zur Bildgenerierung handelt – ein KI-Modell muss während der Laufzeit vollständig in den Arbeitsspeicher geladen werden, damit der Prozessor schnell darauf zugreifen kann. Wenn der Arbeitsspeicher nicht das gesamte Modell aufnehmen kann, ist das System gezwungen, ständig von der SSD zu lesen und auf diese zu schreiben, was die Leistung um das Zehnfache verlangsamt; in schweren Fällen kann es sogar vorkommen, dass das Programm gar nicht erst startet.
- Befristet Speicherung von Zwischenvariablen. Während des Trainings von KI-Modellen fallen riesige Mengen an kurzlebigen Daten an, darunter Aktivierungswerte für jede Schicht, berechnete Gradienten und Zustandsparameter des Optimierers. Diese werden während des gesamten Trainingszyklus wiederholt gelesen und geschrieben und müssen im Hochgeschwindigkeitsspeicher abgelegt werden, um die Trainingseffizienz zu gewährleisten. Bei großen Sprachmodellen übersteigt das Volumen der Zwischendaten oft bei weitem die Modellgewichte selbst.
- Pufferung bei der Datenvorverarbeitung. Bevor die Trainingsdaten an die GPU weitergeleitet werden, müssen sie im Arbeitsspeicher einer Augmentierung, Normalisierung, Batch-Verarbeitung und weiteren Vorverarbeitungsschritten unterzogen werden. Eine unzureichende Speicherkapazität kann die Datenpipeline zum Stillstand bringen, sodass die GPU untätig bleibt, während sie auf Daten wartet – wodurch teure Rechenressourcen verschwendet werden.
Neben der Kapazität ist auch die Speicherbandbreite von entscheidender Bedeutung. Der heutige Mainstream DDR5-Speicher Die Module können bis zu 51,2 GB/s pro Modul liefern, und bei Mehrkanal-Konfigurationen kann die Gesamtsystembandbreite problemlos 400 GB/s überschreiten., wodurch ein kontinuierlicher Datenfluss zur GPU gewährleistet wird. Im dritten Quartal 2025 hatte die DDR5-Marktdurchdringung im Servermarkt 90% überschritten., was sie zur unangefochtenen ersten Wahl für Rechenzentren und KI-Trainingscluster macht. Eine unzureichende Bandbreite führt selbst bei den leistungsstärksten GPUs zu Engpässen.
Die zentrale Rolle von SSDs in der KI
SSDs sind dauerhafte Speichergeräte, auf denen alle statischen KI-bezogenen Daten langfristig gespeichert werden. Im Vergleich zu herkömmlichen Festplattenlaufwerke (HDDs), SSDs bieten um ein Vielfaches höhere Geschwindigkeiten beim zufälligen Lesen und Schreiben sowie eine extrem geringe Latenz, was für KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.
- Die Speicherung von Modelldateien ist die grundlegendste Anwendungsmöglichkeit von SSDs. Die gängigen großen Modelle haben heute eine Größe von mehreren zehn bis mehreren hundert Gigabyte, und bei jedem Start muss das gesamte Modell aus dem Speicher in den Arbeitsspeicher geladen werden. Das Laden eines Modells mit 70 Milliarden Parametern von einer herkömmlichen Festplatte kann mehrere Minuten dauern, während eine leistungsstarke NVMe-SSD diese Zeit auf einige zehn Sekunden verkürzen kann.
- Die Leseleistung des Trainingsdatensatzes ist sogar noch entscheidender. Beim KI-Training werden Beispiele aus dem Datensatz nach dem Zufallsprinzip ausgewählt, um Batches zu bilden – eine Arbeitslast, die durch eine große Anzahl zufälliger Lesezugriffe auf kleine Dateien gekennzeichnet ist, und genau darin liegt die Schwäche von HDDs. HDDs können nur etwa hundert zufällige Lesezugriffe pro Sekunde bewältigen, während gängige PCIe-4.0-SSDs in der Regel über 1.000.000 IOPS bei zufälligen Lesevorgängen liefern und PCIe-5.0-Flaggschiff-Laufwerke bis zu 2.000.000 IOPS erreichen können – mehr als das 20.000-Fache der Leistung von Festplatten. Wenn die Trainingsdaten auf einer Festplatte gespeichert sind, kann die GPU-Auslastung unter 20% fallen, wobei der Großteil der Zeit damit verbracht wird, auf das Laden der Daten zu warten.
- Das Speichern von Checkpoints während des Trainings hängt ebenfalls von SSDs ab. Um zu verhindern, dass der Trainingsfortschritt verloren geht, wenn das Training unterbrochen wird, speichert das System in regelmäßigen Abständen den Modellzustand, wobei jeder Schreibvorgang mehrere GB bis zu mehreren zehn GB umfasst. Langsame Schreibgeschwindigkeiten verlängern die Intervalle zwischen den Checkpoints und verringern die Gesamteffizienz des Trainings.
- In großen KI-Rechenzentren dienen SSDs zudem als Speicherebene für häufig genutzte Daten. Häufig genutzte Trainingsdaten und aktive Modelle werden auf SSDs gespeichert, während ältere Backups und selten genutzte „Cold Data“ auf kostengünstigere Festplatten oder Bandbibliotheken ausgelagert werden, wodurch ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosten hergestellt wird.
Wie die beiden zusammenwirken
KI-Systeme nutzen eine hierarchische Speicherpyramide: Je höher die Ebene, desto höher die Geschwindigkeit, desto geringer die Kapazität und desto höher die Kosten pro Einheit.
- Ganz oben steht der GPU-VRAM oder Speicher mit hoher Bandbreite (HBM), das die Daten enthält, die gerade berechnet werden: am schnellsten, aber mit der geringsten Kapazität.
- Die zweite Ebene ist der System-RAM, in dem die als Nächstes zu berechnenden Daten sowie alle Zwischenergebnisse gespeichert werden: etwas langsamer, dafür aber mit deutlich größerer Kapazität.
- Die dritte Ebene bilden NVMe-SSDs, auf denen häufig genutzte Modelle und Datensätze gespeichert sind: wieder langsamer, aber für große Kapazitäten geeignet.
- Im unteren Bereich befinden sich Festplatten und Bandlaufwerke für langfristige „Cold Backups“: am langsamsten, aber mit den niedrigsten Kosten pro Gigabyte.
Der Datenfluss zwischen diesen Ebenen verläuft geordnet. Zu Beginn des Trainings oder der Inferenz werden die Modellgewichte von den SSDs in den System-RAM geladen. Während der Berechnung werden die Daten für den aktuellen Batch vom RAM in den GPU-VRAM übertragen. Nachdem die GPU ihre Arbeit abgeschlossen hat, werden die Ergebnisse zurück in den Arbeitsspeicher geschrieben und anschließend in regelmäßigen Abständen auf SSDs gespeichert. Ein Leistungsengpass auf einer beliebigen Ebene bremst das gesamte System aus, weshalb die Aufrüstung eines KI-Systems in der Regel einen ganzheitlichen Ansatz erfordert. Der Austausch nur der Grafikkarte bei Beibehaltung des alten Arbeitsspeichers und Speichers bringt nur sehr begrenzte Leistungssteigerungen.
Konfigurationsrichtlinien für verschiedene Szenarien
Verschiedene Anwendungsfälle im Bereich der KI stellen sehr unterschiedliche Anforderungen an Arbeitsspeicher und SSDs. Die folgende Tabelle enthält empfohlene Konfigurationen auf der Grundlage typischer Setups in 2026.
| Anwendungsfall | Empfohlener Arbeitsspeicher | Empfohlene SSD-Kapazität |
|---|---|---|
| Lokale Inferenz für ein LLM mit 7 Milliarden Parametern | 32 GB oder mehr | 512 GB oder mehr |
| Lokale Inferenz für ein LLM mit 13 Milliarden Parametern | 64 GB oder mehr | 1 TB oder mehr |
| Täglicher Einsatz von KI zur Bildgenerierung | 32 GB oder mehr | 1 TB oder mehr |
| Training und Feinabstimmung kleiner bis mittelgroßer Modelle | 64 GB oder mehr | 2 TB oder mehr PCIe 4.0 NVMe-SSD |
| Training großer Modelle mit mehreren GPUs auf einem einzelnen Knoten | 256 GB bis 512 GB | NVMe-SSD der Enterprise-Klasse mit 8 TB oder mehr |
| KI-Server der Rechenzentrumsklasse | 1 TB bis 4 TB DDR5 | 30 TB oder mehr SSD der Enterprise-Klasse |
