{"id":17935,"date":"2026-05-28T18:05:39","date_gmt":"2026-05-28T10:05:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=17935"},"modified":"2026-05-29T11:29:28","modified_gmt":"2026-05-29T03:29:28","slug":"do-ai-data-centers-use-ssd-or-hdd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/news\/do-ai-data-centers-use-ssd-or-hdd\/","title":{"rendered":"Verwenden AI-Rechenzentren SSD oder HDD?"},"content":{"rendered":"
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KI-Rechenzentren verwenden nicht ausschlie\u00dflich SSDs oder HDDs. Sie setzen in der Regel beide Arten von Laufwerken in einer hybriden Form ein.<\/strong> SSDs mit ihrer hervorragenden Leistung bew\u00e4ltigen die Kernarbeitslasten bei KI-Operationen, die eine hohe Geschwindigkeit erfordern, und dienen als prim\u00e4res Mittel zur Freisetzung von Rechenleistung. HDDs \u00fcbernehmen aufgrund ihrer gro\u00dfen Kapazit\u00e4t und niedrigen Kosten die Speicherung und Archivierung gro\u00dfer Datenmengen. Die beiden bilden zusammen ein komplettes Speichersystem.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Warum eine hybride Bereitstellung erforderlich ist<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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KI-Rechenzentren \u00fcbernehmen den hybriden Einsatz von SSDs und HDDs<\/span><\/a> vor allem deshalb, weil sich die beiden in Bezug auf Leistung und Kosten eindeutig erg\u00e4nzen. SSDs haben keine beweglichen Teile und lesen und schreiben Daten ausschlie\u00dflich durch elektronische Signale, was sie extrem schnell macht. Ihre Latenzzeit wird in der Regel in Mikrosekunden gemessen, und ihre zuf\u00e4llige Lese-\/Schreibleistung (IOPS<\/span><\/a>) ist hunderte oder sogar tausende Male h\u00f6her als die von HDDs. Dank dieser Eigenschaften k\u00f6nnen SSDs die hohen Anforderungen an die Datenzugriffsgeschwindigkeit f\u00fcr KI-Training und -Inferenz erf\u00fcllen. Festplatten hingegen basieren auf Magnetk\u00f6pfen zum Lesen und Schreiben von Daten auf sich drehenden Platten. Aufgrund ihrer mechanischen Struktur wird ihre Latenzzeit in Millisekunden gemessen, und ihre zuf\u00e4llige Lese-\/Schreibleistung ist weit geringer als die von SSDs. Ihr Vorteil liegt in den Kosten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Merkmal<\/th>\nSSD<\/th>\nHDD<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Arbeitsweise<\/td>\nFlash-Speicher-basiert, keine beweglichen Teile<\/td>\nMagnetkopf liest\/schreibt auf rotierenden Festplatten, bewegliche Teile beteiligt<\/td>\n<\/tr>\n
Latenzzeit<\/td>\nMikrosekunden-Ebene<\/td>\nMillisekunden-Ebene<\/td>\n<\/tr>\n
Zuf\u00e4llige Lese-\/Schreibleistung<\/td>\nSehr hoch (IOPS hundertmal h\u00f6her als HDD)<\/td>\nRelativ niedrig<\/td>\n<\/tr>\n
Kosten pro TB<\/td>\nEtwa das 10- bis 20-fache einer HDD<\/td>\nRelativ niedrig<\/td>\n<\/tr>\n
Maximale Kapazit\u00e4t pro Laufwerk<\/td>\nErreichen der 128TB-245TB-Ebene<\/td>\nErreichen von 32 TB und mehr (HAMR-Technologie)<\/td>\n<\/tr>\n
Leistungseffizienz<\/td>\nStromverbrauch pro TB weitaus geringer als bei HDD<\/td>\nKontinuierliches Drehen, relativ hoher Stromverbrauch<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Nach Angaben von VDURA-Daten<\/span><\/a> Ab dem ersten Quartal 2026 erreichten die Kosten pro Kapazit\u00e4tseinheit von 30TB QLC Enterprise SSDs das 22,6-fache von HDDs mit derselben Kapazit\u00e4t. Der Preis von 30-TB-TLC-Unternehmens-SSDs stieg von etwa $<\/span>3,062 <\/span>t<\/span>o \u00fcber $<\/span><\/span><\/span><\/span>17 500 im vergangenen Jahr, w\u00e4hrend die Preise f\u00fcr Festplatten im gleichen Zeitraum nur um 35% gestiegen sind. Dieser Unterschied macht reine SSD-L\u00f6sungen zunehmend unerschwinglich.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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VDURAs Modellierung einer typischen Rechenzentrumskonfiguration zeigt, dass sich die Gesamtbetriebskosten f\u00fcr ein hybrides Speichersystem \u00fcber einen Lebenszyklus von drei Jahren auf etwa $<\/span>7,31 Millionen, w\u00e4hrend ein reines SSD-System etwa $<\/span><\/span>31,06 Millionen Euro. Die Dreijahreskosten der Hybridl\u00f6sung betragen etwa ein Viertel der Kosten f\u00fcr die reine SSD-L\u00f6sung. Kurz gesagt, SSDs bieten Geschwindigkeit, w\u00e4hrend HDDs Kapazit\u00e4t und Kostenkontrolle bieten. Beide haben einen unersetzlichen Wert, so dass die hybride Bereitstellung f\u00fcr Rechenzentren heute im Grunde eine unvermeidliche Wahl ist.<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Speicherauswahllogik f\u00fcr zentrale AI-Operationen<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die Phase der Datenaufbereitung<\/span><\/strong>\u00a0verarbeitet Rohdaten. In dieser Phase geht es in erster Linie um umfangreiche sequenzielle Lesevorg\u00e4nge, die keine hohe zuf\u00e4llige Lese-\/Schreibleistung erfordern, aber eine hohe Kapazit\u00e4t verlangen. In der Industrie werden meist HDD-basierte Speicherl\u00f6sungen verwendet, die durch SSD-Cache erg\u00e4nzt werden, um die Zugriffsgeschwindigkeit f\u00fcr hei\u00dfe Daten zu verbessern.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die Phase der Modellbildung<\/span><\/strong>\u00a0hat die h\u00f6chsten Anforderungen an die Speicherleistung. Der gesamte Prozess erfordert das kontinuierliche Lesen umfangreicher Trainingsmuster und das h\u00e4ufige Schreiben von Modellpr\u00fcfpunktdateien, was extrem hohe Anforderungen an den Datendurchsatz stellt. W\u00fcrden Festplatten als prim\u00e4rer Speicher verwendet, w\u00fcrde ihre inh\u00e4rente Latenz dazu f\u00fchren, dass die Datenbereitstellung hinter den GPU-Berechnungen zur\u00fcckbleibt, was direkt zu ungenutzten Rechenzyklen und einem erheblichen R\u00fcckgang der Hardwareauslastung f\u00fchrt. 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 f\u00fcr Multi-GPU-Cluster bereitstellen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die Phase der Ableitung<\/span><\/strong>\u00a0hat zwei Hauptanforderungen: niedrige Antwortlatenz und hohe Gleichzeitigkeitskapazit\u00e4t. \u00dcbliche gro\u00dfe Sprachmodellanwendungen und RAG-Dienste (Retrieval-Augmented Generation) erzeugen eine gro\u00dfe Anzahl von KV-Cache- und Vektorabrufanforderungen. Diese Arten des Datenzugriffs sind sehr zuf\u00e4llig und latenzempfindlich und m\u00fcssen daher auf SSDs ausgef\u00fchrt werden. Die bei der Inferenz verwendeten Modellgewichte und Vektordatenbanken werden ebenfalls vollst\u00e4ndig auf NVMe-SSDs bereitgestellt, um eine schnelle Zeit bis zum ersten Token und die Gesamtstabilit\u00e4t der Dienste zu gew\u00e4hrleisten. Festplatten spielen bei der Inferenz nur eine unterst\u00fctzende Rolle, indem sie historische Protokolle, Wissensdatenbanken, auf die selten zugegriffen wird, und Sicherungsdateien speichern - sie sind nicht an den Echtzeit-Front-End-Diensten beteiligt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Mehrschichtige Speicherarchitektur<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ausgereifte KI-Rechenzentren verwenden heute alle eine mehrstufige Speicherarchitektur. Die Daten werden auf der Grundlage der Zugriffsh\u00e4ufigkeit und der Leistungsanforderungen in drei Schichten - Hot, Warm und Cold - unterteilt, und die Hardwarekonfiguration wird entsprechend ge\u00e4ndert, um ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosten herzustellen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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