{"id":18938,"date":"2026-07-14T17:08:32","date_gmt":"2026-07-14T09:08:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=18938"},"modified":"2026-07-15T14:10:50","modified_gmt":"2026-07-15T06:10:50","slug":"why-do-ai-need-ram-and-ssd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/news\/why-do-ai-need-ram-and-ssd\/","title":{"rendered":"Warum ben\u00f6tigt KI RAM und SSD?"},"content":{"rendered":"
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Die Ausf\u00fchrung von KI-Workloads h\u00e4ngt sowohl vom Arbeitsspeicher (RAM) als auch von Solid-State-Laufwerke (SSDs)<\/span><\/a>, die jeweils als Echtzeit-Rechenarbeitsbereich und als Hochgeschwindigkeits-Data-Warehouse dienen. Auf keines von beiden kann verzichtet werden. Die RAM-Kapazit\u00e4t entscheidet dar\u00fcber, ob ein KI-Modell reibungslos geladen werden kann und wie schnell es l\u00e4uft, w\u00e4hrend die SSD die Startzeit des Modells und die Effizienz der Datenzufuhr w\u00e4hrend des Trainings beeinflusst. Je gr\u00f6\u00dfer das KI-Modell, desto h\u00f6her sind die Anforderungen sowohl an die Kapazit\u00e4t als auch an die Geschwindigkeit. Dies ist der wesentliche Grund daf\u00fcr, dass der aktuelle KI-Boom zu einem sprunghaften Anstieg der Nachfrage nach Speicher- und Speicherchips gef\u00fchrt hat.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die zentrale Rolle des Arbeitsspeichers (RAM) in der KI<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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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. F\u00fcr die KI spielt der Arbeitsspeicher drei entscheidende Rollen.<\/p>

  1. Modellwohnsitz.<\/span><\/strong>\u00a0Ob es sich nun um einen Chatbot oder ein Tool zur Bildgenerierung handelt \u2013 ein KI-Modell muss w\u00e4hrend der Laufzeit vollst\u00e4ndig 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, st\u00e4ndig von der SSD zu lesen und auf diese zu schreiben, was die Leistung um das Zehnfache verlangsamt; in schweren F\u00e4llen kann es sogar vorkommen, dass das Programm gar nicht erst startet.<\/span><\/li>
  2. Befristet<\/span> Speicherung von Zwischenvariablen.<\/span><\/strong>\u00a0W\u00e4hrend des Trainings von KI-Modellen fallen riesige Mengen an kurzlebigen Daten an, darunter Aktivierungswerte f\u00fcr jede Schicht, berechnete Gradienten und Zustandsparameter des Optimierers. Diese werden w\u00e4hrend des gesamten Trainingszyklus wiederholt gelesen und geschrieben und m\u00fcssen im Hochgeschwindigkeitsspeicher abgelegt werden, um die Trainingseffizienz zu gew\u00e4hrleisten. Bei gro\u00dfen Sprachmodellen \u00fcbersteigt das Volumen der Zwischendaten oft bei weitem die Modellgewichte selbst.<\/span><\/li>
  3. Pufferung bei der Datenvorverarbeitung.<\/span><\/strong>\u00a0Bevor die Trainingsdaten an die GPU weitergeleitet werden, m\u00fcssen sie im Arbeitsspeicher einer Augmentierung, Normalisierung, Batch-Verarbeitung und weiteren Vorverarbeitungsschritten unterzogen werden. Eine unzureichende Speicherkapazit\u00e4t kann die Datenpipeline zum Stillstand bringen, sodass die GPU unt\u00e4tig bleibt, w\u00e4hrend sie auf Daten wartet \u2013 wodurch teure Rechenressourcen verschwendet werden.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Neben der Kapazit\u00e4t ist auch die Speicherbandbreite von entscheidender Bedeutung.\u00a0<\/span>Der heutige Mainstream DDR5-Speicher<\/span><\/a> Die Module k\u00f6nnen bis zu 51,2 GB\/s pro Modul liefern, und bei Mehrkanal-Konfigurationen kann die Gesamtsystembandbreite problemlos 400 GB\/s \u00fcberschreiten.<\/span>, wodurch ein kontinuierlicher Datenfluss zur GPU gew\u00e4hrleistet wird.\u00a0<\/span>Im dritten Quartal 2025 hatte die DDR5-Marktdurchdringung im Servermarkt 90% \u00fcberschritten.<\/span>, was sie zur unangefochtenen ersten Wahl f\u00fcr Rechenzentren und KI-Trainingscluster macht. Eine unzureichende Bandbreite f\u00fchrt selbst bei den leistungsst\u00e4rksten GPUs zu Engp\u00e4ssen.<\/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 zentrale Rolle von SSDs in der KI<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    SSDs sind dauerhafte Speicherger\u00e4te, auf denen alle statischen KI-bezogenen Daten langfristig gespeichert werden. Im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen Festplattenlaufwerke (HDDs)<\/span><\/a>, SSDs bieten um ein Vielfaches h\u00f6here Geschwindigkeiten beim zuf\u00e4lligen Lesen und Schreiben sowie eine extrem geringe Latenz, was f\u00fcr KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.<\/p>

    1. Die Speicherung von Modelldateien ist die grundlegendste Anwendungsm\u00f6glichkeit von SSDs.<\/strong> Die g\u00e4ngigen gro\u00dfen Modelle haben heute eine Gr\u00f6\u00dfe 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 herk\u00f6mmlichen Festplatte kann mehrere Minuten dauern, w\u00e4hrend eine leistungsstarke NVMe-SSD diese Zeit auf einige zehn Sekunden verk\u00fcrzen kann.<\/span><\/li>
    2. Die Leseleistung des Trainingsdatensatzes ist sogar noch entscheidender.<\/strong> Beim KI-Training werden Beispiele aus dem Datensatz nach dem Zufallsprinzip ausgew\u00e4hlt, um Batches zu bilden \u2013 eine Arbeitslast, die durch eine gro\u00dfe Anzahl zuf\u00e4lliger Lesezugriffe auf kleine Dateien gekennzeichnet ist, und genau darin liegt die Schw\u00e4che von HDDs. HDDs k\u00f6nnen nur etwa hundert zuf\u00e4llige Lesezugriffe pro Sekunde bew\u00e4ltigen,\u00a0<\/span>w\u00e4hrend g\u00e4ngige PCIe-4.0-SSDs in der Regel \u00fcber 1.000.000 IOPS bei zuf\u00e4lligen Lesevorg\u00e4ngen liefern und PCIe-5.0-Flaggschiff-Laufwerke bis zu 2.000.000 IOPS erreichen k\u00f6nnen \u2013 mehr als das 20.000-Fache der Leistung von Festplatten<\/span>. Wenn die Trainingsdaten auf einer Festplatte gespeichert sind, kann die GPU-Auslastung unter 20% fallen, wobei der Gro\u00dfteil der Zeit damit verbracht wird, auf das Laden der Daten zu warten.<\/span><\/li>
    3. Das Speichern von Checkpoints w\u00e4hrend des Trainings h\u00e4ngt ebenfalls von SSDs ab.<\/strong> Um zu verhindern, dass der Trainingsfortschritt verloren geht, wenn das Training unterbrochen wird, speichert das System in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden den Modellzustand, wobei jeder Schreibvorgang mehrere GB bis zu mehreren zehn GB umfasst. Langsame Schreibgeschwindigkeiten verl\u00e4ngern die Intervalle zwischen den Checkpoints und verringern die Gesamteffizienz des Trainings.<\/span><\/li>
    4. In gro\u00dfen KI-Rechenzentren dienen SSDs zudem als Speicherebene f\u00fcr h\u00e4ufig genutzte Daten.<\/strong> H\u00e4ufig genutzte Trainingsdaten und aktive Modelle werden auf SSDs gespeichert, w\u00e4hrend \u00e4ltere Backups und selten genutzte \u201eCold Data\u201c auf kosteng\u00fcnstigere Festplatten oder Bandbibliotheken ausgelagert werden, wodurch ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosten hergestellt wird.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Wie die beiden zusammenwirken<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      KI-Systeme nutzen eine hierarchische Speicherpyramide: Je h\u00f6her die Ebene, desto h\u00f6her die Geschwindigkeit, desto geringer die Kapazit\u00e4t und desto h\u00f6her die Kosten pro Einheit.<\/p>