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NetApp INSIGHT 2026
NetApp stillt den wachsenden GPU-Hunger

Von Dr. Dietmar Müller 7 min Lesedauer

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Auf seiner Hausmesse INSIGHT hat NetApp neue Lösungen für die zentralen Herausforderungen der Enterprise-IT vorgestellt. Im Gespräch mit Storage-Insider erläutert Dr. Sebastian Hausmann, Senior Manager Solutions Engineering, wie die neue Novus-Architektur Engpässe bei der GPU-Auslastung behebt. Zudem adressiert er drängende Fragen zur digitalen Souveränität sowie die bevorstehende Partnerschaft mit einem deutschen Hyperscaler.

NetApp will mit neuen Architekturansätzen die drängendsten Probleme seiner Kunden adressieren.(Bild:  KI-generiert)
NetApp will mit neuen Architekturansätzen die drängendsten Probleme seiner Kunden adressieren.
(Bild: KI-generiert)

Die Anforderungen an moderne IT-Infrastrukturen verändern sich durch die künstliche Intelligenz (KI) radikal. Während Unternehmen KI-Piloten in die reale Produktion überführen und gigantische KI-Fabriken entstehen, geraten klassische Speicherarchitekturen an ihre Grenzen. Im Gespräch mit Storage-Insider in München erläuterte Dr. Sebastian Hausmann, Senior Manager Solutions Engineering bei NetApp, wie der Datenmanagementspezialist mit neuen Architekturansätzen auf der NetApp INSIGHT 2026 die drängendsten Probleme seiner Kunden adressiert – von extremen GPU-Latenzen über europäische Datensouveränität bis hin zur autonom integrierten Cyber-Resilienz.

Das Nadelöhr der KI-Fabriken: Warum NetApp Novus Metadaten vom Datenpfad trennt

Ein zentrales Problem bei großskalierenden KI-Umgebungen und sogenannten „AI Factories“ sei die effiziente Auslastung teurer GPU-Ressourcen. Bislang kämpften viele Betreiber mit gravierenden Leistungsengpässen: Wenn hunderte oder tausende GPUs bei Trainingsläufen gleichzeitig Checkpoints schrieben, werde der gemeinsame Speicherpfad blockiert. „Eine einzelne GPU benötigt für die volle Leistung bis zu 2 GB/s Durchsatz. Um dieses Niveau bei 50.000 GPUs aufrechtzuerhalten, sind 100 TB/s kumulative Bandbreite erforderlich. Herkömmliche Speicher-Arrays bieten 40 bis 80 GB/s. Um 100 TB/s mit herkömmlichen Arrays zu erreichen, müssten Hunderte davon implementiert werden, jedes mit eigenem Namespace, eigener Fehlerdomäne und eigenem Verwaltungsaufwand“, erläuterte Hausmann. „Die Betreiber sehen sich somit mit der Verwaltung einer ganzen Flotte von Speichersystemen konfrontiert und müssen komplexe Probleme im Zusammenhang mit dem Datenfluss bewältigen.“