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GPU-Beschleunigung wandert auf die Storage-Ebene NetApp übernimmt DataPelago

Von Bernhard Lück 2 min Lesedauer

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Mit der Technologie von DataPelago, einem Anbieter für KI-Dateninfrastruktur aus Kalifornien, will NetApp GPU-beschleunigte Datenverarbeitung direkt auf Speicherebene ermöglichen und so den Datentransfer zwischen operativen Systemen und KI-Anwendungen reduzieren.

NetApp-CEO George Kurian begründet die Übernahme mit wachsenden Anforderungen an die Dateninfrastruktur im Zuge leistungsfähigerer KI-Modelle und Chips.(Bild: NetApp)
NetApp-CEO George Kurian begründet die Übernahme mit wachsenden Anforderungen an die Dateninfrastruktur im Zuge leistungsfähigerer KI-Modelle und Chips.
(Bild: NetApp)

Kern der Übernahme ist die von DataPelago entwickelte Engine Nucleus. Sie könne Daten mit heterogenem, beschleunigtem Computing – also einer Kombination aus CPUs und GPUs – direkt dort verarbeiten, wo sie gespeichert sind, statt sie zunächst in separate Rechencluster zu kopieren. Nach Angaben des Anbieters lassen sich dadurch Infrastrukturkosten um bis zu 80 Prozent senken, bei einer bis zu zehnfach höheren Leistung gegenüber konventionellen Ansätzen.

Der Ansatz zielt auf ein Problem, mit dem viele Unternehmen bei der Einführung von KI-Anwendungen konfrontiert sind: Daten liegen oft fragmentiert in unterschiedlichen operativen Systemen vor und müssen für KI- und Analyse-Workloads erst extrahiert, verschoben und aufbereitet werden. Dieser Kopiervorgang gilt als einer der zentralen Engpässe bei der Skalierung von Unternehmens-KI. NetApp bezeichnet diesen Ansatz als „Zero-Copy-Aktivierung“ – Daten sollen für KI-Zwecke nutzbar gemacht werden, ohne sie aus ihrer ursprünglichen Umgebung zu bewegen.

DataPelago soll nach Abschluss der Übernahme als hundertprozentige Tochtergesellschaft in den NetApp-Konzern integriert werden. George Kurian, CEO von NetApp, begründet den Schritt mit wachsenden Anforderungen an die Dateninfrastruktur im Zuge leistungsfähigerer KI-Modelle und Chips. Rajan Goyal, Gründer und CEO von DataPelago, verweist darauf, dass Unternehmen zwar erheblich in GPU-Kapazitäten und KI-Modelle investiert hätten, diese Rechenressourcen aber häufig ungenutzt blieben, solange die zugrunde liegenden Daten fragmentiert seien. Syam Nair, Chief Product Officer bei NetApp, ordnet Nucleus als softwarebasierte Beschleunigungsschicht ein, die Datenaufbereitung, -steuerung und -nutzung ermöglichen soll, ohne dass Daten dafür verschoben werden müssen.

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