Mehr als ein Protokoll Warum pNFS v4.2 zum Enabler für Hochleistungs-KI wird

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Künstliche Intelligenz und Deep Learning sind zentrale Wettbewerbselemente in High-Performance-Computing. pNFS v4.2 verbessert die Effizienz bestehender Infrastrukturen, ermöglicht skalierbare Lösungen und reduziert Latenz durch intelligente Datenpfade, was die Leistung ohne teure Hardware-Investitionen steigert.

In einer IDC-Marktnotiz (cf SC2024) wird deutlich, wie stark der Fokus auf Innovationen in den Bereichen KI im Kontext von HPC liegt. Die wachsende Nachfrage nach skalierbaren KI-Lösungen mit Echtzeitzugriff befeuert diesen Trend.

Brückenbauer zwischen Legacy-Systemen und KI-Zukunft

Klar ist: Offene, flexible Architekturen wie pNFS gewinnen enorm an Bedeutung, da sie eine Brücke zwischen klassischen Infrastrukturen und datenintensiven Zukunftstechnologien schlagen. Denn eine der zentralen Herausforderungen besteht darin, vorhandene Ressourcen so skalieren zu lassen, dass KI-Workloads performant verarbeitet werden können, ohne zugleich tiefgreifende Investitionen in spezialisierte Infrastrukturen zur Datenspeicherung bedienen zu müssen.

Eine besonders zukunftsweisende, effiziente Lösung stellt Parallel NFS (pNFS) v4.2 in Kombination mit Flex Files dar. Diese offene, standardisierte Technologie ermöglicht es, bestehende Infrastruktur in ein skalierbares, leistungsfähiges Speichersystem zu verwandeln – ganz ohne proprietäre Hürden oder teure Spezial-Hardware.

NFS im Wandel: vom klassischen Protokoll zur Plattform für HPC-Datenzugriffe

Das Network File System (NFS) ist seit den 1980er-Jahren eine feste Größe in der IT und Bestandteil nahezu aller Linux-Distributionen. Dennoch wurde es lange Zeit als ungeeignet für rechenintensive Workloads im Umfeld von High-Performance-Computing eingestuft – eine Lücke, die proprietäre Systeme wie etwa Lustre oder GPFS füllen sollten, was jedoch oft mit exorbitanten Kosten sowie zusätzlichem Verwaltungsaufwand verbunden war.

Mit dem Fortschreiten der pNFS-Entwicklung hat sich diese Situation grundlegend gewandelt. Insbesondere pNFS v4.2, eingeführt 2019, hebt die Technologie auf ein komplett neues Niveau – mit vollem Fokus auf Offenheit, Standardisierung, Skalierbarkeit und gerade auch Performance, wie ein SNIA-Abstract unterstreicht. Laut Fortune Business Insights wird erwartet, dass der globale Markt für High-Performance-Computing von 54,39 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 109,99 Milliarden US-Dollar bis 2032 anwächst. Gefragt sind vor diesem Hintergrund Technologien, die kompatibel mit bestehenden Umgebungen sind – Kriterien, die pNFS v4.2 in Kombination mit Flex Files gewährleistet.

pNFS v4.2 in der Praxis: skalierbare Lösungen für reale Engpässe

• 1. Skalierung durch Entkopplung von Daten- und Metadatenpfaden
  Konventionelle NAS-Systeme bündeln Daten- und Metadatenzugriffe, was bei wachsender Last schnell zum Flaschenhals mutiert.
  Lösung: pNFS v4.2 trennt diese Pfade logisch – mit direkten Datenzugriffen auf Speicherknoten, reduzierter Latenz und linearer Skalierbarkeit.

• 2. Reduzierter Overhead dank intelligentem Metadaten-Management
  Gerade KI-Workloads generieren millionenfach kleine Dateioperationen – ein Albtraum für Metadaten-intensive Protokolle.
  Lösung: Durch Client-seitiges Caching reduziert pNFS v4.2 Metadaten-Traffic um bis zu 80 Prozent – mit messbarer Beschleunigung der I/O-Performance.

• 3. Höhere Bandbreitenauslastung durch Multi-Verbindungen
  Einzelverbindungen im TCP/IP-Modell limitieren parallele Verarbeitung.
  Lösung: Mit N-Connect lassen sich mehrere TCP-Sessions pro Mountpunkt aktivieren – für insgesamt mehr Durchsatz und Resilienz.

• 4. Nahtlose Integration heterogener Systeme
  Proprietäre HPC-Dateisysteme setzen oft dedizierte Backends voraus, was Flexibilität und Investitionsschutz einschränkt.
  Lösung: pNFS v4.2 benötigt lediglich NFSv3-Kompatibilität – so lassen sich bestehende NAS-Umgebungen ohne Umbau einbinden.

• 5. Dynamische Datenlayouts für moderne Workloads
  Statische Layouts sind wenig geeignet für agile KI-Pipelines.
  Lösung: Flex Files ermöglichen flexible Verteilung – inklusive nativer Unterstützung für Striping, Mirroring und künftig Erasure Coding.

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Strategische Perspektive: pNFS v4.2 als Performance-Enabler für datengetriebene Innovation

Für IT-Entscheider, die KI- und Deep-Learning-Workloads zukunftssicher, effizient und skalierbar betreiben wollen, eröffnet pNFS v4.2 neue strategische Möglichkeiten. Die Kombination aus hoher Performance, Offenheit und Kosteneffizienz macht das Protokoll zur Schlüsseltechnologie für datenintensive Innovation – besonders dort, wo herkömmliche Speicherlösungen an ihre Grenzen stoßen.

Vorteile auf einen Blick:

• überzeugende Performance ohne Hardware-Tausch – Nutzung vorhandener Infrastruktur,

• standardbasierte Architektur – vermeidet proprietäre Abhängigkeiten,

• lineare Skalierbarkeit – Erweiterung auf tausende Knoten möglich,

• breite Kompatibilität – Investitionsschutz durch Unterstützung gängiger Speichersysteme,

• Linux-native Integration – einfacher, kosteneffizienter Einstieg.

Fazit

Wer seine Speicherstrategie zukunftsorientiert aufstellen möchte, sollte pNFS v4.2 aktiv evaluieren. Die Technologie bietet einen standardisierten, wirtschaftlichen und flexiblen Weg, KI- und DL-Anwendungen nachhaltig zu unterstützen – unabhängig von Anbieterbindung und Spezial-Hardware.

Für eine tiefgreifende technische Analyse von pNFS v4.2 und Flex Files empfiehlt sich auch ein Hammerspace-Whitepaper, das die praktischen Vorteile und Implementierungsmöglichkeiten dieser Technologien im Kontext von KI- und DL-Workloads detailliert beleuchtet.

* Der Autor: Floyd Christofferson, VP of Product Marketing, Hammerspace

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