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QLC-Flash-Lösung bietet komplett lineare Leistungsskalierung, senkt Gesamt-Betriebskosten um 70 % und ermöglicht Hochleistungen im Bereich agentischer KI

Stuttgart & Singapur --(BUSINESS WIRE)-- 09.06.2026 --

KAYTUS, ein führender Anbieter flüssigkeitsgekühlter KI-Infrastrukturlösungen, hat auf der AI EXPO KOREA 2026 offiziell seine All-QLC-Flash-Speicherlösung vorgestellt, die für hohe Rechenleistung, massive Skalierbarkeit und Kosteneffizienz bei Clustern mit 10.000 GPUs ausgelegt ist. Die Lösung beseitigt etwa Engpässe bei Datenübertragungen im Rahmen großvolumiger KI-Trainings und trägt so zur maximierten Nutzung der GPU-Ressourcen bei.

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Basierend auf den Serverplattformen KR2280 und KR1180, ist die Lösung tief in branchenführende, KI-basierte parallele Dateisysteme integriert und beseitigt so Datensilos, die bei herkömmlichen mehrstufigen Speichersystemen üblich sind. Sie wurde speziell für leseintensive KI-Workloads entwickelt und überwindet die horizontalen Skalierungsgrenzen massiver Cluster. Verifizierte Testdaten zeigen, dass die Lösung bei einer Bereitstellung im Exabyte-Bereich eine aggregierte Bandbreite von 10 TB/s und 100 Millionen IOPS (Input/Output Operations Per Second) liefert. Darüber hinaus senkt sie die Gesamtbetriebskosten (TCO) über fünf Jahre um 70 % im Vergleich zu herkömmlichen TLC (Triple Level Cell) -basierten Lösungen und beschleunigt so die Modellinnovation für KI-Cloud-Anbieter und intelligente Rechenzentren.

Limitierungen herkömmlicher KI-Speicherarchitekturen.

Das explosive Wachstum der KI verändert die Anforderungen an die Rechen- und Speicherleistung in Unternehmen grundlegend. Das Training groß angelegter KI-Modelle ist durch extrem leseintensive Workloads gekennzeichnet, die den gleichzeitigen Zugriff Zehntausender von GPUs auf Datensätze im Exabyte-Bereich mit einer Latenz von unter einer Millisekunde erfordern. Herkömmliche Speicherarchitekturen stehen dabei vor drei großen Herausforderungen:

• Getrennte Datensilos: Herkömmliche ETL (Extract, Transform, Load) -Prozesse erfordern, dass Daten vor dem Training vom Objektspeicher in parallele Dateisysteme verschoben werden, was zu einer zeitaufwändigen physischen Datenmigration führt. Untersuchungen von IDC zeigen, dass Datenteams 81% ihrer Zeit mit der Datenaufbereitung verbringen, was die Geschäftsprozesse verlangsamt.
• Diskrepanz zwischen Workload und Speichermedium: Mehr als 90% des KI-Trainings beinhalten hochfrequente gleichzeitig stattfindende Lesevorgänge. Im Gegensatz dazu bieten herkömmliche TLC-Flash-Lösungen eine übermäßige Schreiblebensdauer, die für diese leseintensiven Workloads unnötig ist. Dies treibt die Anschaffungs-, Platz- und Stromkosten für Cluster im Exabyte-Bereich in die Höhe und führt zu einer ineffizienten Ressourcennutzung.
• Skalierungsengpässe: Herkömmliche Dateisysteme wurden nicht für die Bewältigung der durch Cluster mit 10.000 GPUs erzeugten I/O-Spitzenlasten konzipiert. Mit zunehmender Clustergröße führen Konflikte bei der Sperrung von Metadaten und ein vergrößerter Kommunikationsaufwand zu Latenzspitzen und einer Verschlechterung der Gesamtleistung.

KAYTUS All-QLC-Flash-Speicher für hohe Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.

Die KAYTUS All-QLC-Flash-Speicherlösung der nächsten Server-Generation wurde speziell entwickelt, um das volle Potenzial leseintensiver Workloads bei KI-Trainings auszuschöpfen. Durch die enge Integration von Flaggschiff-Rechenknoten mit branchenführenden, KI-nativen parallelen Dateisystemen nutzt die Lösung ein fortschrittliches Co-Design von Hardware und Software, um hohe Rechenleistung, nahtlose Skalierbarkeit und sehr gute Kosteneffizienz für extrem große KI-Rechenumgebungen zu bieten.

Innovative IT-Architektur: Überwindung von Effizienzengpässen beim KI-Training.

Die Lösung von KAYTUS schafft einen Unified Namespace (UNS) mit nativem Multi-Protokoll-Zugriff über Datei-, Objekt- und Blockspeicher hinweg. Durch den Einsatz von QLC (Quad Level Cell) -Flash-Pools mit hoher Kapazität und vollständig gemeinsam genutzten NVMe-oF (NVMe over Fabrics) -Verbindungen definiert sie die einheitliche Datenebene für KI-Speicher neu und beseitigt so effektiv Datensilos, die bei herkömmlichen mehrstufigen IT-Architekturen unvermeidlich sind. Daten können nun bei Bedarf ohne systemübergreifende Migration zu GPU-Knoten fließen, was einen Zugriff in weniger als einer Millisekunde ermöglicht und die Effizienz beim Abruf von KI-Trainingsdaten erheblich verbessert. Die Lösung bietet:

• Hardware-Optimierung: Die Lösung wurde für leseintensive Workloads entwickelt und verfügt über eine PCIe 5.0-Direktverbindung, die die I/O-Bandbreite pro Knoten im Vergleich zur Vorgängergeneration verdoppelt. In Kombination mit einer NUMA (Non-Uniform Memory Access) -ausgewogenen Optimierung beseitigt sie interne Durchsatzengpässe effektiv.
• Software-Synergie: Die Lösung integriert das NFS (Network File System) über RDMA (Remote Direct Memory Access) sowie native GPU-Direct-Storage-Technologie und ermöglicht so direkte Datenpfade vom QLC-Flash zum GPU-Speicher. Durch die Nutzung einer disaggregierten IT-Architektur, die die Protokollverarbeitung vom Speicherstatus entkoppelt, eliminiert sie den East-West-Verkehr und erreicht eine vollständig lineare Skalierung von Bandbreite und Durchsatz im Petabyte- bis Exabyte-Bereich.

10.000 GPU-Cluster bietet Leistung, Skalierbarkeit & Kosteneffizienz

Bei Benchmark-Tests in einer Exabyte-Speicherumgebung eines Rechenzentrums mit 10.000 GPUs demonstrierte die auf KR2280- und KR1180-Knoten basierende und mit branchenführenden, KI-nativen parallelen Dateisystemen optimierte Lösung ihre Fähigkeit der nahtlosen Skalierung zur Unterstützung von Rechenclustern mit bis zu 10.000 GPUs. Haupteigenschaften sind:

• Extreme Leistung bei hoher Skalierbarkeit: Das System bietet eine dauerhafte Gesamt-Lese-Bandbreite von 10 TB/s und 100 Millionen IOPS bei zufälligen Lesezugriffen, was den gleichzeitigen Zugriff für Zehntausende von GPUs ermöglicht. Die Leistung skaliert linear mit der Anzahl der hinzugefügten Knoten, während die GPU-Auslastung konstant über 95 % bleibt – ohne speicherseitige Sperrkonflikte oder Warteschlangen, wodurch ein Datenmangel bei den GPUs effektiv vermieden wird.

• Hervorragende Kosteneffizienz: Im Vergleich zu herkömmlichen TLC-All-Flash-Lösungen senkt die Lösung die Gesamtbetriebskosten (TCO) über fünf Jahre um 70 % und reduziert die Strom- und Kühlungskosten um mehr als 75 %, wodurch Unternehmen keine unnötigen Mehrkosten für zusätzliche Schreiblebensdauer zahlen müssen.

Hinweis: Basierend auf 15,36-TB-TLC-Laufwerken gegenüber 61,44-TB-QLC-Laufwerken.

KAYTUS All-Flash-Portfolio: Von hoher Dichte bis zu massiver Kapazität.

KAYTUS bietet ein umfassendes QLC-Produktportfolio mit einer Kapazität von bis zu 122,88 TB pro Laufwerk.

• KR1180 (1U10) – Spitzenleistung bei hoher Dichte: Die Lösung bietet 1 PB Kapazität und 140 GB/s Bandbreite in einem 1U-Gehäuse, mit optimierter Luftkühlung und einer um 18% reduzierten Latenz bei GPU-Workloads.
• KR2280 (2U24) – Vielseitiges Flaggschiff: Die Lösung unterstützt 24 QLC-Laufwerke und sieben PCIe 5.0-Steckplätze. Sie ist sowohl mit Intel- als auch mit AMD-Plattformen kompatibel und bietet Flüssigkeitskühlungsoptionen für hocheffiziente Rechenzentren.
• KR4266 (4U60) – Massiver Speicher für Big Data: Die Lösung bietet branchenführende physische Dichte mit bis zu 7 PB pro Einheit und liefert eine sequenzielle Lesebandbreite von 260 GB/s sowie 20 Millionen IOPS.

Über KAYTUS

KAYTUS ist ein führender Anbieter flüssigkeitsgekühlter End-to-End IT-Infrastrukturlösungen für KI-Einsätze und bietet eine Reihe innovativer, offener und umweltfreundlicher Infrastrukturprodukten für Cloud, KI, Edge und andere aufkommende Anwendungsszenarien. Mit einem kundenzentrierten Ansatz reagiert KAYTUS durch sein agiles Geschäftsmodell flexibel auf die Bedürfnisse der Nutzer. Erfahren Sie mehr unter KAYTUS.com, und folgen Sie uns auf LinkedIn und X.

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