{"id":164886,"date":"2025-05-18T23:00:00","date_gmt":"2025-05-19T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=164886"},"modified":"2025-06-17T07:13:27","modified_gmt":"2025-06-17T14:13:27","slug":"pure-storage-nvidia-ai-data-platform","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/solutions\/pure-storage-nvidia-ai-data-platform\/","title":{"rendered":"Beschleunigung von Unternehmenseinblicken: Pure Storage und die AIDatenplattform von NVIDIA erm\u00f6glichen pr\u00e4zises Denken im gro\u00dfen Ma\u00dfstab"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-7387b849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column has-medium-font-size is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:70%\">\n<div class=\"wp-block-group has-border-color has-pure-orange-100-border-color has-primary-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-width:2px;border-top-left-radius:16px;border-top-right-radius:16px;border-bottom-left-radius:16px;border-bottom-right-radius:16px;padding-top:30px;padding-right:30px;padding-bottom:30px;padding-left:30px\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-summary\">Zusammenfassung<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In today\u2019s fast-paced business world, milliseconds matter. The NVIDIA AI Data Platform, integrated with FlashBlade\/\/EXA and Portworx, enables organizations to not just accelerate inference but also unlock precision reasoning at scale.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group pdf-print-hide is-content-justification-right is-nowrap is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-f726d978 wp-block-group-is-layout-flex\"><div class=\"pdfprnt-buttons\"><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/164886?print=pdf\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-pdf\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/pdf.png?1953174090\" alt=\"image_pdf\" title=\"PDF anzeigen\" \/><\/a><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/164886?print=print\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-print\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/print.png?245231721\" alt=\"image_print\" title=\"Inhalt drucken\" \/><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div id=\"CONTENT\" class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In einer Zeit, in der Millisekunden die Marktf\u00fchrerschaft bestimmen k\u00f6nnen, stehen Unternehmen vor einer kritischen Herausforderung: riesige Daten-Repositorys mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit in verwertbare Intelligenz umzuwandeln. Unternehmen, Hyperscaler und Neoclouds wie Meta- und Coreweave-Kunden haben mit <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/unstructured-data-storage\/flashblade-s.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade\/\/S<\/a>\u2122 und der <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/pure-advantage\/platform.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Pure Storage-Plattform<\/a> f\u00fcr viele ihrer AIWorkload-Anforderungen einen enormen Erfolg erzielt. Mit mehreren <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/solutions\/certified-to-perform-built-to-scalenow-for-nvidia-cloud-partners\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA-zertifizierten Storage-Validierungen<\/a> k\u00f6nnen Kunden darauf vertrauen, dass ihre AIInfrastrukturbereitstellung schnell und reibungslos verl\u00e4uft.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr Gro\u00dfkunden mit anspruchsvollen AI-Inferenzanforderungen definiert das Referenzdesign der NVIDIA AI Data Platform, das mit Pure Storage<sup>\u00ae<\/sup> <a href=\"https:\/\/www.pure.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade\/\/EXA<\/a>\u2122 und <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/cloud-native-applications\/portworx.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Portworx<\/a><sup>\u00ae<\/sup> implementiert wurde, neu, wie Unternehmen riesige Datenmengen in Echtzeitintelligenz umwandeln k\u00f6nnen. Dieser umfassende Stack beschleunigt nicht nur die Inferenz, sondern erm\u00f6glicht pr\u00e4zise Argumentation im gro\u00dfen Ma\u00dfstab, sodass gro\u00dfe Unternehmen komplexe Datens\u00e4tze mit chirurgischer Genauigkeit dekodieren und gleichzeitig die Sicherheit der Produktionsklasse erhalten k\u00f6nnen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-the-intelligence-imperative-why-speed-and-precision-matter\">Die Intelligenz-Imperative: Warum Geschwindigkeit und Pr\u00e4zision wichtig sind<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Moderne Unternehmen arbeiten in Umgebungen, in denen verz\u00f6gerte Erkenntnisse mit verpassten Gelegenheiten gleichzusetzen sind. Eine Pure Storage-Implementierung der <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/data-center\/ai-data-platform\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"> NVIDIA AI-Datenplattform<\/a> behebt dies, indem sie beschleunigtes Computing mit intelligenter Datenorchestrierung kombiniert und eine Feedbackschleife zwischen Unternehmenswissen und AIBegr\u00fcndung schafft. Im Kern erm\u00f6glicht diese Infrastruktur:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Echtzeitanalyse von multimodalen Daten (Text, Bilder, Video) mit Latenzzeit in weniger als Sekunden<\/li>\n\n\n\n<li>Kontextbewusste Argumentation \u00fcber verteilte Datens\u00e4tze hinweg<\/li>\n\n\n\n<li>Vertrauensw\u00fcrdige Erkenntnisse und Daten-Governance durch granulare Sicherheitskontrollen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durch die Nutzung beschleunigter Rechenleistung durch <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/data-center\/technologies\/blackwell-architecture\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA Blackwell<\/a>, <a href=\"https:\/\/docs.nvidia.com\/networking\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA-Netzwerke<\/a>, <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/topics\/ai\/retrieval-augmented-generation?sortBy=developer_learning_library%2Fsort%2Ffeatured_in.rag%3Adesc%2Ctitle%3Aasc\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">RAG-Software (Retrieval-augmented Generation),<\/a> einschlie\u00dflich <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/nemo-retriever?sortBy=developer_learning_library%2Fsort%2Ffeatured_in.nemo_retriever%3Adesc%2Ctitle%3Aasc&amp;hitsPerPage=12\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA NeMo Retriever<\/a>-Microservices und dem <a href=\"https:\/\/blogs.nvidia.com\/blog\/ai-agents-blueprint\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AI-Q-NVIDIA-Blueprint<\/a>, sowie die Metadaten-optimierte Architektur von Pure Storage verk\u00fcrzen Unternehmen die Zeit bis zum Einblick von Tagen auf Sekunden und behalten gleichzeitig eine sehr hohe Inferenzgenauigkeit in Produktionsumgebungen bei.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"573\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed-1024x573.png\" alt=\"Datenplattform von Pure Storage  \" class=\"wp-image-162945\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed-1024x573.png 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed-728x408.png 728w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed-768x430.png 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed-1536x860.png 1536w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed.png 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\" id=\"h-figure-1-pure-storage-implementation-of-the-nvidia-ai-data-platform\"><em>Abbildung 1. Pure Storage-Implementierung der NVIDIA AI-Datenplattform.<\/em><\/h6>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-flashblade-exa-the-data-velocity-engine\">FlashBlade\/\/EXA: Die Data Velocity Engine<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pure Storage FlashBlade\/\/EXA zerbricht herk\u00f6mmliche Storage-Engp\u00e4sse mit einer Durchsatzleistung von mehr als 10 TB\/s in einem einzigen Namespace \u2013 genug, um die gesamte Sammlung der Library of Congress in weniger als drei Minuten zu verarbeiten.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-e56ef0c7a0319d58a8a6a9c69abdea70\" id=\"h-how-disaggregation-of-data-and-metadata-nodes-enables-massive-inference-at-scale\"><strong>So erm\u00f6glicht die Disaggregation von Daten und Metadata massive Inferenz im gro\u00dfen Ma\u00dfstab<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Hauptvorteil des disaggregierten Designs von FlashBlade\/\/EXA ist die F\u00e4higkeit, Metadaten und Datenleistung unabh\u00e4ngig voneinander zu skalieren. Das bedeutet, dass Unternehmen ihre Storage-Architektur genau an die spezifischen Anforderungen ihrer Inferenz-Workloads anpassen k\u00f6nnen, ohne eine der Komponenten \u00fcberprovisionieren zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei Inferenz-Workloads, die schnellen Zugriff auf Tausende oder Millionen kleinerer Dateien erfordern, kann die Metadaten entsprechend skaliert werden. \u00c4hnlich kann bei Workloads, die mit massiven Datens\u00e4tzen aus riesigen Dateien zu tun haben, die Datenschicht ohne unn\u00f6tigen Metadaten-Overhead erweitert werden. Diese Flexibilit\u00e4t erm\u00f6glicht eine nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Trennung von Metadaten und Datenverarbeitung erm\u00f6glicht einen nicht blockierenden Datenzugriff, der in Hochleistungs-Computing-Szenarien, in denen Metadaten tats\u00e4chlichen Daten-I\/O-Operationen entsprechen oder sogar \u00fcbertreffen k\u00f6nnen, immer wertvoller wird. Diese Architektur stellt sicher, dass GPUs konsistent mit Daten zu den h\u00f6chstm\u00f6glichen Raten versorgt werden, wodurch kostspielige Leerlaufzeiten vermieden werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mit seiner disaggregierten, massiv parallelen Architektur l\u00f6st FlashBlade\/\/EXA das Problem, AI-Workloads zu skalieren, wodurch ungenutzte GPU-Zeit entf\u00e4llt, sodass Unternehmen AITraining und -Inferenz beschleunigen k\u00f6nnen. Diese effiziente Datenbereitstellung ist entscheidend f\u00fcr Inferenz-Workloads, bei denen eine konsistente, vorhersehbare Performance oft wichtiger ist als Spitzengeschwindigkeiten, was durch effizientes KV-Cache-Sharing f\u00fcr platzende und gemischte Workloads erm\u00f6glicht wird.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-the-portworx-and-flashblade-exa-synergy-for-inference-acceleration\">Die Portworx- und FlashBlade\/\/EXA-Synergie zur Inferenzbeschleunigung<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Synergie zwischen Portworx und FlashBlade\/\/EXA beschleunigt die AI-Inferenz in gro\u00dfem Ma\u00dfstab, indem sie das native Datenmanagement von Portworx Kubernetes und intelligentes Modell-Caching mit der ultraschnellen, massiv parallelen FlashBlade\/\/EXA-Storage-Architektur kombiniert. Portworx sorgt f\u00fcr Hochverf\u00fcgbarkeit, Zugriff mit geringer Latenz und nahtlose Skalierung von Modelldaten \u00fcber verteilte Inferenz-Workloads hinweg, w\u00e4hrend FlashBlade\/\/EXA Storage- und Metadaten mit au\u00dfergew\u00f6hnlichem Durchsatz und disaggregierter Skalierung beseitigt. Zusammen maximieren sie die GPU-Auslastung, minimieren die Inferenzlatenz und bilden eine robuste, flexible Grundlage f\u00fcr die Bereitstellung und Verwaltung von AI-Inferenzpipelines in Produktionsumgebungen.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-9075b7079467e397135a1ff3d11b74c9\" id=\"h-the-disaggregated-kv-cache-revolution-precision-at-scale\"><strong>Die Disaggregierte KV-Cache-Revolution: Pr\u00e4zision im gro\u00dfen Ma\u00dfstab<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die KV-Cache-Architektur von NVIDIA interpretiert Inferenzpipelines durch drei Innovationen neu:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Nahezu-GPU-Pr\u00e4fix-Caching<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Speichert g\u00e4ngige Abfragemuster (z. B. \u00dcberpr\u00fcfungen der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften) direkt in GPU-angrenzendem NVMe<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Load-Aware-Planung<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Ordnet Vorab-\/Decodierungsressourcen dynamisch basierend auf der Komplexit\u00e4t der Abfrage zu<\/li>\n\n\n\n<li>Aufrechterhaltung einer GPU-Auslastung von 95 % auch bei Traffic-Spitzen<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Heterogenes GPU-Pooling<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Erm\u00f6glicht Cluster mit gemischten GPU-Varianten zum Teilen von KV-Cache-Speicher<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Pure Storage-L\u00f6sung erg\u00e4nzt das Vorstehende mit den folgenden Funktionen, um eine durchg\u00e4ngige Beschleunigung der<strong><em> Token-pro-Sekunde-Performance<\/em><\/strong> f\u00fcr umfangreiche AI-Inferenzimplementierungen zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>KV-Cache-Sharing: <\/strong>Gew\u00e4hrleistet einen effizienten KV-Cache-Sharing unter der exponentiell multiplizierenden Herde.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hohe I\/O-Konkurrenz: <\/strong>Die hochgradig gleichzeitige Architektur von <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/unstructured-data-storage.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade<\/a><sup>\u00ae<\/sup> ist nicht nur ultraschnell, sondern zeichnet sich auch durch dieses exponentiell gleichzeitige I\/O-Muster aus.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenreduktion: <\/strong>Die automatische Komprimierung des KV-Cache bedeutet schnellere I\/O und k\u00fcrzere Vorf\u00fcllzeiten.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-security-as-an-enabler-rbac-for-trusted-insights-in-rag-and-agentic-ai\">Sicherheit als Enabler: RBAC f\u00fcr zuverl\u00e4ssige Erkenntnisse in RAG und Agentischer AI<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Implementierung eines RBAC-Frameworks (Rolle-Based Access Control) innerhalb einer abruff\u00e4higen Generation (RAG) oder einer agentischen Pipeline ist f\u00fcr eine sichere und effiziente Datenverarbeitung von entscheidender Bedeutung. Dazu geh\u00f6rt die Einrichtung einer einheitlichen Berechtigungsebene zum Definieren von Benutzerrollen und deren Zugriffsrechten \u00fcber verschiedene Phasen hinweg: Datenaufnahme, Abruf, Verarbeitung und Storage. Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen die Komponenten ein effizientes Abfrageverst\u00e4ndnis unterst\u00fctzen, um den Datenzugriff auf der Grundlage von Benutzerrollen und -absichten anzupassen und die Einhaltung festgelegter Berechtigungen sicherzustellen. Die AIErweiterungs- und Generierungsprozesse m\u00fcssen kontextspezifische Daten in generative Modelle integrieren und dabei Sicherheits- und Zugriffsprotokolle beibehalten. Effektive Pr\u00fcf- und \u00dcberwachungsmechanismen sind entscheidend f\u00fcr die Verfolgung von Zugriffsmustern und die Sicherstellung der Einhaltung von RBAC-Regeln, was die allgemeine Sicherheit erh\u00f6ht. Best Practices f\u00fcr die Sicherheit, z. B. die Verwendung eines Zero-Trust-Modells und JWT-basierter Authentifizierung, betonen vor\u00fcbergehende und sichere Zugriffskontrollen und minimieren gleichzeitig die Performance-Einbu\u00dfen in der Pipeline.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Portworx implementiert ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell, das den Datenzugriff beschleunigt und nicht behindert:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>StorageClass granulare Verschl\u00fcsselung:<\/strong> Verschl\u00fcsselt sensible personenbezogene Daten w\u00e4hrend des Fluges und im Ruhezustand und h\u00e4lt gleichzeitig die Trainingsdaten zug\u00e4nglich<\/li>\n\n\n\n<li><strong>JWT-basierte Zugriffskontrolle:<\/strong> Gew\u00e4hrt vor\u00fcbergehenden, kontextbewussten Zugriff auf RAG-Pipelines<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Audit-konforme Protokollierung: <\/strong>Verfolgt die Datenlinie von der Rohaufnahme bis zur Inferenzausgabe<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-nvidia-ai-q-the-reasoning-intelligence-layer\">NVIDIA AI-Q: Die begr\u00fcndende Intelligence-Ebene<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der AI-Q NVIDIA Blueprint verwandelt statische Daten in dynamisches Wissen durch drei Kernkomponenten:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Multimodale Extraktionsengines:<\/strong> Konvertiert PDF-Schemas, Servicehandb\u00fccher und Anruftranskripte in strukturierte Wissensdiagramme<\/li>\n\n\n\n<li><strong>NeMo Retriever Microservices:<\/strong> Bietet extrem hohe R\u00fcckrufgenauigkeit bei Vektorsuchen im Milliardenma\u00dfstab<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Orchestrierung des NVIDIA Agent Intelligence-Toolkits:<\/strong> Profiling und Optimierung f\u00fcr komplexe agentische Systeme<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In Kombination mit der Datengeschwindigkeit von FlashBlade\/\/EXA erm\u00f6glicht dieser Stack das, was wir als \u201ePr\u00e4zisionsbegr\u00fcndung\u201c bezeichnen: die F\u00e4higkeit, aus Rohdaten in sehr wenigen Abfragezyklen Boardroom-f\u00e4hige Erkenntnisse abzuleiten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-power-precision-reasoning-at-scale-the-new-competitive-edge\">Power Precision Reasoning in gro\u00dfem Ma\u00dfstab: Der neue Wettbewerbsvorteil<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unternehmen, die diesen Stack einf\u00fchren, berichten transformative Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine Pure Storage-Implementierung der NVIDIA AI-Datenplattform bietet die ultimative Argumentationsdichte \u2013 die M\u00f6glichkeit, verwertbare Erkenntnisse pro verarbeitetem Terabyte zu gewinnen. Durch die Kombination von beschleunigtem Computing mit NVIDIA Blackwell und der Datenverf\u00fcgbarkeit von Pure Storage erreichen Unternehmen das, was bisher undenkbar war: die Verwandlung ihres gesamten Datenbestands in ein strategisches Argument.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion-intelligence-at-the-speed-of-business\">Fazit: Intelligenz im Gesch\u00e4ftstempo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Zusammenarbeit zwischen <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/partners\/technology-alliance-partners\/nvidia.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Pure Storage und NVIDIA<\/a> stellt mehr als nur eine extrem skalierbare AI-Infrastruktur dar \u2013 unsere lange Geschichte der Zusammenarbeit stellt sicher, dass Kunden jeder Gr\u00f6\u00dfe und AIReife unterst\u00fctzt werden k\u00f6nnen, unabh\u00e4ngig davon, ob sie gerade mit <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/unstructured-data-storage\/flashblade-s.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade\/\/S<\/a> oder <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/airi\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AIRI<\/a><sup>\u00ae<\/sup> beginnen oder auf das h\u00f6chste Niveau an <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/ai\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AI<\/a>&#8211; und <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/hpc\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">HPC<\/a>-Anforderungen skalieren.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W\u00e4hrend AI vom experimentellen Projekt zum Hauptumsatztreiber \u00fcbergeht, bildet diese Plattform die Grundlage f\u00fcr kontinuierliche Intelligenz \u2013 die F\u00e4higkeit, mit maschineller Pr\u00e4zision zu denken, zu entscheiden und auf Live-Datenstr\u00f6me zu reagieren. Die Zukunft geh\u00f6rt Unternehmen, die nicht nur Daten speichern, sondern sie auch so schnell <em>verstehen<\/em>, wie sie denken.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mehr erfahren:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.pure.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade\/\/EXA f\u00fcr KI AI und HPC im extremen Ma\u00dfstab<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/solutions\/ai.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">KIAIL\u00f6sungen von Pure Storage <\/a><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group box-shadow is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-cover\" style=\"min-height:300px;aspect-ratio:unset;\"><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-background-dim-0 has-background-dim\"><\/span><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"4831\" height=\"1185\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-159228\" alt=\"Pure AI\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM.png\" style=\"object-position:76% 51%\" data-object-fit=\"cover\" data-object-position=\"76% 51%\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM.png 4831w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-728x179.png 728w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-1024x251.png 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-768x188.png 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-1536x377.png 1536w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-2048x502.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 4831px) 100vw, 4831px\" \/><div class=\"wp-block-cover__inner-container has-global-padding is-layout-constrained wp-container-core-cover-is-layout-52e20806 wp-block-cover-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-not-stacked-on-mobile is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-1c666923 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-container-core-column-is-layout-9053edae wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:60%\">\n<div class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"margin-top:0px;margin-bottom:0px;padding-top:0px;padding-bottom:0px\">\n<p class=\"has-base-color has-text-color has-link-color wp-elements-c2cf42429c499a13b796f6680fcdee08 wp-block-paragraph\" style=\"font-size:0.6rem\">FlashBlade\/\/EXA<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-base-color has-text-color has-link-color wp-elements-68021dd39cdc225c3bb55bdfac1f7ee8\" id=\"h-experience-the-world-s-most-powerful-data-storage-platform-for-ai\" style=\"margin-top:0px;margin-bottom:20px;font-size:clamp(1.352rem, 1.352rem + ((1vw - 0.2rem) * 1.413), 2.2rem);line-height:1.2\">Experience the World&#8217;s Most Powerful Data Storage Platform for AI<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-left is-nowrap is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-0fdbba7e wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button has-custom-font-size\" style=\"font-size:clamp(0.875rem, 0.875rem + ((1vw - 0.2rem) * 0.208), 1rem);line-height:1.2\"><a class=\"wp-block-button__link has-secondary-background-color has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/pure-ai.html\" style=\"padding-top:10px;padding-right:14px;padding-bottom:10px;padding-left:14px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Learn More<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:30%\">\n<div class=\"wp-block-group sticky-content has-mint-green-500-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-radius:20px;padding-top:20px;padding-right:20px;padding-bottom:20px;padding-left:20px\">\n<h2 class=\"wp-block-heading has-text-align-center has-ash-gray-500-color has-text-color has-link-color wp-elements-6cba6dc0a49af9d240e1e0430b1319a5\" id=\"h-title\" style=\"font-size:px\">Power AI&#8217;s Next Frontier<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-ash-gray-500-color has-text-color has-link-color wp-elements-c5997231fe16e09c878de1a46b4353e6 wp-block-paragraph\" style=\"font-size:clamp(0.875rem, 0.875rem + ((1vw - 0.2rem) * 0.208), 1rem);\">Learn more about the most powerful data storage platform ever, built for AI.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-f8bdad00 wp-block-buttons-is-layout-flex\" style=\"margin-top:1em;margin-bottom:1em\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline button-sticky is-style-outline--2\"><a class=\"wp-block-button__link has-cloud-white-500-color has-basil-green-500-background-color has-text-color has-background has-link-color has-inter-font-family has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.pure.ai\/\" style=\"border-style:none;border-width:0px;border-radius:4px;padding-top:14px;padding-right:16px;padding-bottom:14px;padding-left:16px;font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.208), 16px);\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Explore FlashBlade\/\/EXA<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Verz\u00f6gerte Erkenntnisse bedeuten verpasste Chancen. 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