{"id":177714,"date":"2026-01-27T13:31:57","date_gmt":"2026-01-27T21:31:57","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=177714"},"modified":"2026-01-27T13:32:00","modified_gmt":"2026-01-27T21:32:00","slug":"wie-pure-storage-und-nvidia-ai-skalierbar-machen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/solutions\/wie-pure-storage-und-nvidia-ai-skalierbar-machen\/","title":{"rendered":"Die AI Factory wird real: Wie Pure Storage und NVIDIA AI skalierbar machen"},"content":{"rendered":"\n
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Zusammenfassung<\/h3>\n\n\n\n

Durch den Einsatz von Pure Storage FlashBlade\/\/S R2 in NVIDIA DGX SuperPOD-zertifizierten Referenzarchitekturen mit DGX GB200- und GB300-Systemen k\u00f6nnen Unternehmen effiziente, skalierbare und nachhaltige AI Factories aufbauen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\"image_pdf\"<\/a>\"image_print\"<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Unternehmen weltweit stehen im Wettbewerb, eigene AI Factories aufzubauen \u2013 moderne Produktionsumgebungen, die Rohdaten in verwertbare Intelligenz verwandeln. NVIDIA beschreibt eine AI Factory dabei mit zwei grundlegenden Ressourcen: Strom und Daten<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Diese beiden Faktoren treiben die enormen mathematischen Operationen an, die Tokens erzeugen \u2013 die eigentliche W\u00e4hrung der AI, mit der Intelligenz entsteht und Gesch\u00e4ftsergebnisse erzielt werden. W\u00e4hrend der Bedarf an Compute-Leistung und Energie offensichtlich ist, erkennen viele Unternehmen zunehmend, dass klassische Dateninfrastrukturen nicht f\u00fcr die Geschwindigkeit, Skalierung und Effizienz moderner AI-Workloads ausgelegt sind.<\/p>\n\n\n\n

Um Schritt zu halten, ben\u00f6tigen Unternehmen eine L\u00f6sung, die den Datenanteil einer AI Factory mit dem kleinstm\u00f6glichen und effizientesten Energie-Footprint bereitstellt. Genau hier setzen die NVIDIA DGX SuperPOD Referenzdesigns mit DGX GB200 oder DGX GB300 Systems in Kombination mit Pure Storage FlashBlade\/\/S R2<\/strong> an.<\/p>\n\n\n\n

Diese Integration erweckt die AI Factory zum Leben, indem sie NVIDIAs fortschrittlichste Compute-Plattform mit dem hohen Datendurchsatz und der niedrigen Latenz verbindet, die erforderlich sind, um GPUs kontinuierlich mit Daten zu versorgen.<\/p>\n\n\n\n

Wie moderne AI Factories im Enterprise skaliert werden<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Gemeinsam erm\u00f6glichen Pure Storage und NVIDIA Unternehmen den Aufbau einer AI-Infrastruktur, die nicht nur schneller und leistungsf\u00e4higer ist, sondern auch nachhaltig, skalierbar und bereit f\u00fcr die n\u00e4chste Generation von Model Training und Inference.<\/p>\n\n\n\n

Das NVIDIA DGX GB200 System<\/strong> definiert die moderne AI Factory als vollst\u00e4ndig integriertes Rack-Scale-System, das bis zu 72 Blackwell GPUs und 36 Grace CPUs (Arm Neoverse V2) in einer einzigen beschleunigten Compute-Dom\u00e4ne vereint. Jedes Rack liefert bis zu 13,4\u201313,5 TB HBM3e-Memory sowie rund 576 TB\/s aggregierte GPU-Memory-Bandbreite. Die Verbindung erfolgt \u00fcber das NVIDIA NVLink Fabric der f\u00fcnften Generation mit etwa 130 TB\/s GPU-zu-GPU-Bandbreite. Das System ist fl\u00fcssigkeitsgek\u00fchlt und f\u00fcr etwa 120 kW pro Rack ausgelegt \u2013 optimiert f\u00fcr extreme Dichte und Energieeffizienz.<\/p>\n\n\n\n

Das NVIDIA DGX GB300 System<\/strong> erweitert diese Architektur auf die Blackwell Ultra-Generation. Es integriert ebenfalls 72 NVIDIA Blackwell Ultra GPUs und 36 Arm-basierte NVIDIA Grace CPUs in einer vergleichbaren NVLink-Dom\u00e4ne. Pro Rack stehen bis zu etwa 20 TB HBM3e-Memory sowie rund 17 TB LPDDR5X-CPU-Memory zur Verf\u00fcgung \u2013 insgesamt etwa 37 TB schneller, einheitlicher Speicher. Auch hier liefert das NVLink Fabric rund 130 TB\/s GPU-zu-GPU-Bandbreite.<\/p>\n\n\n\n

In Kombination mit FlashBlade\/\/S R2<\/strong> entsteht eine einheitliche, hochperformante Datenpipeline, die exakt auf das Tempo dieser Compute-Explosion abgestimmt ist \u2013 bei minimalem Platzbedarf, reduziertem Energieverbrauch und geringem operativem Aufwand. Jedes FlashBlade\/\/S R2 System verbindet sich \u00fcber 16 \u00d7 400-GbE-Ports mit dem NVIDIA DGX SuperPOD und nutzt RDMA over Converged Ethernet (RoCE), um maximalen Durchsatz und h\u00f6chste Effizienz zu erreichen.<\/p>\n\n\n\n

Dieses standardbasierte Enterprise-Design reduziert Komplexit\u00e4t und Kosten, ohne Abstriche bei Performance und Zuverl\u00e4ssigkeit zu machen \u2013 ideal f\u00fcr Unternehmen, die nachhaltig skalieren m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n

Architektur f\u00fcr Effizienz, Performance und einfache Skalierung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Zentrum dieser Architektur steht Pure Storage FlashBlade\/\/S R2<\/strong>, die leistungsst\u00e4rkste und effizienteste Scale-out-Plattform f\u00fcr File- und Object-Workloads. Die L\u00f6sung wurde von Grund auf f\u00fcr Flash entwickelt und kombiniert Hardware und Software auf Basis von Pure Storage DirectFlash\u00ae Modules<\/strong> und dem Purity Operating System<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

FlashBlade liefert multidimensionale Performance f\u00fcr unterschiedlichste Workloads \u2013 von massivem Checkpointing bei LLMs bis hin zu hochaufl\u00f6senden Computer-Vision-Datens\u00e4tzen. Unternehmen k\u00f6nnen ihre AI-Umgebungen in beliebiger Gr\u00f6\u00dfe starten und Kapazit\u00e4t sowie Performance parallel zu ihren Workloads weiterentwickeln.<\/p>\n\n\n\n

Zu den zentralen Vorteilen z\u00e4hlen:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Energieeffizienz:<\/strong> Bis zu 50 % mehr Performance pro Watt gegen\u00fcber der vorherigen Generation, wodurch Strom- und K\u00fchlungsbedarf im Rechenzentrum deutlich sinken
    <\/li>\n\n\n\n
  • Platzeffizienz:<\/strong> Hochdichte Blades erm\u00f6glichen Multi-Petabyte-Kapazit\u00e4ten auf kleinstem Raum und reduzieren den Rack-Footprint in DGX SuperPOD-Umgebungen
    <\/li>\n\n\n\n
  • Non-disruptive Skalierung:<\/strong> Unabh\u00e4ngige Erweiterung von Kapazit\u00e4t oder Performance mit Data-in-Place-Upgrades \u2013 ohne Downtime und ohne Migration
    <\/li>\n\n\n\n
  • Flexibilit\u00e4t und On-Demand-Consumption:<\/strong> Pure Storage Evergreen\/\/One\u2122<\/strong> bietet Pay-per-Use-Modelle mit kontinuierlicher Innovation und unterbrechungsfreien Upgrades
    <\/li>\n\n\n\n
  • Native Multi-Protocol-Unterst\u00fctzung:<\/strong> NFS over RDMA (RoCEv2), S3 und SMB auf einer Plattform \u2013 ohne Gateways oder zus\u00e4tzliche Architektur-Layer
    <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Diese Kombination aus Nachhaltigkeit, Dichte und Einfachheit erm\u00f6glicht es Unternehmen, AI-Modelle schneller zu trainieren und produktiv zu betreiben, w\u00e4hrend gleichzeitig TCO und \u00f6kologischer Fu\u00dfabdruck sinken.<\/p>\n\n\n\n

    Von Pilotprojekten zur produktiven AI \u2013 branchen\u00fcbergreifend<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Die NVIDIA DGX SuperPOD Referenzdesigns mit DGX GB200 oder DGX GB300 und Pure Storage FlashBlade\/\/S R2 unterst\u00fctzen Unternehmen dabei, AI-Initiativen effizient von Pilotprojekten in den produktiven Betrieb zu \u00fcberf\u00fchren:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Healthcare:<\/strong> Multimodales Training mit Genom-, Bild- und EHR-Daten bei reduziertem Energieverbrauch
      <\/li>\n\n\n\n
    • Financial Services:<\/strong> Echtzeit-Analysen auf Terabytes an Marktdaten mit hoher Dichte und niedriger Latenz
      <\/li>\n\n\n\n
    • Media & Entertainment:<\/strong> AI-gest\u00fctzte Content-Pipelines f\u00fcr die Verarbeitung von Petabytes an Videodaten mit minimalem Footprint
      <\/li>\n\n\n\n
    • Manufacturing & Energy:<\/strong> Digitale Zwillinge und physikbasierte AI-Modelle mit maximaler Performance-pro-Watt
      <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Validiert f\u00fcr produktive AI im Enterprise-Ma\u00dfstab<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      Wenn Unternehmen auf Tausende von GPUs skalieren, wird die Effizienz der Dateninfrastruktur genauso entscheidend wie rohe Compute-Leistung. Gemeinsam definieren Pure Storage und NVIDIA<\/strong> neu, wie moderne AI-Infrastruktur aussehen muss: schnell, dicht, einfach und nachhaltig.<\/p>\n\n\n\n

      Die Pure Storage FlashBlade\/\/S R2 Referenzarchitektur f\u00fcr NVIDIA DGX SuperPOD mit DGX GB200 oder DGX GB300<\/strong> ist eine Blaupause f\u00fcr die AI Factory der Zukunft. Sie liefert die bislang energie- und platzsparendste Full-Stack-AI-Infrastruktur und erm\u00f6glicht es Unternehmen, die Grenzen von AI weiter zu verschieben \u2013 ohne Kosten, Energieverbrauch oder Komplexit\u00e4t aus dem Ruder laufen zu lassen.<\/p>\n\n\n<\/div>\n\n\n\n

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