AI-Geoptimaliseerde Opslag: De Technologiestack die GPU-Clusters Voedt

Bijgewerkt 11 december 2025

December 2025 Update: De AI-opslagmarkt groeit van $36 miljard (2025) naar $322 miljard tegen 2035. DDN EXAScaler levert 4TB/s aan de NVIDIA Eos supercomputer. GPUDirect Storage maakt directe overdrachten van meer dan 40 GB/s mogelijk; NVIDIA's SCADA-technologie van november 2025 elimineert de laatste CPU-betrokkenheid. NVMe-oF groeit met een CAGR van 27,8% terwijl organisaties PCIe-niveau latentie over netwerken uitbreiden.

Opslagknelpunten houden GPU's werkloos. Een enkele DDN EXAScaler-implementatie levert vier terabytes per seconde aan NVIDIA's Eos supercomputer, die 18,4 exaflops AI-prestaties voedt van 576 DGX H100-systemen.¹ Wanneer GPU's tienduizenden dollars per eenheid kosten en trainingsclusters duizenden accelerators bereiken, verspilt opslaginfrastructuur die de datasnelheid niet kan bijhouden miljoenen aan rekencapaciteit. De AI-aangedreven opslagmarkt weerspiegelt de urgentie, met een verwachte groei van $36,28 miljard in 2025 naar $321,93 miljard tegen 2035 met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 24,4%.²

Moderne AI-workloads vereisen opslagprestatiekenmerken die fundamenteel verschillen van traditionele bedrijfsapplicaties. Trainingsdatasets gemeten in petabytes vereisen aanhoudende sequentiële doorvoer. Checkpointing-operaties moeten binnen seconden voltooid zijn om trainingsonderbrekingen te minimaliseren. Inference-workloads genereren onvoorspelbare I/O-patronen die kleine willekeurige leesbewerkingen mengen met burst-schrijfbewerkingen. Organisaties die AI-infrastructuur op schaal implementeren, evalueren opslagsystemen nu op basis van GPU-benuttingsmetrieken in plaats van traditionele IOPS-benchmarks.

NVMe-oF breidt flashprestaties uit over het netwerk

NVMe over Fabrics (NVMe-oF) maakt high-performance workloads op schaal mogelijk door low-latency delen van NVMe SSD's over high-performance Ethernet- of InfiniBand-fabrics.³ Het protocol levert prestaties vergelijkbaar met lokaal aangesloten NVMe SSD's, terwijl organisaties opslagbronnen onafhankelijk van compute-, GPU- en geheugentoewijzing kunnen schalen.⁴

Traditionele opslagprotocollen voegen milliseconden latentie toe door softwarestacks die geoptimaliseerd zijn voor draaiende schijven. NVMe-oF elimineert deze lagen en bereikt latenties in de tientallen microseconden, zelfs bij schaling naar duizenden nodes met behulp van RDMA-transporten.⁵ TCP-transporten maken implementatie over commodity Ethernet mogelijk, terwijl ze nog steeds aanzienlijke prestatieverbeteringen leveren vergeleken met legacy NFS- of iSCSI-protocollen.⁶

Voor AI-infrastructuur is NVMe-oF belangrijk waar elke microseconde telt: trainingspipelines waar GPU's wachten op data, checkpoint-operaties die binnen strikte tijdvensters moeten voltooien, en inference-workloads die sub-milliseconde responstijden vereisen.⁷ Gepubliceerde benchmarks tonen 351 GiB per seconde sequentiële leesbewerkingen met GPUDirect Storage-integratie, waarbij latentieverminderingen naar verwachting de effectieve GPU-benutting met 2 tot 3 keer verhogen in I/O-gebonden configuraties.⁸

Industrieadoptie versnelt door 2025. Western Digital en Ingrasys vestigden in mei 2025 een partnerschap dat GPU-serverexpertise combineert met NVMe-oF en fabric-attached opslagcapaciteiten.⁹ Hitachi Vantara lanceerde Virtual Storage Platform One Block High End in november 2025, een next-generation all-flash NVMe blokopslagoplossing ontworpen voor bedrijfskritische en AI-workloads.¹⁰ NVMe-oF-systemen voorspellen een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 27,80% terwijl organisaties PCIe-niveau latentie over netwerken uitbreiden om GPU-benutting in gedistribueerde AI-clusters te verhogen.¹¹

GPUDirect Storage elimineert het CPU-knelpunt

NVIDIA's GPUDirect Storage maakt directe dataoverdracht van opslag naar GPU-geheugen mogelijk zonder routing via CPU en systeemgeheugen.¹² De technologie verwijdert een fundamentele prestatiebarrière in AI-trainingspipelines waar grote datasets continu naar GPU-geheugen moeten stromen voor verwerking.

Deep learning-training omvat frequente checkpointing-operaties waarbij getrainde netwerkgewichten in verschillende trainingsfasen naar schijf worden opgeslagen. Per definitie zit checkpointing in het kritieke I/O-pad.¹³ Een model met 100 miljard parameters genereert ongeveer 800GB tot 1,6TB per checkpoint, en training op schaal met 16.000 accelerators vereist dagelijks 155 checkpoints.¹⁴ Om overhead onder de 5% te houden, moeten checkpoint-operaties op die schaal binnen 28 seconden voltooien, afnemend tot 4,4 seconden voor clusters met 100.000 accelerators.¹⁵

GPUDirect Storage adresseert deze vereisten door directe overdrachtssnelheden van meer dan 40 GBps van opslag naar GPU-geheugen mogelijk te maken.¹⁶ De Lenovo/NVIDIA-referentiearchitectuur levert 20 GBps per node met lineaire schalingscapaciteiten, ondersteunend voor LLM-training, inference en checkpointing-functies.¹⁷ NVIDIA's SCADA-technologie van november 2025 brengt GPUDirect verder door zelfs het opslagcontrolepad naar de GPU te offloaden, waardoor de laatste CPU-betrokkenheid bij opslagoperaties wordt geëlimineerd.¹⁸

Hardware-implementaties prolifereren door het ecosysteem. De HighPoint Rocker 7638D-adapter maakt GPUDirect Storage-workflows mogelijk met tot 64 GB/s bandbreedte en voorspelbare latentie, bijzonder nuttig voor grootschalige trainingsdatasets.¹⁹ Opslagleveranciers waaronder DDN, Pure Storage, WEKA en VAST Data certificeren hun platforms voor GPUDirect-integratie met NVIDIA DGX- en HGX-systemen.

Parallelle bestandssystemen voeden exascale AI

Parallelle bestandssystemen distribueren data en metadata over meerdere servers, waardoor geaggregeerde doorvoer mogelijk wordt die schaalt met het aantal opslagknopen. Drie platforms domineren AI- en HPC-implementaties: Lustre, IBM Storage Scale (voorheen GPFS) en WekaFS.

Lustre heeft 41% marktaandeel in parallelle bestandssystemen, gevolgd door IBM Storage Scale met 17% en WEKA met 6%.²⁰ Elke architectuur optimaliseert voor verschillende workloadkenmerken.

Lustre blinkt uit in omgevingen gedomineerd door grote sequentiële operaties, waaronder wetenschappelijke simulaties en videorenderpipelines.²¹ De architectuur geeft prioriteit aan aanhoudende bandbreedte boven small file handling, met bijna-lineaire prestatieschaling met extra Object Storage Servers (OSS) voor bandbreedteintensieve workloads.²² Lustre presteert het beste met InfiniBand-fabrics en drijft de meeste supercomputers ter wereld aan. DDN's EXAScaler-product verpakt Lustre met prestatieoptimalisaties en enterprise-beheermogelijkheden.

IBM Storage Scale biedt superieure prestaties in metadata-intensieve operaties.²³ De gedistribueerde metadata-aanpak creëert kleine bestanden, wijzigt attributen en structureert complexe mappen efficiënter dan Lustre's gecentraliseerde metadataserverarchitectuur.²⁴ Storage Scale levert consistente prestaties over variërende I/O-patronen en integreert in NVIDIA DGX SuperPOD-referentiearchitecturen met GPUDirect-ondersteuning.²⁵

WekaFS richt zich specifiek op AI/ML-workloads, vanaf het begin ontworpen voor NVMe SSD's in plaats van aangepast van draaiende-schijfarchitecturen.²⁶ WEKA's gedistribueerde metadata elimineert het metadataserverknelpunt dat legacy parallelle bestandssystemen beperkt.²⁷ Benchmarks tonen dat WekaFS FSx voor Lustre met 300% of meer overtreft bij vergelijkbare capaciteiten, met I/O-latentie soms minder dan 30% van concurrerende oplossingen.²⁸ WekaFS ondersteunt pNFS-, SMB- en S3-protocollen, waardoor multiprotocol toegangspatronen mogelijk worden die gebruikelijk zijn in AI-pipelines.

DDN, Pure Storage en VAST Data leiden het leverancierslandschap

Drie opslagleveranciers domineren AI-infrastructuurimplementaties met producten die specifiek zijn ontworpen voor GPU-cluster workloads.

DDN drijft de meest prominente AI-supercomputers aan. NVIDIA's Eos-systeem bevat 576 DGX H100-systemen met 48 DDN A³I-appliances die 12 petabytes opslag leveren tegen vier terabytes per seconde doorvoer in minder dan drie racks met slechts 100 kW vermogen.²⁹ DDN kondigde Blackwell-certificering aan in maart 2025, met optimalisatie van EXAScaler en Infinia 2.0 voor DGX SuperPOD met DGX GB200- en DGX B200-systemen.³⁰ Een enkele DDN AI400X2-Turbo bereikt 10x de minimumvereiste van 1 GBps/GPU voor zowel lees- als schrijfoperaties gekoppeld aan DGX B200, met tot 96% netwerkbenutting.³¹ DDN's partnerschap met Yotta voor India's soevereine AI-initiatief implementeerde EXAScaler AI400X3-systemen die 8.000 NVIDIA B200 GPU's aandrijven.³²

Pure Storage introduceerde FlashBlade//EXA in maart 2025, met projecties van meer dan 10 terabytes per seconde leesprestaties in een enkele namespace.³³ Het platform richt zich op klanten die tussen één en tienduizenden GPU's draaien die 1 TB/sec tot 50 TB/sec opslagdoorvoer nodig hebben.³⁴ FlashBlade//EXA's gedisaggregeerde architectuur schaalt data en metadata onafhankelijk met behulp van third-party data nodes, wat massieve parallelle prestaties mogelijk maakt.³⁵ Pure Storage behaalde FlashBlade//S500-certificering met NVIDIA DGX SuperPOD, waarbij het NVIDIA AI Data Platform-referentieontwerp werd geïntegreerd met GPUDirect Storage-ondersteuning.³⁶

VAST Data bereikte $2 miljard aan cumulatieve softwareboekingen tegen mei 2025.³⁷ De DASE (Distributed and Shared Everything)-architectuur levert baanbrekend parallellisme voor clusters van meer dan 100k GPU's met terabytes per seconde, waardoor AI-dataknelpunten worden geëlimineerd.³⁸ VAST claimt meer dan 50% lagere totale eigendomskosten voor veeleisende AI-workloads door radicale efficiëntie.³⁹ Het platform ondersteunt exabytes aan all-flash opslag met industriestandaard NFS-, SMB-, S3- en Kubernetes CSI-toegang.⁴⁰ Microsoft Azure kondigde integratie aan met VAST's AI Operating System in november 2025 voor het uitbreiden van on-premises AI-pipelines naar GPU-versnelde cloudinfrastructuur.⁴¹

Checkpointing-architecturen balanceren snelheid en betrouwbaarheid

Model checkpointing creëert de meest veeleisende opslagvereisten in AI-training. Checkpointgroottes schalen met parameteraantal: ongeveer 8 tot 12 bytes per parameter voor mixed-precision training betekent dat een model met 100 miljard parameters 800GB tot 1,2TB per checkpoint genereert.⁴² Frequentievereisten intensiveren met clusterschaal, met checkpoints elke 1,5 minuut voor implementaties met 100.000 accelerators.⁴³

Moderne trainingssystemen gebruiken gelaagde checkpointing-architecturen. Fast-tier checkpoints schrijven elke paar minuten naar node-lokale NVMe-opslag. Mid-tier checkpoints propageren elke 30 minuten naar gedeelde bestandssystemen. Duurzame checkpoints bereiken objectopslag zoals Amazon S3 slechts elke paar uur.⁴⁴ Asynchrone checkpointing laat training doorgaan terwijl achtergrondprocessen lokale opslag naar globale lagen draineren.⁴⁵

Globale checkpoint-bandbreedtevereisten blijven verrassend bescheiden, zelfs op schaal. Analyse van 85.000 checkpoints over real-world systemen vond bandbreedte typisch ruim onder 1 TB/s, zelfs voor modellen met triljoenen parameters.⁴⁶ Checkpoint-bandbreedte per GPU neemt af naarmate modelgrootte groeit, omdat slechts een enkele data-parallelle replica schrijft tijdens checkpointing, ongeacht de totale clustergrootte.⁴⁷

Gerapporteerde doorvoer varieert significant tussen implementaties. Gemini rapporteert 3,13 GB/s checkpoint-doorvoer. Microsoft's Nebula (DeepSpeed) bereikt 1-4 GB/s. Deze cijfers weerspiegelen de architecturale afwegingen tussen checkpointfrequentie, opslaglaag en acceptabele trainingsoverhead.⁴⁸

Computational storage verplaatst verwerking naar data

Computational storage devices (CSD's) integreren rekenfuncties in opslaghardware, waarbij data wordt verwerkt vóór overdracht om I/O-bandbreedtevereisten te verminderen.⁴⁹ De architectuur blijkt bijzonder waardevol voor edge AI-implementaties die te maken hebben met beperkte rekencapaciteit, strikte vermogensbudgetten en real-time latentievereisten.⁵⁰

Geavanceerde CSD-toepassingen omvatten het draaien van databases, machine learning-modellen en analytics direct op opslagapparaten. Sommige implementaties ondersteunen volledige Linux-besturingssystemen, waardoor AI/ML-inference op de schijf zelf mogelijk wordt.⁵¹ Edge-implementaties profiteren van initiële verwerking op de opslaglaag, waarbij resultaten worden gefilterd vóór verzending naar hoofdprocessoren.⁵²

De technologie adresseert de unieke beperkingen van edge AI. Het draaien van inference verschuift steeds meer naar edge-apparaten om toegankelijkheid, aanpasbaarheid en efficiëntie te verbeteren.⁵³ Cisco lanceerde Unified Edge in november 2025, een geïntegreerd computingplatform dat compute, netwerken, opslag en beveiliging samenbrengt voor real-time AI

[Inhoud ingekort voor vertaling]