Auf der 70. IT Press Tour hat DDN zwei Daten-Engines für KI-Training und Inferenz vorgestellt. Laut Unternehmen sollen sie die GPU-Auslastung erhöhen – in Zeiten knapper Energie- und Rechenkapazität.
DDN positioniert seine Datenplattform als Hebel für die Wirtschaftlichkeit von KI: Je mehr Zeit jeder GPU in produktive Arbeit statt in das Warten auf Daten fließt, desto besser rechnet sich der Betrieb für Cloud-Anbieter und Unternehmen. Auf der 70. IT Press Tour erklärte der Anbieter, seine Buchungen wüchsen im Jahresvergleich um den Faktor drei.
Die Nachfrage nach Rechenleistung übersteige das Angebot, sagte Kevin Delane, President und Chief Revenue Officer von DDN. Ziel des Unternehmens sei es, die GPU-Auslastung auf 99 bis 100 Prozent zu bringen, damit vorhandene Hardware mehr leistet, während die Lieferketten aufholen. Delane verwies auf Zahlen von Gartner vom August 2026: Die Ausgaben für KI-optimierte Infrastruktur als Service sollen in diesem Jahr 42 Milliarden US-Dollar erreichen, fast doppelt so viel wie 2025. Auf Inferenz entfallen 23,3 Milliarden Dollar oder 55 Prozent – erstmals mehr als auf das Training.
Laut DDN wachsen die Buchungen im Jahresvergleich um den Faktor drei. Delane sagte, das Unternehmen habe in diesem Jahr bereits eine Verdopplung erreicht und erwarte bis zum Jahresende mehr als eine Verdreifachung. DDN zählt mehr als 5.000 Kunden und über eine Million bediente GPUs, verteilt auf Neoclouds, Anbieter souveräner KI, öffentliche Hand, Gesundheitswesen, Finanzbranche und Unternehmen. Das Führungsteam wurde in den vergangenen Monaten neu aufgebaut, darunter ein Chief Marketing Officer, der erst seit wenigen Wochen an Bord ist. Chief Product Officer Omer Asad merkte an, dass viele Nutzer von Googles Trainingsdienst nicht wüssten, dass DDN darunter läuft; weitere Kundenlogos und mehr Markenarbeit sollen folgen.
Die Beziehungen zu Google und Nvidia sind sehr eng. Asad beschrieb Googles Managed Lustre als First-Party-Dienst auf Basis von DDNs EXAScaler und nicht als Marketplace-Angebot: Google rechne mit den Kunden ab und vergüte DDN im Hintergrund. Nvidia, der wichtigste Partner von DDN, betreibt laut Delane mehr als 9.000 GPUs auf DDN-Speicher, darunter die SuperPODs Eos und Selene. Asad ergänzte, Modelle wie Mistral und Nvidias Nemotron seien auf DDN-Systemen trainiert worden.
Asad argumentierte, die Datenschicht werde zum Engpass, bevor ein Rechenzentrum sein Leistungslimit erreiche. Jede Stufe der KI-Pipeline stelle gegensätzliche Anforderungen an den Speicher: Das Training braucht massiv parallele Lesezugriffe, Checkpoints erzeugen plötzlich stoßartige Schreibzugriffe, während Tausende GPUs warten, und die Inferenz bringt zufällige Lesezugriffe. Hinzu kommt, dass Cloud-Anbieter ihre Mandanten voneinander trennen müssen. DDNs Antwort sind zwei Engines unter einer Management-Ebene. EXAScaler, ein Lustre-basiertes paralleles Dateisystem, das seit der Übernahme von Whamcloud von DDN weiterentwickelt wird, zielt auf das Training. Asad sagte, es gebe keine Pläne, es durch Infinia zu ersetzen.
Für EXAScaler nennt DDN 190 GB/s aus einer Appliance mit zwei Höheneinheiten und 96 Prozent Netzwerkauslastung im DGX-SuperPOD-Referenzdesign von Nvidia. Das Unternehmen führt bis zu 15-mal schnelleres Checkpointing an sowie für Salesforce auf Google Managed Lustre ein 1,5-fach schnelleres Training bei 42 Prozent niedrigeren Kosten. Yottas Shakti Cloud in Indien meldet 99 Prozent GPU-Auslastung über alle Mandanten hinweg auf 8.000 Nvidia-B200-GPUs.
Infinia, in rund vier Jahren entwickelt, ist die neuere Engine. Es handelt sich um einen verteilten Key-Value-Store, der S3, POSIX und eine native KV-Cache-Schnittstelle bereitstellt und als Software auf qualifizierter Hardware von Partnern wie Supermicro, Dell und Lenovo läuft. Das Plug-in wird mit Nvidias Dynamo und NIXL ausgeliefert, sodass der KV-Cache eines Modells per RDMA direkt in den GPU-Speicher geladen statt neu berechnet wird. DDN gibt eine um den Faktor 4,2 schnellere Zeit bis zum ersten Token bei 100.000 Token Kontext an. In einem geprüften Objektspeicher-Test auf der Oracle Cloud Infrastructure erreichte Infinia 225.000 GET- und 194.000 LIST-Anfragen pro Sekunde.
Die größte Installation versorgt laut DDN ein Frontier-KI-Labor mit 700 Petabyte über vier Datenhallen und erreicht Spitzen von 6,4 Terabyte pro Sekunde bei GET-Durchsatz. Cluster mit mehr als 300 Knoten laufen in einem einzigen Namensraum. Rund 15 Infinia-Installationen sind produktiv, von sieben bis über 300 Knoten.
Journalisten hakten nach, wie die beiden Engines zueinander stehen. Asad sagte, sie tauschten Daten aus, und der Anwendungsfall entscheide: Infinia liege vorn, wo der Objektzugriff dominiere, EXAScaler dort, wo Training mit 100.000 GPUs oder mehr gefragt sei. Auf Fragen zu Finanzierungsplänen und Bewertung nannte Delane keine Details und verwies auf das Wachstum des Unternehmens. Asad zufolge sind für das kommende Jahr native Schnittstellen für Kafka und Vektordatenbanken geplant; zudem arbeite DDN mit AMD und Googles TPUs zusammen, während Delane Nvidia als schnellsten Wachstumspfad bezeichnete.
Die Diskussion drehte sich auch um die Grenzen der Infrastruktur. Delane merkte an, dass sich Rechenzentren außerhalb der USA leichter bauen ließen; deshalb wachse DDN derzeit im asiatisch-pazifischen Raum schneller als in Nordamerika und Europa. Asad sagte, DDN nutze KI-Werkzeuge intern für Code-Reviews und Testgenerierung sowie zur Analyse von Kundentelemetrie und arbeite inzwischen mit Release-Zyklen von unter drei Monaten. Ein Kollege ergänzte, die Auslastung bereits installierter GPUs zu erhöhen sei wichtig, weil Energie, Genehmigungen und Widerstand in den Gemeinden neue Kapazitäten bremsten.
Dr. Jakob Jung ist Chefredakteur Security Storage und Channel Germany. Er ist seit mehr als 20 Jahren im IT-Journalismus tätig. Zu seinen beruflichen Stationen gehören Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (Storage und Datacenter) sowie ChannelBiz. Darüber hinaus ist er für zahlreiche IT-Publikationen freiberuflich tätig, darunter Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider und ZDnet. Seine Themenschwerpunkte sind Channel, Storage, Security, Datacenter, ERP und CRM.
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