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Die besten Speichersysteme 2026: Führende KI-Speicheranbieter und geprüfte Ergebnisse

Aktualisiert am 1. September 2026: Ergebnisse von MLPerf Storage v3.0 hinzugefügt: 19 Einreicher, erste Runde mit Training, Checkpointing und Inferenz. Tabelle der geprüften Ergebnisse und FAQ aktualisiert.

Alle großen Speicherhersteller behaupten, die besten Speichersysteme zu verkaufen, und jahrelang galt Geschwindigkeit als Maßstab für „beste Lösung“. Fast keiner erlaubt unabhängige Tests. Dell, Everpure (ehemals Pure Storage), VAST, Weka, IBM, NetApp und Huawei beanspruchen die Marktführerschaft in puncto Leistung für sich, und nahezu alle Zahlen hinter diesen Behauptungen stammen aus internen Tests der Hersteller, versehen mit dem Hinweis: „Die tatsächliche Leistung kann abweichen.“

Diese Seite dient der Übersicht. Wir unterteilen die Leistungsnachweise für Speichersysteme in drei Kategorien und kennzeichnen alle Zahlen auf dieser Seite entsprechend: geprüfte Benchmark-Ergebnisse (MLPerf Storage, IO500, SPC-1, bei denen Hersteller Ergebnisse gemäß veröffentlichten Regeln einreichen), Herstellerangaben (Datenblätter und Markteinführungszahlen ohne unabhängige Überprüfung) und StorageReview-Laborergebnisse (Systeme, die wir selbst gemessen haben). Wenn ein Hersteller uns die Prüfung seines Arrays verweigert, weisen wir darauf hin; das Fehlen verifizierbarer Daten ist Teil der Aussage.

Die führenden Anbieter von KI-Speicherlösungen

Dies sind die Anbieter, die beim Aufbau eines KI-Trainingsclusters oder einer Neocloud zum Einsatz kommen. Wir erstellen kein Ranking, da keine einheitliche Messmethode vereinbart wurde. Wir erfassen jedoch für jeden Anbieter dieselben Daten: die genaue Funktionsweise der Plattform, den Einsatzort unter Kundennamen, die Validierung durch NVIDIA, geprüfte Benchmark-Ergebnisse und die noch nicht verifizierten Leistungsangaben. Sobald ein Anbieter hierzu Neuigkeiten veröffentlicht, aktualisieren wir sein Profil.

Die ersten vier sind Spezialisten für KI-basierte Speicherlösungen. Die übrigen sind etablierte Anbieter von Unternehmensspeicherlösungen mit KI-Produktlinien. Beide Gruppen konnten bereits Projekte erfolgreich umsetzen; ihre Erfolgsbilanz ist jedoch sehr unterschiedlich.

VAST-Daten

VAST Data Ceres NVMe-Gehäuse

Plattform: VAST AI-Betriebssystem, basierend auf der DASE-Architektur (Disaggregated, Shared-Everything). Zustandslose Rechencontainer greifen über NVMe-oF auf einen Pool von NVMe-Gehäusen zu und stellen einen einheitlichen Namensraum für Datei-, Objekt- und Datenbankzugriffe bereit. Ausschließlich QLC-Medien mit einem Schreibpuffer der Speicherklasse.

Benannte Projekte: CoreWeave, im Rahmen eines im November 2025 angekündigten, mehrjährigen Vertrags über 1.17 Milliarden US-Dollar, bezeichnet VAST als seinen größten Kunden. VAST wurde außerdem in die Erweiterung der xAI Colossus Frontier AI Factory aufgenommen und betreibt die Mistral Compute AI-Fabriken auf Basis von NVIDIA GB300 NVL72.

NVIDIA-Validierung: NVIDIA-zertifizierter Storage-Launchpartner und validiert für DGX SuperPOD.

Prüfergebnis: Keine. VAST hat noch nie Daten an MLPerf Storage übermittelt.

Offene Behauptungen: VAST und AMD behaupten gemeinsam, dass Instinct durch KV-Cache-Offload eine neunmal schnellere Zeit bis zum ersten Token erreicht, basierend auf Herstellertests. Die im April 2026 geplante Series F mit einer Bewertung von 30 Milliarden US-Dollar weckt Erwartungen, stellt aber keine Leistungsangabe dar.

Unsere Berichterstattung aus dem vergangenen Jahr:

WEKA

WEKA WEKApod Gerät

Plattform: NeuralMesh, das softwaredefinierte parallele Dateisystem, ehemals bekannt als WekaFS, wird als Software und als WEKApod-Appliance vertrieben. NeuralMesh Axon integriert dieselbe Datenebene in GPU-Server, sodass lokale NVMe-Speicher dem Cluster beitreten, anstatt ungenutzt zu bleiben.

Benannte Implementierungen: Nebius nutzt NeuralMesh als Premium-Tier seiner KI-Cloud. Andromeda hat NeuralMesh im Juli 2026 bei rund 50 GPU-Anbietern standardisiert. Auch WEKA ist Teil des Multi-Vendor-Stacks bei CoreWeave.

NVIDIA-Validierung: NVIDIA-zertifizierter Storage-Launchpartner mit DGX SuperPOD- und BasePOD-Validierungen.

Geprüftes Ergebnis: WEKA reichte im September 2024 einen Antrag für MLPerf Storage v1.0 ein, jedoch nicht im August 2025 für v2.0. Die aktuellsten geprüften Zahlen stammen aus der vorherigen Generation.

Offene Angaben: Für den WEKApod 3 mit NeuralMesh 6 werden 1.1 EB und 10.2 TB/s in einem einzelnen Rack angegeben. Angaben des Herstellers, keine geprüften Belege.

Gut zu wissen: HPE beendete seine Partnerschaften mit WEKA, Qumulo und Scality im November 2025, sodass WEKA Käufer nicht mehr über den HPE-Vertriebskanal erreicht.

Unsere Berichterstattung aus dem vergangenen Jahr:

DDN

DDN AI400X3 Appliance

Plattform: Zwei Linien. EXAScaler, das auf Lustre basierende parallele Dateisystem der AI400X3- und AI400X3M-Appliances, übernimmt das Training. Infinia, eine Key-Value-Objektplattform, die in Version 2.4 Mandantenfähigkeit und POSIX-Unterstützung hinzufügte, ist für Inferenz- und KI-Workloads ausgelegt.

Benannte Implementierungen: xAI Colossus, angekündigt im November 2024 mit 200,000 GPUs, auf EXAScaler und Infinia. DDN verfügt außerdem über eine lange Liste von Installationen in nationalen Laboren und HPC-Systemen, die bereits vor dem KI-Zyklus erfolgten.

NVIDIA-Validierung: NVIDIA-zertifizierter Storage-Launchpartner mit DGX SuperPOD-Validierung.

Geprüftes Ergebnis: Ja, und es ist aktuell. In MLPerf Storage v2.0 erreichte die AI400X3 über mehrere Knoten hinweg 120.68 GB/s im 3D U-Net-Test und verarbeitete Llama3-8b-Checkpoints mit 30.6 GB/s Lese- und 15.3 GB/s Schreibgeschwindigkeit von einem 2-HE-Gerät. DDN ist nachweislich der leistungsstärkste Eintrag in dieser Liste.

Offene Ansprüche: KV-Cache-Beschleunigung durch NVIDIA Dynamo, gemeinsam mit Nebul und nicht von einer unabhängigen Stelle validiert.

Unsere Berichterstattung aus dem vergangenen Jahr:

DDN führte bei MLPerf Storage v2.0 hinsichtlich der Leistungsdichte, nahm aber nicht an der Runde v3.0 teil.

Hammerraum

Plattform: Die Hammerspace Global Data Platform und Tier 0 wandelt die bereits in GPU-Servern vorhandene lokale NVMe-Speicherkapazität in gemeinsam genutzten, checkpointfähigen Speicherplatz um. Sie basiert auf Standards, parallelem NFS (NFS 4.2 mit FlexFiles) und läuft auf herkömmlichen Servern anstatt auf einer proprietären Appliance. Es gibt keine Hammerspace-Box zum Fotografieren – genau das ist der Sinn dieser Architektur.

Benannte Implementierungen: Meta dokumentierte Hammerspace auf zwei H100-Clustern mit jeweils 24,576 GPUs in seinem eigenen Entwicklerblog. Dies ist der detaillierteste Bericht aus erster Hand über eine groß angelegte KI-Speicherimplementierung von einem Anbieter auf dieser Seite, da er vom Betreiber und nicht vom Anbieter verfasst wurde.

NVIDIA-Validierung: Keine. Hammerspace besitzt weder die Bezeichnung DGX SuperPOD, DGX BasePOD, NCP-Referenzarchitektur noch die Bezeichnung NVIDIA-zertifizierter Speicher.

Geprüftes Ergebnis: Ja, sowohl in MLPerf Storage v1.0 als auch v2.0. In v2.0 erreichte Tier 0 auf 3D U-Net über fünf Knoten bei einer Beschleunigerauslastung von 96.4 Prozent 420.8 GB/s und versorgte 140 simulierte H100-Prozessoren. Hammerspace weist die beste geprüfte Teilnahmequote in dieser Liste und die schwächste NVIDIA-Validierung auf – genau umgekehrt wie fast alle anderen.

Unsere Berichterstattung: Hammerspace wurde noch nicht vom StorageReview-Labor getestet, und unsere aktuelle Berichterstattung ist lückenhaft. Das ist ein Versäumnis unsererseits, kein Vorwurf an die Plattform.
Hammerspace, ein Teilnehmer der Version 2.0, setzte auch in der Version 3.0-Runde aus.

Dell Technologien

Dell PowerScale All-Flash-Nodes werden auf der Dell Technologies World ausgestellt

Plattform: Drei Komponenten für unterschiedliche Bereiche der Wertschöpfungskette. PowerScale ist die Scale-Out-NAS-Produktlinie mit All-Flash-Knoten der F-Serie. ObjectScale ist die S3-Schicht, die 2026 S3 over RDMA und KV-Cache-Offloading einführte. Lightning File System ist ein neues paralleles Dateisystem, das im April 2026 allgemein verfügbar wurde und Dells Antwort auf DDN, VAST und WEKA darstellt.

Konkrete Implementierungen: Wir konnten keine konkrete, groß angelegte KI-Trainingsumgebung auf Dell-Speicher bestätigen. Das bekannteste Beispiel ist Subaru, das ein KI-Labor für Fahrersicherheit auf PowerScale betreibt. Für einen Anbieter dieser Größe stellt dies eine auffällige Lücke dar, insbesondere im Vergleich zu den Erfolgen, die KI-native Anbieter im Bereich der Neocloud öffentlichkeitswirksam präsentieren.

NVIDIA-Validierung: NVIDIA-zertifizierter Storage-Launchpartner, und PowerScale erhielt im Juli 2025 die NVIDIA Cloud-Partner-Programmzertifizierung.

Prüfergebnis: Keines. Dell hat noch nie Daten bei MLPerf Storage eingereicht.

Offene Behauptungen: Dell bezeichnet Lightning aufgrund interner Analysen als das weltweit schnellste parallele Dateisystem und gibt für Exascale Storage mehrere Terabyte pro Sekunde pro Rack an. Beide Angaben finden Sie in der untenstehenden Übersicht. Wichtiger Hinweis für Käufer: Lightning ist allgemein verfügbar, jedoch nur für KI-gestützte Werkskonfigurationen und wird daher in den meisten Angeboten nicht enthalten sein.

Unsere Berichterstattung aus dem vergangenen Jahr:

HPE

HPE Alletra Storage MP B10000 Stack

Plattform: Alletra Storage MP, aufgeteilt in B10000 für Block- und X10000 für Objektspeicherung, sowie GreenLake für Dateispeicherung. HPE vertreibt außerdem die dazugehörige Rechen- und Netzwerkinfrastruktur, über die der Großteil der KI-Speicherlösungen ausgeliefert wird.

Benannte Implementierungen: Sovereign AI und AI Factory-Builds, bei denen HPE den kompletten Stack liefert. Kein vergleichbarer Erfolg im Bereich Neocloud wie die oben genannten Beispiele VAST, WEKA oder DDN.

NVIDIA-Validierung: NVIDIA-zertifizierter Storage-Launchpartner mit DGX BasePOD- und SuperPOD-Validierungen.

Geprüftes Ergebnis: HPE ist sowohl in MLPerf Storage v1.0 als auch v2.0 vertreten und liegt damit hinsichtlich der Teilnahme vor Dell, NetApp und Everpure. Beachten Sie jedoch die dateiseitigen Einträge: HPEs beste KI-Ergebnisse wurden in Zusammenarbeit mit WEKA erzielt. Diese Partnerschaft sowie die mit Qumulo und Scality wurden im November 2025 beendet. Die Ergebnisse beschreiben daher kein Produkt mehr, das HPE aktuell anbietet.

Unsere Berichterstattung aus dem letzten Jahr: Wir haben die Alletra-Plattform aus erster Hand getestet.

IBM

IBM Storage Scale System-Geräte

Plattform: IBM Storage Scale, das parallele Dateisystem mit GPFS-Abstammung, wird als Software und als Storage Scale System Appliances verkauft, wobei Fusion es für Kubernetes und KI-Pipelines verpackt.

Benannte Bereitstellungen: Teil des Multi-Vendor-Stacks bei CoreWeave. IBM Cloud baut außerdem gemeinsam mit Together AI einen dedizierten HGX B300-Inferenzcluster im Wert von 240 Millionen US-Dollar auf, der im August 2026 angekündigt wurde; die Speicherschicht wurde jedoch nicht offengelegt.

NVIDIA-Validierung: NVIDIA-zertifizierter Storage-Launchpartner.

Geprüftes Ergebnis: Ja, in MLPerf Storage v2.0, einschließlich der Checkpointing-Workload, wo Storage Scale auf einem Llama 3.1 1T-Modell eine Lesegeschwindigkeit von 656.7 GiB/s erreichte. Die Checkpoint-Wiederherstellung ist die Metrik, die darüber entscheidet, wie viel eines Frontier-Trainingslaufs durch einen Fehler verloren geht, und nur sehr wenige Anbieter haben hierfür geprüfte Werte veröffentlicht.

Offene Behauptungen: Keine herausragenden Leistungen in der Kategorie der schnellsten Arrays. IBM vermarktet Storage Scale eher mit Skalierbarkeit und Integration als mit einem herausragenden Durchsatzrekord.

Unsere Berichterstattung aus dem vergangenen Jahr:

Everpure (ehemals Pure Storage)

Everpure FlashArray XL Enterprise-Speicherarray

Plattform: FlashBlade//EXA ist die KI-basierte Lösung, die Metadaten- und Datenpfade trennt, sodass die Datenebene unabhängig skaliert. FlashBlade//S und FlashArray decken den Rest ab. Everpure fertigt seine DirectFlash-Module selbst, anstatt fertige SSDs zu kaufen. Daher entsprechen die Werte für Speicherdichte und Lebensdauer nicht dem Marktdurchschnitt. Das Unternehmen firmiert seit dem 23. Februar 2026 unter dem Namen Everpure.

Benannte Bereitstellungen: Teil des Multi-Vendor-Stacks bei CoreWeave. Wir konnten keine benannte KI-Trainingsbereitstellung speziell auf FlashBlade//EXA bestätigen.

NVIDIA-Validierung: NVIDIA-zertifizierter Storage-Launchpartner.

Geprüftes Ergebnis: Keine MLPerf-Speichereinreichung, aber Everpure ist der einzige Anbieter mit einem aktuellen, außerhalb von MLPerf geprüften Ergebnis. Das Unternehmen hält den SPECstorage Solution 2020_ai_image-Rekord mit 6,300 KI-Jobs (veröffentlicht am 17. Februar 2026). Anderer Benchmark, anderes Workload-Modell, aber es handelt sich um eine echte Einreichung gemäß einem veröffentlichten Regelwerk mit einem Prüfprozess – und sie zählt.

Offene Behauptungen: FlashBlade//EXA wird als branchenweit leistungsstärkste Datenspeicherplattform mit einem prognostizierten Durchsatz von über 10 TB/s in einem einzelnen Namensraum vermarktet. Prognostiziert, nicht gemessen.

Unsere Berichterstattung aus dem vergangenen Jahr:

NetApp

NetApp AFX disaggregiertes All-Flash-System

Plattform: AFX, angekündigt im Oktober 2025, ist ein disaggregiertes All-Flash-ONTAP-System, das speziell für KI-Datenpipelines entwickelt wurde und auf dem die KI-Daten-Engine aufsetzt. AIPod ist das von NVIDIA validierte Referenzdesign.

Benannte Implementierungen: Keine, die wir im Umfang des KI-Trainings bestätigen können. Die aussagekräftigsten öffentlich zugänglichen Artefakte sind validierte Architekturen und keine Kundennamen, darunter die FlexPod-KI-Designs mit Cisco ab Juni 2026.

NVIDIA-Validierung: NVIDIA-zertifizierter Storage-Launchpartner mit DGX SuperPOD-Zertifizierung.

Prüfergebnis: Keine. NetApp hat noch nie Daten an MLPerf Storage übermittelt.

Unsere Berichterstattung aus dem vergangenen Jahr:

Eine Anmerkung zu Huawei

Huawei erzielte mit 698 GiB/s im 3D U-Net-Test von MLPerf Storage v2.0 den höchsten absoluten Durchsatz. Dieser wurde mit einem 8U Dual-Node OceanStor A800 erzielt, der 255 simulierte H100-Systeme versorgte. Die Ergebnisse sind in der untenstehenden Tabelle aufgeführt. Huawei wird in den Leader-Profilen nicht berücksichtigt, da es für Käufer in den USA, Europa und den meisten anderen Märkten, die auf dieser Seite abgedeckt werden, nicht wirtschaftlich ist. Die Zahl ist real, die Verfügbarkeit jedoch nicht. Der Gartner Magic Quadrant 2026 erreicht aus der anderen Perspektive ein ähnliches Gleichgewicht und positioniert Huawei aufgrund der Stärke von OceanStor außerhalb Nordamerikas weiterhin im Leader-Quadranten.

Was die Analysten sagen

Die Analystenplatzierung ist eine eigene Kategorie von Indizien: kein geprüfter Benchmark, sondern eine unabhängige Bewertung von Umsetzung und Vision, die dem tatsächlichen Kaufverhalten bei solchen Systemen näherkommt. Im Gartner Magic Quadrant für Enterprise-Speicherplattformen 2026 belegen dieselben sechs Anbieter wie im Vorjahr den Leader-Quadranten: Everpure, Huawei, HPE, NetApp, Dell und IBM. Everpure schneidet dabei in puncto Umsetzungsfähigkeit am besten ab und weist zum zweiten Mal in Folge die umfassendste Vision auf. Zwei Anmerkungen sind für diese Seite wichtig: Gartner bewertet den Markt für Primärspeicher und untersucht den Markt für Hochleistungs-Datei- und Objektspeicher in separaten Studien. Hier sind die oben genannten KI-Spezialisten angesiedelt. Ihre Abwesenheit im Quadranten stellt daher eine Kategoriegrenze dar, kein Urteil. Und wenn sechs von acht bewerteten Anbietern das Leader-Label erhalten, sagt das Label allein Käufern wenig aus; die relative Position ist aussagekräftig.

Was würde diese Liste ändern?

Vier Faktoren, geordnet nach ihrer Gewichtung: Ein Anbieter gewährt uns Zugriff auf seine Plattform, um sie gemäß unserer Methodik zu testen – sei es Hardware, die wir selbst hosten können, oder der Zugriff auf eine größere Implementierung. Ein Anbieter reicht seine Unterlagen in einer aktuellen Auditrunde ein, beispielsweise bei MLPerf Storage oder SPECstorage. Ein Betreiber, nicht ein Anbieter, dokumentiert eine Implementierung, wie Meta es mit Hammerspace getan hat. Oder ein Anbieter verliert eine Zertifizierung oder Partnerschaft, von der seine aktuelle Positionierung abhängt – die Trennung von WEKA und HPE hat beispielsweise die Art und Weise verändert, wie beide Unternehmen KI-Käufer erreichen. Wir aktualisieren die Profile entsprechend.

Was die geprüften Benchmarks tatsächlich zeigen

KI-Training und die dazugehörigen Neocloud-Anbieter werden 2026 den Wettlauf um die beste Speicherleistung maßgeblich prägen. Dieser Bereich verfügt über einen soliden, geprüften Benchmark: MLCommons MLPerf Storage. Die aktuelle Version 3.0 (September 2026) umfasst 19 teilnehmende Organisationen und 143 Ergebnisse. Erstmals deckt der Benchmark die gesamte KI-Pipeline ab: Trainingsdurchsatz, Checkpointing und zwei neue Inferenztests (Vektordatenbank und KV-Cache) sowie die Unterstützung von S3-Objektspeicher, die von etwa einem Sechstel der Einreichungen genutzt wurde. Da in Version 3.0 die simulierten Beschleuniger von H100 auf B200 verschoben wurden, sind die Ergebnisse nicht mit früheren Versionen vergleichbar. MLPerf Storage kürt keinen einzelnen Sieger; unterschiedliche Systeme erzielen unterschiedliche Ergebnisse bei verschiedenen Workloads und Metriken.

System Geprüftes Ergebnis (MLPerf Storage v3.0) Klasse
Everpure FlashBlade//EXA 877.5 GiB/s Checkpoint-Schreiben und 833 GiB/s Lesen an 30 Datenknoten; 1,623 GiB/s KV-Cache-Lesen Checkpointing- und Inferenzleiter
YanRongTech F9000X 543.9 GiB/s auf 3D U-Net speist 99 simulierte B200-Beschleuniger Höchster Trainingsdurchsatz eingereicht
TuringData F9200 541.5 GiB/s im 3D U-Net von drei Speicherknoten; Checkpoint-70B mit 539.9 GiB/s Lese- und 307.1 GiB/s Schreibgeschwindigkeit. Leistungsdichte-Neuling
Azure Managed Lustre 642.2 GiB/s Checkpoint-Schreibvorgang aus einer 4,096 TiB verwalteten Cloud-Bereitstellung Erster Hyperscale-Cloud-Dienst eingereicht
NVIDIA AIStore 20 Einreichungen zum Thema S3-Objektspeicherung über OCI, AWS und GCP Objektspeicherung im Bereich paralleler Dateisysteme

Im HPC-Bereich führt Sugon ParaStor auf SCNet die IO500-Liste (ISC 2026) mit 26,888 GiB/s gemessener Bandbreite über 500 Client-Knoten an. Intel DAOS-Systeme (Argonne Aurora, LRZ) belegen mehrere Spitzenplätze, und Weka ist mit dem Samsung SSC-24 vertreten. Die Neuerungen in Version 3.0 sind ebenso bemerkenswert wie die Zahlen selbst: Die bisherigen Spitzenreiter der Version 2.0 – DDN, Huawei, Hammerspace und Lightbits – waren diesmal nicht dabei, während elf neue Anbieter, darunter Azure und NVIDIA, erstmals vertreten waren. Eine ausführliche Analyse finden Sie in unserem Bericht zu MLPerf Storage v3.0.

Wer steckt eigentlich hinter den Neoclouds?

Erfolgreiche Implementierungen sind zwar keine Benchmarks, aber sie belegen eindrucksvoll, worauf Betreiber Wert legen, wenn Leistung ihr Kerngeschäft ist. Es ist wichtig zu beachten, dass die größten KI-Fabriken aus mehreren Anbietern bestehen; kein einzelnes Speicherunternehmen besitzt einen dieser Standorte allein.

AI Wolken Lagerung Details
CoreWeave VAST Data (plus WEKA, DDN, IBM Storage Scale, Everpure im Stack) Mehrjähriger Vertrag über 1.17 Milliarden Dollar, November 2025, größter Kunde von VAST
xAI Colossus DDN EXAScaler und Infinia, mit VAST Data, hinzugefügt in der Frontier AI Factory-Erweiterung DDN kündigte im November 2024 100 GPUs an; Multi-Vendor-Lösungen ab Ende 2025
Nebius WEKA NeuralMesh Premium-Stufe von Nebius AI Cloud, angekündigt im Juni 2025
Gemeinsam KI IBM Cloud (HGX B300-Systeme) Der 240-Millionen-Dollar-Deal wurde im August 2026 angekündigt; die Speicherschicht wurde noch nicht offengelegt.

Der Schadensverfolgungsdienst

Dies sind die aktuell als „schnellste“ beworbenen Speicherlösungen im Bereich KI. Keine dieser Angaben wurde unabhängig überprüft, und jeder Anbieter weist in einer Fußnote darauf hin, dass es sich um interne Tests handelt.

Verkäuferanspruch Nummer Status
Everpure FlashBlade//EXA, „die leistungsstärkste Datenspeicherplattform der Branche“ (März 2025) Prognostizierte Lesegeschwindigkeiten von über 10 TB/s in einem einzigen Namensraum Anbieterprognose; keine geprüfte Einreichung
Dell Lightning Dateisystem, „das weltweit schnellste parallele Dateisystem“ (Allgemeine Verfügbarkeit April 2026) Bis zu 150 GB/s pro Höheneinheit (HE), basierend auf internen Analysen von Dell. Forderung des Anbieters; keine geprüfte Einreichung
Dell Exascale Storage (GTC 2026) Bis zu 6 TB/s pro Rack Forderung des Anbieters; keine geprüfte Einreichung
Huawei New-Gen OceanStor Dorado (Sept. 2024) 100 Millionen IOPS laut Datenblatt bei einer Latenz von 0.03 ms Herstellerangaben; ein von Huawei in Auftrag gegebener Omdia-Test ergab 2.58 Millionen anhaltende IOPS bei 70 Mikrosekunden auf einer realen Oracle RAC-Arbeitslast – ein nützlicher Realitätscheck der Maximalwerte im Datenblatt.
WEKA, WEKApod 3 mit NeuralMesh 6, Exabyte-Speicherkapazität für ein einzelnes Rack (Juli 2026) 1.1 EB und 10.2 TB/s in einem Rack Herstellerangabe: WEKA wurde zuletzt in Version 1.0 an MLPerf Storage übermittelt und Version 2.0 übersprungen.
VAST-Daten und AMD, KV-Cache-Offload auf Instinct (Juli 2026) 9-mal schnellere Zeit bis zum ersten Token Gemeinsame Anbieterprüfung; VAST hat noch nie bei MLPerf Storage eingereicht.
DDN und Nebul, KV-Cache-Beschleunigung mit NVIDIA Dynamo (Juli 2026) Vom Hersteller angegebene Beschleunigung bei Inferenz-Workloads Partnervalidierung, keine unabhängige Prüfung; DDN verfügt über aktuelle MLPerf Storage v2.0-Ergebnisse

Was geschah mit SPC-1?

SPC-1 war der branchenweit maßgebliche Benchmark für Block-Speicher, ist aber mittlerweile weitgehend inaktiv: US-amerikanische Anbieter haben ihn um 2018 praktisch aufgegeben, wodurch die Rangliste nun von chinesischen Anbietern dominiert wird. Der aktuell anerkannte Rekord ist nicht das viel zitierte Ergebnis von Huawei. ExponTech WDS V3 hält mit 27.2 Millionen SPC-1 IOPS (anerkannt im November 2023) den höchsten anerkannten Wert, vor Inspur mit 23.0 Millionen. Huaweis berühmte 21.0 Millionen aus dem Jahr 2020 belegen nun den vierten Platz. Ein höherer Wert von FlashNexus von 30.0 Millionen IOPS befindet sich seit Februar 2025 in der Prüfung und wird erst nach Anerkennung durch den Storage Performance Council als Rekord anerkannt.

So funktioniert diese Seite

Drei Regeln. Erstens: Jede Zahl wird nach ihrer Nachweiskategorie gekennzeichnet: geprüfte Einreichung, Herstellerangabe oder StorageReview-Messung. Zweitens: Wir wiederholen keine Superlative, für die wir keine aktuellen Daten haben; einige bekannte „schnellste“ Behauptungen auf dieser Seite sind Jahre alt und entsprechend gekennzeichnet. Drittens: Der Weg auf die verifizierte Seite dieser Seite steht jedem Anbieter offen: Reichen Sie Ihre Daten bei MLPerf Storage oder IO500 ein oder gewähren Sie uns Zugriff für Tests nach unserer Standardmethodik. Diese Seite behandelt ausschließlich KI- und Neocloud-Speicher. Mainstream-Speicherlösungen für Unternehmen (Block- und Dateispeicher) sowie für KMU erhalten eigene Seiten, da die verfügbaren Nachweise in den einzelnen Segmenten unterschiedlich sind. Wir aktualisieren die Profile der führenden Anbieter, sobald neue Informationen vorliegen, und führen eine vollständige Überprüfung durch, sobald eine neue Prüfrunde veröffentlicht wird.

Häufig gestellte Fragen zum schnellsten Speicher

Was ist das schnellste Speichersystem der Welt?

Es gibt keine eindeutige, verifizierte Antwort, und jede Angabe basiert auf den Angaben eines Anbieters. Laut geprüften Daten vom September 2026 erzielte Everpures FlashBlade//EXA mit 877.5 GiB/s Schreibgeschwindigkeit den höchsten Prüfpunktwert im MLPerf Storage v3.0-Test, YanRongTechs F9000X führte den Durchsatz im Trainingstest mit 543.9 GiB/s an, Sugon ParaStor liegt an der Spitze der IO500-Bandbreitenliste, und ExponTech hält den anerkannten SPC-1-IOPS-Rekord. Die höchsten angegebenen Werte, einschließlich Dells Prognosen pro Rack für Exascale-Speicher, sind weiterhin nicht unabhängig verifiziert.

Welcher Speicher bietet den schnellsten Speicherplatz für KI-Training?

Gemessen an MLPerf Storage v3.0, dem einzigen geprüften KI-Speicher-Benchmark, sind YanRongTech, TuringData und UBIX führend im Bereich Trainingsdurchsatz, während Everpure bei Checkpointing und KV-Cache-Inferenz die Nase vorn hat und Azure unter den Cloud-Diensten führend ist. Betrachtet man die von den größten KI-Betreibern eingesetzten Lösungen, dominieren VAST, DDN und WEKA den Neocloud-Markt, obwohl keines der drei Unternehmen an v3.0 teilgenommen hat. Beide Arten von Nachweisen sind oben entsprechend gekennzeichnet.

Warum gibt es so wenige unabhängige Benchmarks für Enterprise-Arrays?

Da die meisten Anbieter von Enterprise-Speicherlösungen die Veröffentlichung von Benchmark-Ergebnissen vertraglich untersagen und die großen Array-Hersteller die ehemals verwendeten öffentlichen Benchmarks, insbesondere SPC-1, um das Jahr 2018 aufgaben, haben die Anbieter von KI-Lösungen diesen Trend teilweise umgekehrt, da die Teilnahme an MLPerf Storage zur Verkaufsvoraussetzung wurde. Wir aktualisieren diese Seite, sobald neue geprüfte Ergebnisse veröffentlicht werden.

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