Tigris Data: Dezentrale Speicherlösung für moderne KI-Workloads

SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Tigris Data, ein innovatives Startup, stellt sich den großen Cloud-Anbietern entgegen, indem es eine dezentrale Speicherlösung für KI-Workloads bietet. Mit einer kürzlich abgeschlossenen Finanzierungsrunde von 25 Millionen US-Dollar plant das Unternehmen, seine Infrastruktur weiter auszubauen und die Effizienz von KI-Anwendungen zu steigern.

Die Nachfrage nach Rechenleistung hat mit dem Aufstieg von KI-Unternehmen neue Höhen erreicht. Unternehmen wie CoreWeave und Lambda Labs haben diesen Trend genutzt, um mit verteilten Rechenkapazitäten Kapital und Aufmerksamkeit zu gewinnen. Doch während die meisten Unternehmen ihre Daten immer noch bei den großen drei Cloud-Anbietern AWS, Google Cloud und Microsoft Azure speichern, bietet Tigris Data eine Alternative. Das Startup, gegründet von den Entwicklern der Uber-Speicherplattform, setzt auf ein Netzwerk lokalisierter Datenspeicherzentren, das die Anforderungen moderner KI-Workloads erfüllen soll.

Ovais Tariq, Mitbegründer und CEO von Tigris Data, betont, dass moderne KI-Infrastrukturen zunehmend auf verteiltes Computing setzen. Tigris möchte diese Option auch für die Datenspeicherung bieten, da ohne Speicher Rechenleistung nutzlos ist. Die Plattform von Tigris ist AI-nativ und ermöglicht es, Daten automatisch dorthin zu replizieren, wo GPUs benötigt werden. Sie unterstützt Milliarden kleiner Dateien und bietet einen schnellen Zugriff für Training, Inferenz und agentische Workloads.

Ein wesentlicher Vorteil von Tigris gegenüber den etablierten Cloud-Anbietern sind die fehlenden Egress-Gebühren, die oft als ‘Cloud-Steuer’ bezeichnet werden. Diese Gebühren fallen an, wenn Kunden ihre Daten zu einem anderen Anbieter migrieren oder in verschiedenen Regionen gleichzeitig Modelle trainieren möchten. Laut Batuhan Taskaya, Leiter der Technik bei Fal.ai, einem Kunden von Tigris, machten diese Kosten früher den Großteil der Cloud-Ausgaben aus.

Darüber hinaus bietet Tigris eine Lösung für das Latenzproblem, das bei großen Cloud-Anbietern auftritt. Die zentralisierten Speicherlösungen der großen Anbieter können mit der dezentralen, schnellen KI-Umgebung nicht mithalten. Die Möglichkeit, auf lokalisierten Speicher zuzugreifen, bedeutet, dass Daten schneller abgerufen werden können, was eine zuverlässige und kosteneffiziente Ausführung von KI-Workloads ermöglicht. Dies ist besonders wichtig für generative KI-Startups, die große, latenzempfindliche Datensätze verarbeiten.

Mit den neuen Mitteln plant Tigris, seine Datenspeicherzentren weiter auszubauen, um der steigenden Nachfrage gerecht zu werden. Das Unternehmen hat bereits Zentren in Virginia, Chicago und San Jose und plant, seine Präsenz in den USA sowie in Europa und Asien zu erweitern. Die Kontrolle über die eigenen Daten wird für Unternehmen immer wichtiger, insbesondere in regulierten Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen, wo Datensicherheit oberste Priorität hat.

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