Nutanix Unified Storage erhält Nvidia-Zertifizierung

KI-Infrastruktur Nutanix Unified Storage erhält Nvidia-Zertifizierung

10.07.2026 Von Paula Breukel 1 min Lesedauer

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Die validierte Referenzarchitektur richtet sich an Unternehmen und Cloud-Provider, die große KI-Infrastrukturen mit hoher GPU-Auslastung und skalierbarer Storage-Anbindung aufbauen.

Mit steigender GPU-Dichte wachsen auch die Anforderungen an die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit der Storage-Infrastruktur.(Bild: © Gorodenkoff - stock.adobe.com) — Mit steigender GPU-Dichte wachsen auch die Anforderungen an die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit der Storage-Infrastruktur.
(Bild: © Gorodenkoff - stock.adobe.com)

Unternehmen, die KI-Umgebungen mit Hunderten oder Tausenden GPUs betreiben, benötigen neben leistungsfähigen Beschleunigern auch eine Storage-Infrastruktur, die darauf ausgelegt ist. Vor diesem Hintergrund hat Nutanix bekannt gegeben, dass „Nutanix Unified Storage“ (NUS) die Zertifizierung von Nvidia erhalten hat. Die zertifizierte Referenzarchitektur steht ab sofort zur Verfügung.

Rajiv Ramaswami, President & CEO Nutanix, präsentiert in seiner Keynote „Nutanix Move“, das die Migration von „VMware ESXi“ und „Hyper-V“ wesentlich erleichtert. (Bild: Dr. Jakob Jung)

Mit der Zertifizierung bestätigt Nvidia die Interoperabilität des Storage-Stacks mit seiner KI-Infrastruktur. Ziel ist es, Integrationsaufwand und I/O-Engpässe zu reduzieren sowie eine skalierbare Datenversorgung für GPU-basierte KI-Workloads bereitzustellen.

So sieht die Referenzarchitektur aus

Technisch basiert die Referenzarchitektur auf einem All-NVMe-Cluster mit zehn Knoten. Zum Einsatz kommen paralleles Network File System (pNFS), ein erweitertes Netzwerkdateisystem für parallelen Datenzugriff, sowie „GPUDirect Storage“ mit Remote Direct Memory Access (RDMA), wodurch Daten direkt zwischen Storage und GPUs übertragen werden können, ohne den Hauptprozessor zu belasten. Das soll Latenzen reduzieren und den Datendurchsatz erhöhen.

Nach Angaben von Nutanix skaliert die Architektur von 32 bis 1.024 GPUs. Dabei steigt die maximale Leseleistung von 10 auf 160 Gigabyte pro Sekunde, die Schreibgeschwindigkeit von 5 auf 80 Gigabyte pro Sekunde. Als Netzwerkplattform kommen „Nvidia Spectrum-X Ethernet“, „Spectrum-4-Switches“ sowie „BlueField-3 Data Processing Units“ (DPUs) zum Einsatz.

Die unterstützen Hardware-Plattformen in der Übersicht

Die Referenzarchitektur unterstützt verschiedene Hardware-Plattformen, darunter x86-Systeme mit „Nvidia RTX 6000 Pro Blackwell “oder „H200 NVL“, „Nvidia HGX“-Server mit „B100“-, „H200“- oder „H100“-GPUs sowie Konfigurationen auf Basis des „Nvidia GH200 Grace Hopper Superchips“. Sie eignet sich für KI-Workloads wie Training, Fine-Tuning, Inferenz und Retrieval Augmented Generation (RAG).

Darüber hinaus kündigte Nutanix an, künftig auch „Nvidia Vera BlueField-4 STX“ zu unterstützen. Die Erweiterung ist für die zweite Jahreshälfte 2026 vorgesehen.

Im Zentrum der Nvidia-Ankündigungen steht die Vera-Rubin-Plattform und die Frage, wie agentische KI die Recheninfrastruktur verändert. (Bild: Midjourney / Paula Breukel / KI-generiert)

Das Tensordyne-Team (von links): Gilles Backhus (Mitgründer und KI-VP), Marc Bolitho (CEO), RK (Mitgründer und CPO). (Bild: Tensordyne)

Das Huang signierte Rack steht übrigens nicht zum Verkauf. Michael Dell hat das auf der Bühne klargestellt. Manche Symbole sind zu wertvoll für den freien Markt. Doch die Partnerschaft zwischen Dell und Nvidia länger hält als manche Dating-Beziehung, wird sich zeigen. (Bild: Paula Breukel)

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