Die steigenden Preise für Server-Arbeitsspeicher stellen Unternehmen und IT-Verantwortliche vor neue Herausforderungen. Besonders DDR5-Module haben sich innerhalb weniger Quartale deutlich verteuert. Ein 64-GB-DDR5-RDIMM könnte bis Ende 2026 etwa doppelt so viel kosten wie Anfang 2025. Ein wesentlicher Grund dafür ist der anhaltende Ausbau von KI-Infrastrukturen, der einen wachsenden Teil der weltweiten Speicherproduktion bindet.
KI-Boom verändert den weltweiten RAM-Markt
Die Speicherknappheit hat strukturelle Ursachen. Hersteller wie Samsung, SK hynix und Micron haben erhebliche Fertigungskapazitäten auf High Bandwidth Memory (HBM) verlagert. Dieser Speichertyp wird insbesondere für KI-Beschleuniger beim Training und bei der Inferenz großer Modelle benötigt.
Nach Zahlen von TrendForce beanspruchen KI-bezogene Speicher wie HBM und GDDR7 im Jahr 2026 rund 20 Prozent der weltweiten DRAM-Waferkapazität. Gleichzeitig benötigt HBM Branchenanalysen zufolge pro Gigabyte ungefähr die dreifache Waferfläche von DDR5.
Zusätzlichen Druck erzeugen die hohen Investitionen großer Cloud-Anbieter in KI-Rechenzentren. IDC spricht von einer dauerhaften Verschiebung der DRAM-Fertigungskapazitäten zugunsten von KI-Anwendungen. Goldman Sachs geht davon aus, dass die Knappheit bis 2027 anhalten könnte.
Für Betreiber von Virtualisierungs- und Storage-Clustern wird RAM damit zunehmend zu einem strategischen Kostenfaktor. Besonders hyperkonvergente Systeme und Software-Defined-Storage-Architekturen benötigen erhebliche Speicherkapazitäten für virtuelle Maschinen, Caches und Metadaten.
Vorhandenen Arbeitsspeicher effizienter einsetzen
Statt Server unmittelbar mit zusätzlichem RAM aufzurüsten, können Unternehmen zunächst vorhandene Funktionen ihrer Hypervisoren nutzen. Viele dieser Mechanismen sind bereits integriert und verursachen keine zusätzlichen Lizenzkosten.
Bei Proxmox-VE-Clustern kann die Kombination verschiedener Optimierungen die VM-Dichte je nach Workload und Konfiguration deutlich erhöhen. Entscheidend ist jedoch, die jeweiligen Verfahren auf die tatsächlich eingesetzten Anwendungen abzustimmen.
Kernel Samepage Merging reduziert doppelte Speicherinhalte
Kernel Samepage Merging (KSM) ist seit Jahren Bestandteil des Linux-Kernels und wird von KVM-basierten Hypervisoren wie Proxmox VE eingesetzt.
Der Hintergrundprozess sucht Speicherseiten virtueller Maschinen nach identischen Inhalten ab. Werden Duplikate gefunden, kann der Kernel mehrere Kopien durch eine gemeinsame Copy-on-Write-Referenz ersetzen.
Besonders auf Servern mit zahlreichen ähnlich aufgebauten Windows- oder Linux-VMs können dadurch relevante Mengen an Arbeitsspeicher eingespart werden.
VirtIO Memory Ballooning verteilt RAM dynamisch
VirtIO Memory Ballooning ermöglicht es dem Hypervisor, momentan ungenutzten Speicher einer virtuellen Maschine zurückzuholen und einer anderen VM zur Verfügung zu stellen.
Voraussetzung dafür ist ein entsprechender VirtIO-Balloon-Treiber im Gastsystem. In Proxmox VE lassen sich sowohl eine Speicherobergrenze als auch ein Mindestwert definieren.
Damit können Administratoren VMs großzügiger konfigurieren, ohne die gesamte Hardware ausschließlich für theoretische Spitzenlasten auslegen zu müssen.
Komprimierter Speicher schafft zusätzliche Reserven
Mit zram und zswap stehen weitere Möglichkeiten zur Verfügung. Zram stellt ein komprimiertes, RAM-basiertes Blockgerät als Swap bereit. Dabei kommen beispielsweise lz4 oder Zstandard zum Einsatz.
Zswap verfolgt einen ähnlichen Ansatz, kann Speicherseiten bei Bedarf jedoch zusätzlich auf SSD- oder NVMe-Swap auslagern. Welche Methode sinnvoller ist, hängt vom jeweiligen Workload ab.
ZFS ARC gezielt begrenzen
Unternehmen, die ZFS als lokalen Datastore einsetzen, sollten zudem den Adaptive Replacement Cache (ARC) beobachten. Bei aktuellen Proxmox-VE-Installationen ist dieser bereits auf einen Teil des Host-RAMs begrenzt. Ältere oder anders konfigurierte Systeme können dagegen erheblich mehr Hauptspeicher für den Cache beanspruchen.
Bei knappem RAM kann eine gezielte Begrenzung verhindern, dass virtuelle Maschinen und ZFS um dieselben Ressourcen konkurrieren. Auch transparente ZFS-Kompression mit lz4 oder zstd kann die Belastung der Storage-Infrastruktur reduzieren.
Container können den Speicherbedarf weiter senken
Nicht jede Anwendung benötigt eine vollständig virtualisierte Maschine. Linux-Container teilen sich den Kernel des Hosts und verursachen dadurch häufig weniger Speicher-Overhead.
Während ein KVM-Gast typischerweise zusätzlichen Speicher für Kernel und Treiber benötigt, können schlanke Container insbesondere bei Webservern, Build-Systemen oder kleineren Datenbank-Workloads effizienter sein.
Benötigt eine Anwendung dagegen einen eigenen Kernel oder ein anderes Betriebssystem, bleibt eine klassische virtuelle Maschine die geeignete Lösung. Die Entscheidung zwischen VM und Container sollte deshalb für jeden Workload separat getroffen werden.
Fazit: Software-Optimierung kann Hardwarekosten reduzieren
Der KI-Boom verändert den Speichermarkt und macht Server-RAM zunehmend zu einem bedeutenden Kostenfaktor. Unternehmen müssen jedoch nicht jeden Kapazitätsengpass unmittelbar mit zusätzlicher Hardware lösen.
KSM, Memory Ballooning, In-Memory-Kompression, ein kontrollierter ZFS ARC und der gezielte Einsatz von Containern können vorhandene Ressourcen effizienter nutzbar machen. Gerade in Software-Defined-Infrastrukturen kann eine sorgfältige Konfiguration deshalb dazu beitragen, teure RAM-Upgrades hinauszuzögern oder ihren Umfang zu reduzieren.
Judith Hermann berichtet für Kulturpoebel.de über aktuelle Themen aus Nachrichten, Politik, Wirtschaft, Technologie, Sport, Unterhaltung und Lifestyle. Ihr Schwerpunkt liegt auf klarer Berichterstattung, relevanten Informationen und aktuellen Entwicklungen, die Leserinnen und Leser zuverlässig und verständlich informieren.
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