ビジネスリーダーは、人工知能 (AI) の変革の可能性が無限であると考える傾向があります。しかし、他のテクノロジーと同様に、AI は現実世界のリソースで実行されます。
組織が AI インフラストラクチャに投資する際に、見逃せない重要な要素の 1 つはストレージです。大規模な言語モデルとデータベースをサポートするエネルギー集約型のデータセンターは、膨大な量のストレージ容量を必要とする一方、ますます困難になるスペースと電力の制約の中で動作するため、従来のストレージ インフラストラクチャを使用して拡張することは現実的ではありません。
AI 機能を将来も保証するには、ストレージに対するまったく新しいアプローチが必要です。組織は、変革への野心をサポートするのに十分な堅牢な AI インフラストラクチャを構築するために、大容量のソリッド ステート ドライブ (SSD) を必要としています。
従来のデータセンターのハードディスク ドライブ (HDD) の機能は、より少ない物理スペースでより多くのデータを保存するための容量、パフォーマンス、電力効率、拡張性、信頼性の点で SSD に劣ります。また、HDD は SSD よりも電力効率が低いため、レガシー インフラストラクチャ上でデジタル トランスフォーメーションを主導することは単純に不可能になる可能性があります。
AI時代の戦略的インフラ
企業が AI の力の導入を競う中、ストレージ インフラストラクチャの戦略的重要性はどれだけ強調してもしすぎることはありません。 AI ワークロードの動作には膨大な電力が必要であり、その集中的なストレージ要件は AI データ パイプラインの各フェーズを通じて変化する可能性があります。 AI 導入者にとっての主な課題の 1 つは、効率と出力を最大化するために AI ワークロードに最適なストレージ ソリューションを選択することです。
AI をビジネス運営に統合すると、一連の複雑な課題が生じる可能性があります。組織は、投資を最適化し、インフラストラクチャの効率を確保しながら、AI の進歩を活用するというプレッシャーにさらされています。高密度 SSD は、さまざまな面で HDD よりも優れたパフォーマンスを発揮するため、AI の事実上の標準になりつつあります。SSD は、より小さなドライブでより高い容量を提供し、電力効率とパフォーマンスが向上し、最終的には GPU の使用率とスペースと電力効率を最大化します。より多くの GPU を使用できるようにします。
HDD は経済的な選択肢のように思えるかもしれませんが、導入にかかる長期的なコストは多額になる可能性があります。 SSD はパフォーマンスが非常に優れているため、HDD よりも動作時間が短く、エネルギー消費も少ないため、5 年間の期間で見ると、SSD の導入コストは低くなる可能性があります。
カスタマイズされたストレージアプローチ
あらゆる組織の AI 戦略の重要な要素であるストレージは、しばしば見落とされます。ストレージが AI アーキテクチャ全体の効率に与える影響を過小評価すると、GPU の活用が不十分になったり、電力制限が発生したりする可能性があります。この見落としにより、予想よりも早くストレージ アーキテクチャ全体の大規模な取り替えが行われる可能性があります。
戦略的なベスト プラクティスは、さまざまな AI ワークロードの特定の使用要件に合わせて調整されたストレージ ソリューションの導入を中心としています。エンタープライズレベルの組織は、GPU の使用率を最大化し、電力効率を高め、拡張性を確保するストレージで AI をサポートする必要があります。
実行可能なソリューションの重要な要素は、データの取り込みとアーカイブ用の大容量ドライブから、データの準備、トレーニング、チェックポイント作成、推論などの要求の厳しい AI タスク用の高性能 SSD まで多岐にわたります。カスタマイズされたストレージ インフラストラクチャは、組織が電力とスペースの制約を克服し、AI パフォーマンスを最適化し、AI イニシアチブからの投資収益率を高めるのに役立ちます。
競争力を高める
大容量 SSD は、AI をトレーニングして供給する大規模なデータ セットのストレージに必須です。組織は、GPU 使用率を最大化するように最適化されたデータ ストレージ ソリューションを使用して、競争上の優位性を得ることができます。 SSD は、要求の厳しい AI ワークロードを高いパフォーマンスと信頼性でサポートします。また、トレーニングの加速、推論の改善、その他の重要なデータ管理プロセスの実行にも役立ちます。
中国の大手クラウド サービス プロバイダーの 1 社、 キングソフトクラウドは、レガシー HDD を SSD にアップグレードすることで、AI ワークロードの需要を満たすためにストレージ アーキテクチャを強化しました。このスイッチにより、Kingsoft は帯域幅とパフォーマンスを大幅に向上させることができました。 SSD のパフォーマンス、コスト、使用効率のバランスにより、Kingsoft は顧客に高性能のオブジェクト ストレージ サービスを提供できます。
コアウィーブは、専門のクラウド プロバイダーであり、製品の拡張性と信頼性に重点を置いて急速に成長しました。高度な SSD ストレージ ソリューションのおかげで、AI ワークロードに効率的で高性能なプラットフォームを提供します。また、SSD により、CoreWeave は、初期プロビジョニング、ヘルス チェック、オーケストレーション、スケジューリングなど、AI トレーニング クラスター用に特化したクラウド スタックを構築できるようになりました。
ビッグデータの力を活用するにはストレージも重要です。推定 2.5京バイト 相当のデータが毎日生成されており、AI をサポートするにはそのデータを保存、アクセス、分析する必要があります。エッジ コンピューティングでは、実行されるアプリケーションの数が増加し、サーバーがすぐに過負荷になる可能性があります。 SSD は、信頼性が高くコスト効率の高いソリューションを提供します。
チーターレイドの高性能 Raptor サーバーには SSD が装備されており、これによりデータのボトルネックを克服し、エッジで AI アプリケーションを実現できます。 Raptor は、スケーラブルなストレージ、堅牢な設計、柔軟性を備えており、顧客組織がテラバイト規模のデータを処理し、困難な環境でのリアルタイム AI ワークロードをサポートできるようにします。
エッジではサイズと耐久性が重要です。 SSD の小型フォーム ファクターと信頼性により、コンパクトなエッジ サーバーでの動作が最適化されます。 Cheetah RAID のエッジ コンピューティングの専門知識と高度なストレージを組み合わせることで、組織は AI アプリケーションを遠隔地に効果的に展開し、データ収集、拡張性、分析、自動化の新たな可能性を解き放つことができます。
高度なストレージ テクノロジを使用して AI ソリューションを実装している組織は、急速に進化する AI 環境を深く理解する顧客中心のストレージ ベンダーと提携することで、付加価値を高めることができます。
ストレージの必須事項
組織の AI への野心が高まるにつれ、ストレージ インフラストラクチャは企業が最初から検討する必要がある戦略的必須事項となっています。 AI を導入するには、包括的な製品ポートフォリオ、優れたパフォーマンス、業界をリードする品質と信頼性を提供するストレージ パートナーが必要です。 AI データ パイプラインのボトルネックの克服に役立つ SSD により、組織は AI の可能性を最大限に引き出してビジネスを大規模に成長させることができます。
Solidigm SSD は、Kingsoft Cloud、CoreWeave、Cheetah RAID、その他の競争力のある組織が AI インフラストラクチャを強化しながらエネルギー効率を高め、運用コストを削減することでビジネスを変革するのに役立ちます。
詳しくはこちら AIにおけるストレージの役割 そしてなぜこれほど多くのトップAI企業がSolidigmを選んでいるのか。
