AIや深層学習で扱うデータ量に、従来のストレージのままで対応しきれるのか？

　ITの進化に伴うデータの急増やコンピューティング能力の向上といった要因により、AI、ディープラーニング（深層学習）の可能性は大きく広がった。今や、あらゆる業種の企業が、ビッグデータ分析から得た価値のある洞察からイノベーションを創出するための取り組みを進めている。

　近年注目を集めているディープラーニングのシステムでは、音声認識や画像認識をはじめデータ量の多い学習処理が必要であり、そのためには最先端のデータプラットフォームが不可欠だ。中でも、ストレージの性能が大規模な並列処理に対応可能かはきちんと評価しておきたい。

　本資料では、深層学習の学習ワークロードに最適化されたストレージシステムを紹介する。AI／ディープラーニングを使い、短期間でビジネスを加速させたい企業は、ゲノムデータの解析研究所にも導入されているというこのシステムの詳細をぜひ確認してほしい。