AI活用を左右するストレージ選び、GPUの高速性を最大限に引き出す要件は？

　利用範囲が拡大し続けるAIやディープラーニングは、一方でI/Oやストレージ、ネットワークに重荷を背負わせている。データ量の増加とともにアプリケーションの作業量も増加し、複雑化・多様化していくため、そのインフラには迅速かつ効率的に対応できる性能はもちろん、拡張性も求められる。GPUにより処理の高速化が可能になった今、特に重要となるのがストレージだ。

　GPUがもたらすメリットを享受するには、高速かつ低レイテンシでデータを処理し、AIアプリケーションに引き渡せるフラッシュストレージが必要だ。中でもAIやディープラーニングに最適化したストレージでは、ボトルネック解消にとどまらず、AIの低速化とGPU間トラフィックの排除、遅延の低減、Write速度の向上など、AI環境全体の改善が期待できる。

　特に、本資料で紹介するストレージソリューションは、自動車の自動運転やショッピングの自動精算、ガンの早期発見など多様なユースケースで実績を持っている。AI活用を模索する企業の幅広いニーズに対応し、タイムリーにインサイトを得る環境を実現できるだろう。