人工知能（AI）技術は、ストレージベンダーの製品に新たな波をもたらしている。半導体ベンダーのNVIDIAが2024年3月中旬に開催した年次イベント「GPU Technology Conference 2024」（GTC 2024）には、NVIDIAとの協力に前向きな複数のストレージベンダーが登壇した。
イベントに参加したストレージベンダー各社の取り組みの中心となっていたのは、AIアプリケーションに使われる大量のデータを、GPU（グラフィックス処理装置）で高速に処理できるようにするために、入出力（I／O）のボトルネックを抑えることだ。ストレージベンダー8社が発表した内容をまとめた。
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NVIDIAとAI技術
ストレージベンダー各社がAIアプリケーション向けの製品やサービスを提供するために使用するツールとしては、例えば以下がある。
- 生成AI開発サービスの「NVIDIA NeMo」
- マイクロサービスを提供する「NVIDIA NIM」
- AIアプリケーション向けレファレンスアーキテクチャの「DGX BasePOD」
NVIDIAは、生成AIで生成したテキストに外部情報の検索結果を組み合わせるRAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）技術との開発にも力を入れる。RAGは、生成AIモデルが事実と異なる内容を出力する幻覚（ハルシネーション）を抑えるために利用できる。
GTC 2024でNVIDIAのCEOジェンセン・ファン氏がメッセージの中心として伝えたのは、コンピュータ業界の変化だ。同氏はコンピュータ業界がAIアプリケーションを軸として変化し、AIアプリケーションの役割はデータの取得ではなくデータの生成に変化しつつあると説明する。新しいAIモデルを開発するには学習が必要なため、大量の学習データが必要になる。
NVIDIAは、自社のGPUをはじめとしたプロセッサが、より大規模なシステムで利用可能になるように開発を進めている。同社の新しいGPU「Blackwell」は2080億個のトランジスタを装備し、これまでのプロセッサよりも低い消費電力で1兆パラメーターの大規模言語モデル（LLM）を処理する能力を備える。
BlackwellをはじめとしたNVIDIAのGPUは、同社の「NVIDIA OVX」や「NVIDIA DGX」などのAIアプリケーション向けサーバシステム、DGX BasePODといったレファレンスアーキテクチャに組み込まれている。
ここからはGTC 2024でストレージベンダー各社が発表した内容を幾つか紹介する。
Cohesity
バックアップアプライアンスを手掛けるCohesityは、同社が開発するAIアシスタント「Gaia」にNVIDIA NIMを利用して、NVIDIAのAI開発サービス群「NVIDIA AI Enterprise」を組み込むことを発表した。Cohesity Gaiaはユーザー企業が保有するバックアップデータやアーカイブデータをAIモデルの学習データとして利用可能にすることで、生成AIアプリケーションの開発に役立てられるようにする。CohesityはNVIDIAから資金供与を受けることも発表した。
DataDirect Networks（DDN）
ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）向けストレージを提供するDataDirect Networks（DDN）はストレージシステムの「AI400X2 Turbo」を発表した。AI400X2 TurboはAIアプリケーションへの利用を主な想定用途にしている。同製品は同社の従来のモデルである「AI400X2」と同じフォームファクタだ。AI400X2 Turboはメモリを増設してネットワーク機能を強化することで、AI400X2の最大帯域幅である90GBpsに対して最大帯域幅120GBpsを実現している。
DDNはGPU-as-a-serviceを提供する大手ベンダーの一つだ。同社は自社が持つGPU技術を利用して、HPCストレージベンダーからAIアプリケーション向けストレージの主要ベンダーへの転換を図っている。
Dell Technologies
Dell Technologiesが発表したのは、AIアプリケーション向けインフラ製品・サービス群の「Dell AI Factory」だ。Dell AI Factoryには、同社のデスクトップPCやノートPC、GPUサーバの「PowerEdge XE9680」、オールフラッシュストレージの「PowerScale F710」ストレージサーバなどが含まれる。これらのハードウェアはNVIDIA製のGPUを搭載しており、NVIDIA AI Enterpriseが利用可能だ。PowerEdge XE9680はNVIDIAのAIアプリケーション向けイーサネットネットワークシステムの「NVIDIA BlueField-3 SuperNICs」が利用できる。
Dell AI Factoryの製品群は、同社のサーバやストレージなどのハードウェアを従量制課金で提供するサービス「Dell APEX」で利用できる。
Hewlett Packard Enterprise（HPE）
Hewlett Packard Enterprise（HPE）は主に以下の内容を発表した。
- 生成AI向けの新しいスーパーコンピューティングシステム
- NVIDIA NeMoのマイクロサービスを使用したRAGのレファレンスアーキテクチャ
- NVIDIA NIMを使用して開発したAIモデル開発サービス「HPE Machine Learning Inference Software」のプレビュー版
- NVIDIAのGPUチップであるBlackwellを搭載した将来の製品計画
HPEの新しいエンタープライズ向け生成AIスーパーコンピューティングシステムは、AIモデルのチューニングと推論に重点を置いている。このシステムは同社のサーバ「HPE ProLiant DL380a Gen11」とNVIDIAのGPU、NVIDIAのDPU（データ処理装置）である「NVIDIA BlueField-3 DPU」を中心に事前構築され、HPEの機械学習と分析のためのソフトウェアが搭載される。
日立ヴァンタラ（Hitachi Vantara）
日立ヴァンタラが発表したのはAI関連製品・サービス群の「Hitachi iQ」だ。Hitachi iQは、同社のストレージ製品とNVIDIAのDGX GPUまたはそのOEM版の「HGX GPU」を組み合わせて、ユーザーとなる各業界の特定の用途に特化したAIシステムを提供する。Hitachi iQのストレージ製品群はNVIDIA BasePODの認証を受け、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアを搭載する。
日立ヴァンタラは分散ファイルシステム「Hitachi Content Software for File」（HCFS）の最新版を利用したAIアプリケーション向けの高速処理が可能なストレージも提供する。
NetApp
NetAppは、同社のストレージOS「NetApp ONTAP」で、NVIDIAのマイクロサービス「NVIDIA NeMo Retriever」を利用可能にする。NVIDIA NeMo Retrieverは、生成AIアプリケーションにRAG機能を組み込み、正確な応答ができるようにするサービスだ。同サービスを利用することで新しくリポジトリを作成する必要なく、生成AIモデルから企業の非構造化データへのアクセスを可能にする。
Pure Storage
Pure StorageはRAGのためのパイプラインを作成したことを発表した。このパイプラインは、NVIDIA NeMoのマイクロサービスをNVIDIA製GPUとPure Storageのストレージと連携させて使用する。自社が所有するデータをAIモデルの学習に利用するユーザー企業はこのパイプラインを利用することで、AIモデルの開発にかかる時間の短縮や最新データの利用、AIモデルの再トレーニングの頻度の低減が可能になる。
業種を特化するRAGも発表した。現時点でターゲットにするのは金融サービスのみだが、ヘルスケアや公共部門向けのRAGの開発も予定している。
Pure Storageは、同社のストレージがNVIDIAによって、NVIDIA OVXに準拠していると認定を受けたことも発表した。
Weka
NAS（ネットワーク接続ストレージ）ベンダーのWekaIOは、NVIDIAのAIアプリケーョン向けHPCのレファレンスアーキテクチャ「DGX SuperPod」のインフラとして、動作検証済みのハードウェアアプライアンス「WEKApod」を発表した。
WEKApodは汎用（はんよう）インタフェース規格「PCI Express（PCIe） 5.0」を使用し、8ノードで1PBのクラスタで、1830万IOPS（1秒当たりの入出力操作）を実現する。
WekaはNvidia DGX BasePodの認定パートナーで、サーバシステムのNVIDIA OVXの検証に参加することも発表している。
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