NVIDIA と Pure Storage、AI インフラストラクチャの大規模展開の簡素化と加速でタッグ

AI を利用する場合、企業は、GPU アクセラレーテッド ディープラーニングを取り入れるために、いかにデータ センターを進化させる必要があるかをすぐに考えるようになるでしょう。そして、そのミッションに AI を搭載したビジネス アプリケーションや製品、サービスの開発が含まれている場合、規模についても考えるようになるはずです。そんな企業の皆さまに朗報があります。このたび、Pure Storage FlashBlade と NVIDIA DGX-1 に基づく新しいオファリング「AIRI」 (AI 対応インフラストラクチャ) をリリースしました。

多くの企業にとって、自社のデータセット (とその中に眠るチャンス) は、ディープラーニングのコンピューティング能力に多額の投資を行う正当な理由となります。自動運転車用ソフトウェアの開発がその好例といえるでしょう。何百台もの車両がそれぞれ 1 時間あたり 1 テラバイトを超えるデータを生成することから、開発者は GPU を利用したディープラーニングに多額の投資を集中させています。

一部の組織は、1 台のディープラーニング アプライアンスを多用して何とか乗り切ろうとするかもしれませんが、一般的に、モデルのトレーニングにかかる時間を数年単位から数日単位に短縮するには、数十、あるいは数百というノードを必要とします。

その際の課題は、必要とするスケーラブルなパフォーマンスを提供できるアーキテクチャを開発して展開する作業を引き受けられる準備が整っているかどうか、そして、導入するためのリソースが揃っているかどうかということです。

組織がスケーラビリティの高いアーキテクチャの展開を加速する方法を見つけられるように、Pure Storage と NVIDIA は、ディープラーニング向けの インフラストラクチャ オファリングとして AIRI をリリースしました。AIRI は、NVIDIA DGX-1 AI スーパーコンピューターと Pure Storage FlashBlade を組み合わせた能力を拡張するだけでなく、スタック全体にわたるエンタープライズ グレードのサポートによって裏打ちされています。

AIRI は、NVIDIA DGX-1 と Pure Storage FlashBlade を組み合わせたものをモジュール型構成要素として使用し、あらゆる企業で AI の能力をスケーリングできるよう設計されています。そのため、世界最大規模のデータ センターのいくつかが、情報から得た洞察をかつてない速さで先を争って利用するなかで採用した、設計のベスト プラクティスと同じものを利用できます。

AIRI によって、企業は大規模な AI インフラストラクチャを、多大なコスト、リソース、時間をかけずに構築できるようになります。AIRI の利点は次のとおりです。

• AIRI の設計は、実際の展開を通じて具体化されました。NVIDIA DGX-1 と Pure Storage FlashBlade を連携させ、DGX-1 に搭載された GPU にデータが常に供給されるようにする能力の妨げとなるボトルネックを取り除きます。たとえば、Paige.AI では、このテクノロジを採用し、腫瘍学で AI を利用して臨床診断や治療を促進させる取り組みを加速しています。ほかにも、Element AI が自社のビジネスだけでなく顧客のビジネスに対しても、AIRI によって「インフラストラクチャの複雑さによる障害を解消する」チャンスを見いだしています。
• AIRI は、Pure Storage と NVIDIA の共同チームによって有効性が確認されているほか、公開されているリファレンス アーキテクチャによって裏打ちされています。そのドキュメンテーションは、お客様が自社のデータ センターに AIRI ベースのインフラストラクチャを展開する際に期待できるパフォーマンスについての安心材料となります。
• AIRI ではシンプルなモジュール型の手法を取り入れているため、お客様は、設計に関する多くの推測作業や時間のかかるシステムの構築と調整作業を行わずにスケールアップが可能です。また、この作業をすでに行った NVIDIA ディープラーニング パートナーである ePlus、FusionStorm、Groupware、Trace3、WWT (北米) や、PNY (欧州) といった企業からノウハウが得られるほか、これらの企業から提供されているいつでも展開可能なアーキテクチャを利用し、各社のサポートを受けることができます。

AIRI の詳細については、NVIDIA のウェビナーにご参加ください。AIRI がお客様の企業内で AI を大規模に利用するための新たな方法をもたらす可能性についてご紹介します。