ストレージコストを抑えて、HPC/AI環境を健全化しよう!

 ストレージのコスト問題が、HPCやAIに取り組む企業・研究機関を悩ませている。「ストレージの導入コストが予想以上に膨らんで、サーバーの仕様を見直さなければならなかった」というのは典型的な例だ。逆に「サーバーへの投資を優先させた結果、ストレージ性能に妥協せざるを得なかった」という話もある。数百テラバイトからペタバイト規模へ、扱うデータ量が大きくなるほどこうした問題は深刻化していく。

 数値解析を担うHPC環境と、AI・ディープラーニングの学習基盤を統合する動きも、ストレージ環境の大規模化・高コスト化に拍車をかけている。大きなファイルと小さなファイルそれぞれのリード/ライトが混在する環境では、より高いI/O性能が求められる。

 コストを抑えながら、高度化する性能と容量の要求にいかに応えるか――世界に目を向けると「並列分散ファイルシステム」を利用するストレージへの支持拡大が見えてくる。中でも「オールフラッシュ構成のアプライアンス」は、高性能なシステムとして評価が高い。HDD構成、SSD/HDDのハイブリッド構成とすることで、一般的なエンタープライズ向けNAS製品を上回るコストパフォーマンスを発揮することも大きな魅力だ。製造業のCAE環境、研究機関での様々な数値解析環境、AI・ディープラーニング領域など、様々な領域で採用が伸びている。

 「並列分散ファイルシステム」の選定に際してはライセンス体系を注意深く確認したい。「容量ライセンス」を採用している製品は、データ量が増え続けていく中で予想を超えるコストが発生する可能性があるからだ。こうしたポイントを含め、コストを抑えながら高性能・大容量のHPC/AIストレージを実現する方法を、この分野に詳しい2人に聞いた。

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