ストレージのコスト問題が、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、スペック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。背景にあるのは、AI実装のために求められるストレージ性能の高さだ。

 数値解析を担うHPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)環境との共存も、AIのストレージコストを押し上げる要因になっている。

 では、ストレージの性能を落とさずにコストを下げるにはどうしたらよいのか。その方法として注目したいのが「並列分散ファイルシステム」だ。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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