資料の紹介

　ディープラーニングに代表されるAI（人工知能）技術は、ほぼすべての業界で活用されるようになった。先端研究、精密医療、自動運転などの分野で先行して利用され、今では製造、カスタマーサポート、ライフサイエンス、マーケティング、販売などに領域を拡大している。米ガートナーの調査によれば、2021年だけで2.9兆ドル（約300兆円）のビジネス価値が見込まれるという。

　AIモデルのトレーニングやデータ分析では、大量のデータを扱いながら、何度も試行錯誤を繰り返す。できるだけ素早く成果を得るには、計算処理、ストレージI/Oともに高いパフォーマンスが求められる。ここがボトルネックになると、製品の市場投入やAI戦略が遅れてしまう可能性がある。

　本資料では、小規模なデータサイエンスチームを想定し、ワークステーション、GPU、スケールアウトNASを組み合わせたシステムを紹介する。アーキテクチャーの解説に加え、ベンチマークも実施しているため、AI開発のコンピューティング環境を検討する基準となるはずだ。ぜひ詳細を確認してもらいたい。

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