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AI用ストレージに必要なのは単なる「速さ」ではない

8/27(火) 9:00配信

TechTargetジャパン

 前編(Computer Weekly日本語版 8月7日号掲載)では、AIを構築するに当たって求められるストレージの要件を検討した。AIシステムでは何を保存する必要があり、どのようなアクセスが発生するのか。

 後編では、AIシステムのフェーズごとに異なるストレージのI/O特性、NVMeやクラウド利用の可能性について解説する。

最適なメディア、NVMe

 PA Consulting Groupのマコーレー氏は次のように語っている。「SSDを適切に利用することが、とてつもなく大きなメリットをもたらす。つまり、どのファイルシステムを使うか、そのファイルシステムをどのように最適化するか、そして(市販の)ストレージハードウェアを最大限に活用するためにアクセラレーターが必要かどうかになる。アクセラレーターはデータ管理とファイルシステムに多くの力を注ぐ」

 現在はフラッシュストレージが一般的になっている。さらに、GPUの近くに格納するデータへの高速アクセスが必要なアプリケーションに最適なメディアとして、NVMeフラッシュも浮上している。HDDも依然存在するが、低層の大容量ストレージに追いやられることが増えている。

 NVMeに特化したストレージベンダーExceleroでバイスプレジデントを務めるジョシュ・ゴールデンハー氏によると、システムのPCIeバスとGPU密度の高いサーバ内の低容量ストレージは、ストレージ自体の速度よりも大きな制約を課すことがあるという。

 AIシステムにはIOPSパフォーマンスの高いストレージが必要だと誤解されることが多いが、実際に重要なのはランダムI/Oの処理能力だ。

 デカテ氏は次のように話す。「ディープラーニングを分析すると、ランダム読み取りが集中的に行われており、出力はわずか数KB程度だ。高いIOPSは必ずしも求められず、本当に重要なのはランダム読み取りに最適化されたアーキテクチャだ」

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最終更新:8/27(火) 9:00
TechTargetジャパン

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