AI の成果を加速、将来の変化にも対応

生成 AI（GenAI）とは、大規模なデータセットに機械学習アルゴリズムを適用して、テキスト、画像、音声、動画などのコンテンツを生成することです。代表的な生成 AI ツールとして、ChatGPT、DALL-E、Bard、Midjourney などがあります。

検索拡張生成（RAG：Retrieval Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）の出力を最適化する手法です。元のトレーニング・データの外部にある信頼性の高いナレッジ・ベースを参照したうえで回答を生成することにより、元のトレーニング・データの範囲を超えて効果的に能力を高めることができます。プロプライエタリなカスタム・データが格納された社内データベースを活用することで、特定の分野における LLM の出力を改善する費用対効果の高い方法です。

AI ストレージの最も重要な特性は、性能面の俊敏性です。AI ストレージには、数百 GB から PB までの拡張性、混合ワークロードの急激な変化に対応する性能、プロジェクトのライフサイクルを通してトレーニング・クライアントと本番クライアントに同時にデータを供給する能力、プロジェクトの各種ツールで使用されるデータ・モデルをサポートする能力が求められます。その他にも、理想的な AI ストレージ・ソリューションの特性として、容量の柔軟性、可用性とデータ耐久性、スペースと電力効率、データ・モデルのサポート、セキュリティ、シンプルな運用などが挙げられます。