ソリューション
Analytics and AI
Artificial Intelligence

AI（人工知能）

AI の活用を加速させる
ピュア・ストレージのデータ・ストレージ・プラットフォーム

ピュア・ストレージの AI ストレージ・ソリューションは、AI の導入・活用を促進させます。データのキュレーション、トレーニング、推論の合理化により、最大限の効率性と性能が得られます。

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高速化、自動化され、将来のニーズにも対応する AI ワークフロー

GPU コンピューティングとネットワーキングを最適化するストレージ・プラットフォームは、AI のイノベーションを促進します。ピュア・ストレージのソリューションは、データソース、ストレージ・リソース、データ・サービスへのアクセスの自動化を可能にし、これまで数か月を要していたモデルのトレーニングが数日で完了します。

AI ドリブンなインサイトを加速

モダンな共通ストレージ・アーキテクチャが、デプロイメント、管理、アップグレード、サポートに、一貫性のあるエクスペリエンスを提供し、エンドツーエンドの AI ワークフローにおけるターンアラウンド・タイムを短縮します。また、容量を必要に応じてオンデマンドで拡張できるため、あらゆるデータに対して多次元的な性能を発揮できます。

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データと永続ストレージへの自動アクセス

ピュア・ストレージは、コンテナ環境で AI ワークロードを実行するための永続ストレージ・リソースの供給を自動化しています。卓越した可用性とポータビリティに加え、ガバナンス、RBAC、バックアップ、リストアなどの充実したデータ・サービスを利用できます。また、データ・パイプライン・アズ・ア・サービスにより、データ・サイエンティストの生産性が向上します。

Portworx について詳しく見る Portworx について詳しく見る

コストを最小化、エネルギー効率を最大化

将来のトレーニングに必要な膨大なリポジトリ・データセットを、容量が最適化された高信頼性オールフラッシュ・ストレージに、ディスクと同等のコストで保存できます。電力消費量が競合のソリューションの 1/10 のストレージが、GPU の拡充を容易にします。

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ニーズの変化に対応する AI データ・ストレージ

エンタープライズ AI 戦略の拡大に伴い、データ要件が増大・複雑化します。Evergreen テクノロジーと、アズ・ア・サービスの柔軟性により、ダイナミックな成長にあわせて容量と性能を無停止で拡張できます。

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AI ストレージとは？

AI ストレージとは、AI（人工知能）アプリケーションと AI 開発ワークフローのニーズをサポートするために設計・最適化されたストレージ・インフラおよびソリューションです。AI は、大規模なデータセットの処理と、多数の複雑なモデルのトレーニングを伴うため、大容量のストレージ、高速なデータアクセス、効率的なデータ管理が必要になります。

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よくある質問:

1. AI ワークロードとは？

AI ワークロードとは、AI（人工知能）システムがさまざまな目的を達成するために実行する、特定のタスクや計算処理を意味します。これらのワークロードは、さまざまな AI プロセスやアルゴリズムを利用して、多様なアプリケーションやユースケースをサポートします。

2. AI にビッグデータは必要か？

AIとビッグデータは共生関係にあり、通常は両者を組み合わせることで相乗効果が得られます。学習データセットが大きく高品質であればあるほど、AI はより賢くなります。ビッグデータ分析パイプラインは、AI を活用して、サイロ化された複数の環境に分散する大量の非構造化データを効率的に処理できます。

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3. AI の規模拡大にあたって検討すべきポイント

AI 開発の初期段階や PoC（概念実証）では、クラウドや従来型のインフラがよく使用されます。しかし、本番規模での運用には、AI に適したインフラを検討する必要があります。

本番用のインフラを検討する際のポイント：

データ・セットのサイズと増加予測
高性能 GPU、ストレージ、ネットワークのコストと可用性
セキュリティ、制御性、ガバナンス、データ所有権に関する要件

多くの場合に、ハイブリッドまたはオンプレミスのソリューションのほうが、よい結果をより早く得ることができると同時に、総所有コスト（TCO）を削減できます。

導入事例

“The computing speed of analyzing medical data has been greatly increased after introducing AIRI.”

Chang-Fu Kuo

Director, Center for AI in Medicine

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Chang-Fu Kuo

Director, Center for AI in Medicine

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“We needed fast and reliable storage for AI projects, and FlashBlade® was an optimal choice for us. Since adopting FlashBlade, we are able to use data more efficiently and significantly reduce the cost of managing infrastructure.”

Il-seop Jin

Manager, Infrastructure Planning

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Il-seop Jin

Manager, Infrastructure Planning

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96%

Accelerates AI-powered voice recognition modeling cycle by 96%

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"You need to consider storage to drive the success of AI projects. FlashBlade processes large amounts of data reliably at high speed, allowing us to build an infrastructure that always provides the optimal performance.”

Jargalsaikhan Narantuya

Professor, AI Graduate School

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Jargalsaikhan Narantuya

Professor, AI Graduate School

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