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AI(人工知能)

AI 時代への備えは万全ですか?

AI の活用によるイノベーションの創出、業務の最適化、競争力の獲得を支援します。

AI の可能性を最大化
 

将来のニーズにも対応する AI インフラ
お客さまのニーズにあわせて素早く適応する柔軟なピュア・ストレージ・プラットフォームで、絶えず変化する AI ストレージの要件に対応できます。生産性や革新を止めることなく AI インフラが進化し続けるという安心感を持ってイノベーションへの取り組みに専念できます。
AI ワークロードのための柔軟な選択肢
ピュア・ストレージのプラットフォームは、信頼性の高い業界トップクラスの AI 対応インフラを実現しており、その性能の向上に伴い、将来的には SuperPOD 認定を取得する予定です。金融サービスや医療向け、生成 AI RAG アプリケーション向けにカスタマイズされたソリューションで早いスタートを切ることができます。
AI データ・パイプラインの全段階を高速化
データの処理から AI モデルのトレーニングの微調整、推論まで、AI ワークフローのあらゆるステップを容易にし、高速化します。ピュア・ストレージのプラットフォームは、新たなサイロや複雑さを招くことなく、ワークロードの変動にスムーズに対応します。
ミッションクリティカルなデータを AI クラスタに統合
セキュリティ、独立性、制御性を犠牲にすることなく、AI イノベーションへの自動アクセスを実現します。Kubernetes の管理、セキュアなマルチテナンシー、ポリシー・ガバナンス・ツールを組み合わせて、エンタープライズ・データと AI クラスタを統合できます。

AI テクノロジーのリーダー企業とのパートナーシップ

NVIDIA 技術アライアンス

NVIDIA とピュア・ストレージ、実績のあるエンタープライズ AI ソリューションを実現

Cisco 技術アライアンス

Cisco とピュア・ストレージ、インフラを簡素化し、AI 環境の高効率性と高アクセス性を実現

AI のトレンドとイノベーション

AI がどのようにビジネスを変革するかについて、動画でご紹介します。

大手グローバル企業における AI 活用

ペタバイト級の大規模データによるトレーニングで次世代の AI リサーチをサポート
「ピュアはシンプルです。常に安定。必要に応じて拡張できます。シンプルさと堅牢さを備えたピュアのシステムは、私たちのニーズに最適です。」
Greg Johnston
JPMC 電子取引サービス部門 グローバル責任者
Greg Johnston
JPMC 電子取引サービス部門 グローバル責任者
ゲノムシーケンス解析のワークロードを数日から数分に短縮
キャンバス色の背景にオレンジ色の六角形を重ねた画像
「ピュア・ストレージ FlashBlade の性能によって理想的な AI 開発環境を構築し、多くの企業におけるビジネス成果の達成を支援できるようになりました。」
Cheol-hong Kim
Chungbuk テクノパーク デジタル戦略部門チームリーダー
Cheol-hong Kim
Chungbuk テクノパーク デジタル戦略部門チームリーダー

最先端の AI インフラ、アプリケーション、ユースケースをご紹介

ピュア・ストレージのプラットフォーム

世界で最も一貫性のあるデータ・ストレージ・プラットフォーム

長期的なストレージ・プランニングはもうやめて、シンプルでセキュアなストレージ・アズ・ア・サービスを導入しませんか?

AI に関するアナリストの見解

AI に関するおすすめのリソース

* NVIDIA DGX SuperPOD 認定は 2024 年末に予定されています。

AI に関するプラットフォーム・ストレージと諸機能

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。

よくある質問:

1. 生成 AI とは?

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。

2. 検索拡張生成(RAG)とは?

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。

3. AI ストレージを検討する際の重要なポイントは?

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。

次におすすめしたいステップ
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