レッスン70の画像.png
企業向けの拡張性の高いストレージシステム。ストレージとAIモデル間のシームレスなデータフローを実現します。写真：Midjourney

人工知能は、企業がデータを保存およびアクセスする方法を変革しつつあります。これは、従来のデータストレージシステムが少数のユーザーからの単純なコマンドを同時に処理するように設計されていたのに対し、今日の数百万のエージェントを持つAIシステムは、膨大な量のデータを継続的かつ並列的にアクセスして処理する必要があるためです。

従来のストレージシステムは現在、多くの複雑な階層構造を持つため、データがGPU（AIの「頭脳」とみなされるグラフィックスプロセッサ）に到達するまでに複数の階層を経由する必要があるため、AIの処理速度が低下している。

MIT出身のマイケル・ツォ氏と太田浩氏が共同設立したCloudianは、AI革命にデータストレージが追いつくよう支援している。同社は、ストレージとAIモデル間のシームレスなデータフローを実現する、企業向けのスケーラブルなストレージシステムを開発している。

このシステムは、ストレージに並列コンピューティングを適用することで複雑さを軽減し、AI機能とデータを単一の並列処理プラットフォームに統合することで、大規模データセットの保存、取得、処理を可能にし、ストレージとGPUおよびCPU間の高速な直接接続を実現します。

Cloudianの統合ストレージおよびコンピューティングプラットフォームは、商用規模のAIツールの開発を簡素化すると同時に、AIブームに対応できるストレージインフラストラクチャを企業に提供します。

「AIについて人々がしばしば見落としている点の一つは、AIはすべてデータに基づいているということです」とツォ氏は述べた。「データ量を10%増やしただけでAIのパフォーマンスを10%向上させることはできません。10倍にしても同じです。必要なのは1,000倍のデータ量です。データを管理しやすい方法で保存し、計算処理をデータの中に直接組み込むことで、データを移動させることなく入力後すぐに処理できるようにする――これが業界の進むべき方向です。」

オブジェクトストレージとAI

現在、Cloudianのプラットフォームはオブジェクトストレージアーキテクチャを採用しており、ドキュメント、 ビデオ、センサーデータなど、あらゆる種類のデータがメタデータ付きの単一オブジェクトとして保存されます。オブジェクトストレージは、大量のデータをフラットな構造で管理できるため、非構造化データやAIシステムに最適ですが、従来はデータをコンピュータのメモリにコピーせずにAIモデルに直接送信することは不可能で、レイテンシや消費電力の増加につながっていました。

昨年7月、Cloudianはオブジェクトストレージシステムを拡張し、ベクトルデータベースを導入したことを発表しました。これにより、データはAIですぐに利用できる形式で保存されます。データがロードされると、Cloudianはリアルタイムでデータのベクトル計算を実行し、レコメンデーションエンジン、検索エンジン、AIアシスタントなどのAIツールをサポートします。

Cloudianはまた、NVIDIAと提携し、同社のGPUと直接連携するストレージシステムを開発すると発表した。Cloudianによると、この新システムによりAI処理の高速化とコンピューティングコストの削減が可能になるという。

「NVIDIAが当社に連絡してきたのは約1年半前です。GPUは、継続的にデータが供給される場合にのみ有効だからです」とツォ氏は語った。「今では、膨大なデータブロックを移動させるよりも、AIをデータに近づける方が簡単だと認識されています。当社のストレージシステムは多くのAI機能を統合しているため、データの収集場所や保存場所の近くで、データの前処理と後処理を行うことができます。」

AIが推奨するストレージ

Cloudianは、世界中の約1,000社の企業（大手製造業、金融機関、 医療機関、政府機関など）がデータの価値を最大限に引き出すことを支援しています。

例えば、Cloudianのストレージプラットフォームは、大手自動車メーカーがAIを用いて個々の生産ロボットのメンテナンス時期を判断するのを支援しています。また、Cloudianは米国国立医学図書館と協力して研究論文や特許を保管し、国立がんデータベースと協力して腫瘍DNA配列を保管しています。これらはAIが処理することで、新しい治療法や発見に関する研究を支援するための豊富なデータセットです。

「GPUは素晴らしい推進力です」とツォ氏は述べた。「ムーアの法則は2年ごとに計算能力を倍増させますが、GPUはチップ上でタスクを並列化し、複数のGPUを接続することで、ムーアの法則をはるかに超えることができます。この規模はAIを新たなレベルの知能へと押し上げていますが、GPUが最大限の能力を発揮するには、その計算能力に見合った速度でデータを提供する必要があります。そして、それを実現する唯一の方法は、GPUとデータの間のすべての中間層を排除することです。」

（MITによると）

出典：https://vietnamnet.vn/cloudian-dua-du-lieu-den-gan-ai-hon-bao-gio-het-2433241.html