ストレージ AI・機械学習 ピュア・ストレージ・ジャパン

ピュア・ストレージとエヌビディア、機械学習専用インフラを提供

ピュア・ストレージとエヌビディアは、業界初という機械学習専用インフラを発表。AIの構築では、インフラ構築が大きな障害となり、分析や解析の時間が減少するケースがあるという。実際に海外で使用が進む組み合わせをパッケージ化して提供することで、よりシンプルなAI活用を推進する。

 人工知能(AI)の大規模運用をシンプルに利用できるように――。そんな願いを込めて、オールフラッシュストレージベンダーのピュア・ストレージ・ジャパンと画像処理プロセッサ(GPU)を開発するエヌビディアは、機械学習専用インフラ「AIRI」を発表した。


(左から)エヌビディアシニアマネージャの佐々木邦暢氏とPure StorageバイスプレジデントのMatt Kixmoeller氏

 AIRIは、ピュア・ストレージのフラッシュストレージブレード「Pure Storage FlashBlade」と、GPU「Tesla V100」を搭載するサーバ「NVIDIA DGX-1」4台で構成する。必要に応じてそれぞれ独立して拡張でき、ソフトウェアには深層学習(ディープラーニング)最適化フレームワークとなる「NVIDIA GPU CLOUD DEEP LEARNING STACK」を採用。また、ジョブを分解、管理するために新たに開発した「Pure Storage AIRI Scaling Toolkit」を搭載した。

 AIを運用するためのインフラ面でシンプルな立ち上げと拡張が可能となり、データサイエンティストは本業である分析や解析に多くの時間をあてることができる。AIの活性化にかかる期間は数週間や数カ月から、数時間へと短縮するという。

編集部おすすめの関連記事

残り本文:約806文字 ログインして続きを読んでください。

あなたにおすすめの記事

関連記事

ホワイトペーパーランキング

  1. AI導入に立ちはだかる「データ」「複雑さ」「コスト」「人材」の壁をどう乗り切ればいいのか?
  2. 経産省調査で明らかに:未だにレガシーシステムを抱える企業が8割!オープン化でよくある課題とは?
  3. HCIのメリットを最大限生かすには?導入後の“ギャップ”を軽減する最適解
  4. AWS東京リージョンの大規模障害に学ぶ、パブリッククラウド上のシステムの迅速な復旧方法
  5. 対談:「2025年の崖」とクラウドによるデータ活用の可能性

編集部おすすめ

トレンドまるわかり![PR]

サーバ
PC・モバイル
ストレージ
NAS
SAN
フラッシュストレージ
ネットワーク
仮想化
クラウドサービス
OS・ミドルウェア
開発
データベース
運用
セキュリティ
新興技術
IoT
ドローン
ロボット
VR・AR
AI・機械学習
財務・経理
人事・労務
マーケ・営業
購買・調達
生産・製造
データ分析
コミュニケーション
通信・通話
文書・コンテンツ
サイト構築
PCソフト
学習

ベンダー座談会

Follow TechRepublic Japan

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]