AIインフラの革命：VASTデータワールドツアーアジア太平洋地域からの洞察

「ボトルネックはインフラストラクチャです。」

このメッセージは、VAST Dataのワールドツアー中に、シンガポールとシドニーの両方に明確に響き渡りました。世界中の組織が AI と機械学習の変革的可能性を受け入れる中、その進歩を遅らせる恐れのある重大なインフラストラクチャの課題に直面しています。シンガポール (10/29) とシドニー (11/28) で開催された VAST データワールドツアーイベントのパネルディスカッションでは、GMI クラウド、NVIDIA、VAST Data、FPT スマートクラウドの業界リーダーが、これらの重要なインフラストラクチャの課題に対処する洞察とソリューションを共有しました。

組織は、AI インフラストラクチャの実装においていくつかの重要な課題に直面しています。

• 高性能 GPU へのアクセスが制限されている
• ネットワーク効率のボトルネック
• セキュリティ脆弱性
• リソース管理ツールが不十分

高性能 GPU へのアクセスが制限されている

高性能GPUの入手可能性は限られているため、 AIプロジェクトの立ち上げ計画にコストを押し上げたり、重大な混乱を引き起こしたりした 業界を超えて。

企業が AI と ML の能力拡大を目指す中、大規模なデータセットの効率的な処理とより迅速なモデルトレーニングを可能にする、GPU 独自の強力な計算リソースが必要になります。しかし、これらの GPU リソースが不足していると、多くの場合、導入までの待ち時間が長くなり、コストが高くなり、場合によってはイノベーションを妨げる時代遅れのハードウェアへの依存にもつながります。

大規模なテクノロジー企業は通常、利用可能な供給のかなりの部分を確保しているため、この制限は、プレミアムGPUをめぐって競争するための予算が不足している中小企業や新興企業にとって特に影響があります。

そのため、多くの業界が、限られたリソースを最大限に活用するために、クラウドベースのGPUレンタル、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）テクノロジー、最適化手法などの代替ソリューションを模索しています。GMI Cloudのようなネオクラウドは、これらのボトルネックを解消するために、効率的で手頃な価格で信頼性の高いGPUへのアクセスを提供するために存在します。

ネットワーク効率のボトルネック

従来のネットワークアーキテクチャでは、最新の AI ワークロードの膨大なデータスループット要件への対応が難しく、 重大なパフォーマンスボトルネック。

AI モデルのサイズが急激に増加し、データセットが複雑になるにつれ、前例のないネットワークパフォーマンスが求められています。組織は、既存のインフラストラクチャでは必要なデータ転送速度を維持できないため、GPU が十分に活用されず、トレーニング時間が長くなり、リソースの使用が非効率的になっています。この課題は、ネットワーク遅延がモデルのコンバージェンスと全体的なトレーニング効率に深刻な影響を与える分散型トレーニングシナリオでは特に深刻です。

ネットワークのボトルネックを解決する最新のソリューションでは、ストレージとコンピューティングリソース間の直接データパスが必要です。これにより、不要なネットワークホップを排除し、待ち時間を短縮できます。GPUDirect Storage のようなテクノロジーはデータ転送効率を劇的に向上させる一方で、高度なデータストリーミングアーキテクチャは一貫した高スループットのパフォーマンスを保証します。これらの機能は、直接的なデータパスと最適化されたプロトコルがリソースを最大限に活用できる VAST Data のプラットフォームと GMI Cloud のインフラストラクチャの統合でよく実証されています。

セキュリティ脆弱性

AI ワークロードの高度化に伴い、新たなセキュリティ上の課題が生じています。 従来のインフラストラクチャー・ソリューションでは処理能力が十分でない。

AIシステムがますます機密性の高いデータを処理するにつれて、組織はデータ保護、アクセス制御、規制遵守に関する複雑なセキュリティ要件に直面しています。AI ワークロードの分散性は、ハイパフォーマンスコンピューティングの必要性と相まって、貴重な知的財産や機密性の高いトレーニングデータを危険にさらす可能性のある潜在的な脆弱性を生み出します。従来のセキュリティ対策ではパフォーマンスのオーバーヘッドが発生することが多く、AI ワークロードの効率に大きな影響を与える可能性があります。

AIインフラストラクチャの効果的なセキュリティには、パフォーマンスを損なうことなく、堅牢な暗号化、きめ細かなアクセス制御、継続的な監視を組み合わせた多層的なアプローチが必要です。ゼロトラストアーキテクチャとハードウェアレベルのセキュリティ機能を実装することで、組織は高いスループットを維持しながら AI 資産を保護できます。このアプローチは、AI パイプライン全体を包括的に保護する VAST Data と GMI Cloud によって実装されたセキュリティフレームワークに例示されています。

‍リソース管理ツールが不十分

組織は、AIインフラストラクチャリソースを効率的に管理および最適化することに苦労しており、その結果 未利用と運用コストの増加。

AI ワークロードの動的な性質には、変化する需要に適応できる高度なリソース管理機能が必要です。多くの組織は、AI インフラストラクチャを効果的に調整するためのツールや専門知識を欠いているため、リソースの競合、非効率的な配分、運用のスケーリングが困難になっています。この課題は、パフォーマンスとコスト効率を維持しながら、競合するワークロードのバランスを取ることでさらに悪化します。

なぜVAST DATAとGMIクラウドなのか？

適切なインフラストラクチャパートナーを選択することは、AI と機械学習業界でビジネスを成功させるために不可欠です。VAST DATA と GMI Cloud のパートナーシップには、このコラボレーションを際立たせる主なメリットが 4 つあります。

統合データアーキテクチャ

このコラボレーションの中核となるのは、包括的なデータ準備ツールとパイプラインツールを提供しながら、NFSとオブジェクトストレージの両方の機能をシームレスに統合する統合データアーキテクチャです。この統一されたアプローチにより、ストレージとコンピューティングリソース間のデータ移動がスムーズになり、従来のデータサイロがなくなり、AI ワークフローが加速されます。

エンタープライズグレードのパフォーマンス

このソリューションは、高度な自動フェイルオーバーメカニズムにより、ダウンタイムゼロの運用を維持しながら、一貫して高スループットのデータ転送速度を実現します。即時対応機能を備えた包括的な24時間365日のプロアクティブな監視システムにより、潜在的な問題が業務に影響を与える前に特定して解決し、企業顧客が求める信頼性を維持できます。

柔軟な導入オプション

組織は、特定のニーズに適応する非常に柔軟な導入オプションから恩恵を受けます。このパートナーシップでは、堅牢なハイブリッドクラウド機能に加えて、長期運用用のリザーブドインスタンスと、一時的なワークロード用のオンデマンド価格が提供されています。この柔軟性により、組織は必要に応じてAI運用を拡張する俊敏性を維持しながら、インフラストラクチャのコストを最適化できます。

高度なオーケストレーション

高度なオーケストレーションレイヤーは、Kubernetesとの緊密な統合と包括的な管理APIを特徴としており、リソースの最適化を自動化し、複雑なデプロイシナリオを簡素化します。これにより、組織はインフラストラクチャ管理ではなくイノベーションに集中できるようになり、企業のニーズに合わせて成長する、より効率的でスケーラブルで管理しやすい AI インフラストラクチャが実現します。

将来を見据えて

VAST DataとGMI Cloudのパートナーシップは、単なる技術的な提携ではありません。AIの採用が直面する基本的なインフラストラクチャの課題を解決するための取り組みです。シンガポールとシドニーでの議論からも明らかなように、組織は強力なテクノロジーだけでなく、AI への野望とともに成長できる、信頼性が高く、安全でスケーラブルなソリューションも求めています。

GMI Cloudが最近実施した8,200万ドルのシリーズA資金調達ラウンドと、VAST Dataの実績ある企業専門知識により、このパートナーシップは、AI主導型組織の進化するニーズに対応する革新的なソリューションを引き続き提供できる態勢を整えています。

VAST Data と GMI Cloud が AI インフラストラクチャをどのように変革できるかについての詳細は、 ソリューションチームにお問い合わせください。

‍