Supermicro Open Storage Summit ’26

AI推論ストレージでは、パフォーマンスとコストのトレードオフが求められます。予算内で目標とするパフォーマンスを実現するには、各タスクに最適なストレージ技術を慎重に設計・選択する必要があります。オールフラッシュメディアを使用した高性能並列ファイルシステムと、主にHDDをベースとしたオブジェクトストレージ層を組み合わせることで、高性能と最適化されたストレージの両方を実現できます。 TCOこのセッションでは、WEKA、Scality、Samsung Semiconductor、WD、およびSupermicro それら全てがどのように組み合わさって、工学的ソリューションとなるのかを説明する。

金融サービス、ライフサイエンス/製薬、製造業などの垂直産業では、一般的に共通のAIハードウェアとソフトウェアが使用されるものの、応答時間、データ、ワークフローなど、独自の要件があります。このパネルでは、 DDNキオクシア、WD、 Supermicro 講演者は、ソフトウェアがどのように金融市場の取引所やゲノムワークフローに活用されているかの例として、金融市場の取引所やゲノムワークフローを検証します。 SSD そしてHDD ストレージメディア、およびシステム要件について検討し、共通点と相違点を明らかにする。

すべての IT イニシアチブと同様に、AI プロジェクトにはユーザー受け入れテスト、統合テスト、および展開が必要です。しかし、コストとトークン エコノミクス、スケーラブルなインフラストラクチャの選択、データの準備、アクセスとガバナンス、およびユーザーのオンボーディングなど、本番環境に到達する前に追加のハードルにも直面します。Nutanix、MinIO、PEAK:AIO およびSupermicro 本書では、これらの課題について議論し、過去の導入事例に基づいたベストプラクティスを提示する。

大規模AIワークロードに特化したNeocloudは、ハイパースケーラー並みの規模を提供しながら、AIに特化したサービスを維持しています。このセッションでは、Neocloudが顧客のAIワークロードをサポートするために、どのように差別化されたサービス、規模、ストレージを提供しているかに焦点を当てます。Crusoeの担当者が、Neocloudがパートナー企業と連携して、どのように機能や特性を差別化しているかについて説明します。 Supermicro 、 VAST データとキオクシア。

大規模な推論には、コンピューティング、ストレージ、ネットワークのパフォーマンスの最適化が必要です。このセッションでは、IBM、 Supermicro Kioxiaは、AI推論のための拡張性の高いソリューションを提供できます。このセッションでは、KVキャッシュとAIデータプラットフォーム（AIDP）が推論応答時間の改善とAIファクトリーの設計最適化に不可欠である理由も説明します。また、この組み合わせたソリューションが、最初のトークン応答までの時間の改善とAIDPのデータおよびコンピューティング設計の最適化にもたらすメリットについても説明します。 Supermicro オールフラッシュストレージシステム。

企業は多くの場合、さまざまなサイロ化されたレガシーストレージシステムを抱えています。新しい容量を追加するには、これらのレガシーシステムを拡張するか、グリーンフィールドインフラストラクチャを導入する必要があります。AIは、既存のストレージシステムとデータを統合しながら、専用に構築された容量を追加するという新しい要件をもたらします。このセッションでは、Hammerspace、Sandisk、およびSupermicro 既存の能力と新規の能力を、新たなAIワークフローとどのように統合するかについて議論する。

大規模なエージェント型AIでは、推論ワークフローで使用されるキーバリュー（KV）キャッシュデータを保存および取得するために、大容量かつ低遅延のコンテキストメモリが必要になります。推論クエリの再処理と以前に計算されたトークンの取得のバランスを取ることでこの問題を解決するために、新しいストレージ階層とアーキテクチャが提案されています。ローカルGPUシステムSSDとネットワークストレージの間に配置されたこの新しい階層は「コンテキストメモリ」と呼ばれ、長いコンテキストトークンを大規模ストレージアレイに永続化できます。このセッションでは、 VAST データ、ソリディグム、 Supermicro コンテキストメモリ層の実装、用途、およびトレードオフについて説明します。

データレイクとレイクハウスは、従来の分析やデータウェアハウジングを超えて、AI において新たな用途を見出しています。最新のデータレイクはオブジェクトストレージインフラストラクチャ上に構築され、相互運用性を確保するために業界標準のデータフォーマットを使用しています。データレイクハウスのトランザクションインフラストラクチャ機能は、データパイプライン処理、推論ワークロード、コンテキストメモリサービングなど、AI ワークフローをネイティブにサポートします。MinIO の講演者、 AMD そしてSupermicro データレイクとレイクハウスの役割の変化について議論する。

AIデータプラットフォームは、企業データの前処理（データ取り込み、正規化、ベクトル化、企業AIファクトリーへのデータ引き渡しなど）を処理する、AIインフラストラクチャの新しいカテゴリです。データ管理とGPUインフラストラクチャの両方を組み込んだこれらのスケーラブルなシステムは、ワークグループ向けに小規模で開始し、需要の増加に応じて拡張できます。事前統合されたソフトウェアとハ​​ードウェアにより、オンサイトでの迅速な展開と運用準備が可能になります。RAG、ビジュアル検索、ドキュメント処理などの組み込みワークフローにより、AIのアクセスしやすい出発点が提供されます。 DDN SolidigmとSupermicro AIデータプラットフォームの活用事例について議論する。

次世代のクラウドストレージは、オンプレミスのエッジサービスを組み込み、CSPが一元管理できる低遅延のローカルストレージノードを提供します。このセッションでは、CSPのIron MountainがIron Cloudの次のフェーズについて説明します。これには、ローカルバックアップと取得のためのオンプレミスソリューションが含まれており、長期保存のためにデータをIron Cloudバックエンドに移動することもできます。このソリューションはScalityオブジェクトストレージを組み込み、 Supermicro バックエンドシステムとエッジシステム。

非構造化データは、企業の固有データの 80% ～ 90% を占めています。ほとんどの企業は、コストと AI ワークフロー、 IoT センサー、その他の機械生成データの急速な拡大のため、生成したデータの 5% しか保持していません。このデータの多くは、将来のトレーニング、コンプライアンス監査、デバッグ、および AI 出力の理解に役立ちます。このデータを集約、正規化、処理することが、エンタープライズ AI 実装の基盤となります。Cloudian、Hammerspace、Seagate のリーダーとSupermicro このデータの管理と保持に関するベストプラクティスについて話し合う。

エンタープライズ AI、特にエージェント AI は、データ準備とガバナンス、ハードウェアとソフトウェアのインフラストラクチャ、展開モデル、スケーリングと経済性、運用など、新たな IT の課題をもたらします。Nutanix とのこのセッションでは、 AMD そしてSupermicro 本イベントは、ソリューション、シリコン、システムといった様々な視点からAIインフラストラクチャの専門家を集め、オンプレミスおよびハイブリッド展開モデル、ソリューション統合などについて議論するものです。