AIワークフローと変化するストレージのニーズ
AIのニーズに応えるストレージソリューションの最適化

AIのニーズに応えるストレージソリューションの最適化

スケーラブルで高性能なソリューションにより、AIストレージの課題を克服する

データ移動とストレージ設計が、エンタープライズAIにおける主要な制約要因となりつつある

AIのニーズに応えるストレージソリューションの最適化

スケーラブルで高性能なソリューションにより、AIストレージの課題を克服する

データ移動とストレージ設計が、エンタープライズAIにおける主要な制約要因となりつつある
SupermicroとNVIDIAが提供するAIファクトリーは、大規模なエンタープライズAI展開を簡素化し、オンライン化までの時間と収益化までの時間を短縮するために設計された、完全なターンキーソリューションです。これらのエンドツーエンドAIインフラストラクチャソリューションは、高性能GPUコンピューティング、AIソフトウェア、高速ネットワーキング、スケーラブルストレージを組み合わせることで、データセンター対応のAIワークロードを加速させます。
Supermicro BigTwin® は、最高のコンピューティングおよびストレージ密度と電力効率を提供し、電力制約のあるあらゆる環境でスケーラビリティ、柔軟性、性能を求める現代のワークロードにとって、魅力的な選択肢となります。

Supermicro BigTwin®上のSteelDomeは、ストレージ、仮想化、オーケストレーションを単一プラットフォームに統合し、最新のインフラストラクチャへの検証済みの高密度なパスを提供します。破壊的な移行なしにスケールできるように設計され、高い回復力でパフォーマンス重視のワークロードをサポートするように構築された、クラスターファーストのソフトウェアとクラスターフレンドリーなBigTwinハードウェアの組み合わせにより、お客様は迅速に展開し、運用し、自信を持ってスケールすることができます。

xiNASは、AI、HPC、その他スループットを重視する環境向けに設計されたXinnorの高性能NFSサーバーソリューションです。本ドキュメントでは、Supermicro NVMeサーバー上でのxiNASの検証結果を提示し、劣化状態や再構築状態を含むマルチクライアントおよびマルチサーバー環境における性能と回復力を実証します。

Supermicroのポートフォリオには、オブジェクトストレージ上のAIワークロード向けに特別に設計されたいくつかの高性能ストレージプラットフォームが含まれており、推論とトレーニングの両方に必要な高スループットと低レイテンシーを提供します。

このソリューション概要では、イーサネットネットワーク上で実行される最も要求の厳しいAIトレーニングおよび推論ワークロード向けに特別に構築された、高性能ストレージクラスターについて説明します。ストレージアーキテクチャの主要コンポーネントには、Micron E3.S NVMeを搭載し、NVIDIA Spectrum-X Ethernet経由で接続されたSupermicroのPetascaleサーバーが含まれます。

Supermicro X14システムは、AI、HPC、および重要なエンタープライズアプリケーションにおける最適なストレージソリューション向けに、優れたストレージ性能と電力効率を実現します。

企業におけるAI成功のための4つのストレージ必須要素をご紹介します。データレイク(企業データ集約用)とレイクハウス(分析実行用)の適切な規模設定方法を探り、AI時代における成功を支える基盤を構築しましょう。

Supermicro と DDN は共同で、エンタープライズAI推論および検索拡張生成 (RAG) 向けのターンキーソリューションである Enterprise AI HyperPOD を開発しました。

STACは最近、6台のSupermicro Storage SuperServer SSG-222B-NE3X24RサーバーにシャーディングされたKDB+データベースシステムを搭載したソリューションに対し、STAC-M3™ベンチマーク監査を実施しました。(ID: KDB250929)

AI/MLワークロードは、極限の性能と妥協のないデータレジリエンスを要求します。Supermicro GPUサーバーとGraid TechnologyのSupremeRAID™ AE (AI Edition) を組み合わせることで、NVIDIA GPUDirect® Storage (GDS) を使用したAI I/Oパターン下でも、NVMe SSDにほぼネイティブの帯域幅でRAID 5保護を提供します。

AI/ML、Agentic AI、およびRAG(Retrieval-Augmented Generation)のワークロードが複雑化し、需要が高まるにつれて、基盤となるストレージ・システムのパフォーマンスがミッションクリティカルになります。GPUをフルに活用するには、ストレージがシーケンシャル処理とランダム処理の両方で卓越した性能を発揮する必要があります。優れた性能を持つNVMe PCIeドライブは、ミッションクリティカルなアプリケーションに最適です。