Storage for AI

AI、ML、分析、NVIDIAワークロード向けの高性能ファイルおよびオブジェクト・ストレージ。

 

矢印で接続された中央の光るサーバー・キューブと、近くに立つ小さな人物像の図

AIストレージでデータの価値を解き放つ

多くの組織では、AI、機械学習(ML)、分析の価値を解き放つためにAIデータ・ストレージをモダナイズしていますが、データの分散、トレーニング・サイクルの長期化、GPUの制約といった課題に直面しています。これを克服するために、企業はパフォーマンスと柔軟性を考慮して設計されたAI向けデータ・ストレージ・ソリューションとスケーラブルなAIストレージ・ソリューションを採用しています。

IBM Storageは、ダウンタイムを最小限に抑えた、高性能で低遅延のAIストレージを提供します。その統一型AIワークロード・ストレージ・アーキテクチャーは、ファイル、ブロック、オブジェクト・サービスを統合し、管理を簡素化し、洞察を加速します。大規模なAIワークロード向けのデータベース・ソリューションを使用することで、組織はデータを効率的に処理し、GPUの使用を最適化し、価値実現までの時間を短縮できます。

ハイテク・データ・ストレージ・サーバーの、クラウド・コンピューティングのネオンが輝くデザインの通路。

データの課題を解決する

ファイル、ブロック、オブジェクト・データ・サービスを統合する統合ストレージ・ソリューションにより、データとデジタル・トランスフォーメーションの価値実現までの時間を短縮します。

データをより速く取得

NVMe性能を搭載したAI駆動型の自律型ストレージを活用して、高スループット、低遅延、常時可用性を実現しながら大規模にデータを提供し、深いAI統合を通じて高速かつインテリジェントなアクセスを実現します。

サイロを減らす

エッジ、オンプレミス、クラウドにわたるハイパーコンバージド・インフラストラクチャー(HCI)向けに最適化されたスケーラブルなソリューションにより、環境全体のデータとワークロードを統合し、シームレスなAI統合を可能にします。

協働の向上

コンテンツに応じたストレージを使用し、データとワークロードをインテリジェントに管理・共有することで、よりスマートなコラボレーションを実現し、適切なユーザーが適切なタイミングでアクセスできるようにすると同時に、効率性と使用率を向上させます。

オペレーションを簡素化する

既存の環境やHCIなどの最新のアーキテクチャーと容易に統合できる、スケーラブルな単一のAI駆動型の自律型ストレージ・プラットフォーム上にデータとアプリケーション・サービスを一元化することで、ITを合理化します。

コストの最適化

AI統合を使用した柔軟でスケーラブルなストレージ・ソリューションによりデータの無秩序な増加を最小限に抑えて性能と容量を最適化し、オーバープロビジョニングなしでの成長をサポートします。

リスクの低減

データ・レジリエンスとディザスター・リカバリー、高度なランサムウェア対策によりセキュリティー体制を強化し、迅速な復旧と継続的な事業運営を実現します。

関連製品

IBM Fusion

IBM Fusionは、オープンでAI最適化されたインフラストラクチャーを迅速にデプロイできる統合プラットフォームを提供します。

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IBM Storage Scale

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オールフラッシュ、ハイブリッドかつ柔軟性のあるコンピューティングおよびストレージの構成要素を活用し、持続可能なITアーキテクチャー内でIBM Storage Scale向けの高性能クラスターを構築します。

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NVIDIAストレージ・ソリューション

グローバル・データを高速化することで、AIの性能を大幅に向上させ、NVIDIA GPUアクセスを強化します。DGX BasePOD/SuperPODで検証されているIBMとNVIDIAにより、迅速なデプロイメントが可能になります。

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ブロック、ファイル、オブジェクト・ストレージのニーズに応えるために設計されたオープンソースのソフトウェア定義ストレージ・ソリューションを活用し、現代の企業が直面する汎用ワークロードに対応します。

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コンテンツ認識型IBM Storage Scale

企業データの価値を解き放つ。

チャットボットやAIアシスタントを支える大規模言語モデルのトレーニングに企業データがほとんど活用されていないため、そのビジネス上の価値は限定的となっています。 IBM Storage Scaleは、高度なコンテンツ・アウェア・ストレージとシームレスなAI統合により、この課題を解決します。非構造化データに埋め込まれた意味情報を抽出することで、AIアシスタントがよりスマートに、より適切な応答を生成できるようにします。スケーラブルなアーキテクチャに基づいて構築されており、データが効率的に整理され、AI駆動型のユースケースで即座に利用できるようになります。

お客様事例

ビジネス上の課題

ほとんどの人にとって、運転は日常であり、自動的な決断の連続です。自動運転用にAIをトレーニングするには同じ判断を10分の1秒でも速く行う必要があり、潜在的に運転をより安全にするために、ペタバイト規模のデータが必要です。

成果

トレーニング効率の向上。
Continentalは、IBM Storage ScaleおよびNVIDIA DGXシステムを活用することで、AIのトレーニング時間を70% 短縮しました。
機能の強化。
同社には、少なくとも月間で14倍のディープラーニング実験を同時に実行する能力があります。

参考情報

グラデーションカラーが円を形成する透明なガラスの円
IBMは、2025年のGartner Magic Quadrantのエンタープライズ・ストレージ・ソリューション部門でリーダーに選ばれました。**
グラデーションカラーの透明なガラスの波形
IBM Storage ScaleとNVIDIAによるAIの加速
グラデーション・カラーの透明ガラス
持続するAIインフラストラクチャースピード、スケール、信頼性を実現するためのエンジニアリングに欠かせな 3つの要素
青色の透明ガラス
RFPやチャットボットを超えて:AIがITインフラストラクチャーとオペレーションを最適化する方法。
 
次のステップ

AIとデータ集約型のワークロードを高速化します。IBM Storageのエキスパートとの相談をご予約ください。

脚注

**2019~2024年にGartner Magic Quadrantのプライマリー・ストレージ・プラットフォーム部門で選出
   2014年~2018年にGartner Magic Quadrantのソリッドステート・アレイ部門で選出
   2013年から2018年にGartner Magic Quadrantで汎用ディスク・アレイ部門で選出