Options Technology 社の AI およびデータ担当 VP であるアンドレア・モッチャ（Andrea Moccia）氏は、次のように述べています。「Evergreen//One は、容量プランニングの課題を完全に解消してくれました。今では、世界中のどこにでもストレージを展開し、従量課金制で利用し、必要に応じてオンデマンドでスケールできます。グローバルな成長を阻む障壁が取り除かれ、急速に進化する AI ワークロードの要求にも柔軟に対応できるようになりました」
また、STN 社の CEO 兼創設者であるサブル・ミアン（Sabur Mian）氏は、次のように述べています。「Everpure のテクノロジーのおかげで、極めて要求の厳しい AI ワークロードに対しても、これまでにない、一貫したストレージ性能を提供できるようになりました。一般的なストレージ・インフラでは、研究者が 4 ノードでモデルのトレーニングを始めたときには良好な性能が出ても、ノードを増やした途端に性能が低下してしまうことがあります。FlashBlade//EXA では、これまでに 192 ノードまで拡張していますが、いまだに性能の限界は見えていません」
AI データスタック全体を支える、実証された性能
AI 導入の成功は、インフラが GPU を常に最大限の能力で稼働させられるかどうかにかかっています。Everpure は、FlashBlade//EXA をモジュール型の NVIDIA STX リファレンス・アーキテクチャに適合させ、Vera Rubin プラットフォームを採用した次世代の AI ファクトリーを支援します。FlashBlade//EXA の性能と拡張性を、BlueField 搭載のストレージ・コントローラやコンテキスト・メモリ・アーキテクチャといった STX コンポーネントと組み合わせることで、データの準備からロングコンテキスト推論に至る、AI パイプライン全体を最適化します。このアーキテクチャは、ギガスケールの推論における高度なコンテキストメモリ要件に特化して設計されており、エージェンティック・ワークロードや多段階推論システムの大規模な運用に不可欠な、低遅延のデータアクセスを実現します。
SPECstorage Solution 2020 および MLPerf による最新の業界ベンチマークは、データから大規模な学習済みモデルを生成するために必要な、一貫性と再現性のある高い性能が FlashBlade//EXA に備わっていることを実証しています。
- SPEC ベンチマークで記録を更新：
FlashBlade//EXA は、SPEC Storage AI_Image ベンチマークで、歴代最高スコアを達成しました。6,300 の AI ジョブを同時に、フルスピードで実行できる能力を実証したことで、FlashBlade//EXA が、現在市場にあるどのソリューションよりも多くの学習タスクを並列かつ高速に維持できることが証明されました。
- AIの経済性を再定義：
FlashBlade//EXA は、設置スペースをハーフラック未満に抑えるとともに、他社製品の 2 倍の速度でデータを転送します。大規模な NVIDIA Hopper クラスターで、90% 以上の GPU 利用率を維持できることが、MLPerf[注1]のモデル駆動ワークロードによって実証されており、高価なコンピューティング・リソースを遊ばせることはありません。ワークロードが増大しても、FlashBlade//EXA は性能が直線的に拡張（リニアにスケーリング）するため、待機時間を大幅に削減し、コンピュート・リソースが常に次のタスクに即応できる環境を実現します。
さらに、NVIDIA 認定ストレージ（NVCS）の検証を FlashBlade//EXA にまで拡大したことは、フルスタックの信頼性を支える基盤となります。この FlashBlade//EXA と NVCS の統合により、NVIDIA クラウド・パートナーのリファレンス・アーキテクチャに最適化された、NVCS「NCP」認定レベルの取得に向けた、明確な道筋が示されました。
自動化されたオーケストレーション：AI 対応（AI-Ready）データへの道のりを簡素化
このような性能向上を実用化するため、Everpure Data Stream はデータのキュレーションとオーケストレーションを簡素化し、AI 対応の高品質なデータが、AI インフラへシームレスに流れる環境を実現します。インサイト獲得までの時間が短縮され、試験運用から本番稼働への移行が加速されるため、管理負荷を増やすことなく、モデルが常に最新のデータに基づいて動作できるようになります。
コンパクトな AI 設計で導入の障壁を下げるのが、Everpure Data Stream です。Supermicro との共同開発で、NVIDIA AI Data Platform のリファレンス設計に基づいて構築されています。Supermicro のハードウェアと Everpure のソフトウェア定義型ストレージを組み合わせることで、企業は自社データの持つ真の価値を迅速に、かつ最大限に活用できるようになります。
エンタープライズ向けの AI ファクトリーでは、AI 対応のデータの準備と供給を担い、AI データ・プラットフォームが必要とされるなか、Everpure は、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition などのアクセラレーテッド・プラットフォームにも対応しています。さらに、NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU へと、サポートを拡大していく予定です。
AI 主導の環境で成功するには、一度限りのインフラ更新ではなく、継続的なデータ最適化に基づいた戦略が必要です。Everpure のプラットフォームは、AI への対応を単なるマイルストーンではなく、継続的な準備と性能検証のプロセスとして捉え、その実現のために不可欠な基盤を提供します。
[注1] MLPerf コンポーネントの内部測定に基づいています（提出はしておらず、公式結果ではありません）。
