AI ワークロードとは、人口知能（AI）システムによって実行される特定の種類のタスクや計算処理をさします。これには、データ処理、モデル・トレーニング、推論（予測）、自然言語処理、画像認識などのアクティビティが含まれます。AI の進化に伴い、これらのワークロードはビジネスやテクノロジーの運用の中核となり、システムに対する独自の要求を管理するための特殊なハードウェアやソフトウェアを必要としています。
AI ワークロードは、レコメンデーション・エンジンや音声アシスタント、不正検知システム、自律走行車など、日々利用しているアプリケーションに不可欠な要素です。その重要性は、実行するタスクの複雑さだけでなく、処理する膨大な量のデータや、処理速度にも及びます。業界がデータ駆動型のインサイトと自動化を活用しようとするなか、AI ワークロードがその変革の中心となっています。
医療・ヘルスケア、金融業、製造、リテール（小売業）といったさまざまな業界で、AI ワークロードはイノベーションと効率性を推進しています。企業は、競争優位性の獲得、顧客体験の向上、よりスマートな意思決定のために、AI を活用したソリューションにますます依存しています。その結果、AI ワークロードと、それらを最適化してサポートする方法の理解が、ビジネスとテクノロジーの両セクターにおいてかつてないほど重要になっています。
AI ワークロードの種類
AI ワークロードは、いくつかの主要なカテゴリにグループ化できます。それぞれに異なる特性とインフラ要件があります。AI 駆動型アプリケーションを効率的にサポートできるシステムを設計するには、これらのタイプを理解することが不可欠です。
1. トレーニング
トレーニングとは、大規模なデータセットを用いて AI モデルにパターンの認識や意思決定の方法を学習させるプロセスです。このフェーズでは、モデルは内部パラメータを調整してエラーを最小限に抑え、精度を向上させます。AI ワークロードのトレーニングには、膨大な計算能力（特に GPU や TPU のような特殊なアクセラレータ）が必要です。また、大規模なデータセットと広範な処理時間が必要であり、スケーラブルで効率的なデータ・ストレージと高速データ転送が必要です。
2. 推論
推論とは、トレーニングされた AI モデルを使用して、新しい未知のデータに基づいて予測や意思決定を行うプロセスです。推論では、トレーニングよりもコンピューティングの需要が低くなりますが、低遅延と高スループットが必要です。多くの場合、エッジ・デバイス、クラウド環境、オンプレミス・サーバー全体に大規模に展開されます。推論の例としては、オンラインの買い物客に製品を提案する AI ベースのレコメンデーション・エンジンや、空港のセキュリティでのリアルタイムの顔認識システムが挙げられます。
3. データの前処理
トレーニングや推論の前に、データの収集、クリーニング、ラベル付け、整理を行う必要があります。データの前処理やデータ・パイプライン管理と呼ばれるこの段階は、データの品質と有用性を確保するために重要です。データ処理には、ストレージ、メモリ、I/O リソースの大量使用が含まれます。
これらの AI ワークロード・タイプは相互接続されることが多く、未加工データから実用的なインサイトまで、エンドツーエンドのパイプラインを形成します。
業界における AI ワークロードの重要性
AI ワークロードは、かつては手作業が必要だったり、規模や複雑さのために不可能だったプロセスを合理化します。
AI ワークロードが特定の業界でイノベーションを形作っている方法をご紹介します。
医療・ヘルスケア
AI ワークロードは、医療画像を分析し、患者の転帰を予測し、パーソナライズされた治療計画を支援する診断ツールを強化します。例えば、大規模なデータセットでトレーニングされた AI モデルは、がんのような病気の初期の兆候を高精度に検出し、診断のスピードと有効性を高めることができます。
金融業
金融業界では、AI ワークロードが不正検知、リスク評価、アルゴリズム取引に利用されています。リアルタイムの推論により、即時のトランザクション分析が可能となり、ワークロードのトレーニングによりモデルが改良され、新たな脅威や市場機会を検出できます。
製造業
製造業における AI 駆動の自動化は、品質管理、予測型保守、サプライチェーンの最適化を向上させます。データ処理ワークロードは、センサー・データの分析に役立ち、推論モデルは、機器の障害が発生する前に予測し、ダウンタイムを削減します。
リテール（小売業）
小売企業は、パーソナライズされたレコメンデーション、需要予測、在庫管理を通じて、顧客体験を向上させるために AI を活用しています。AI ワークロードは、消費者行動のリアルタイム分析を可能にし、企業が変化するトレンドに迅速に適応するのに役立ちます。
AI 技術の進化に伴い、AI ワークロードは業界のトレンド形成においてさらに大きな役割を果たします。例えば、エッジ・コンピューティングは、自動運転車やスマート・ファクトリーなどのデバイスでリアルタイムの AI 推論を可能にしています。一方、AI モデルの効率性の進歩により、AI ワークロードは中小企業にとってよりアクセスしやすくなっています。
AI ワークロードの管理における課題
AI ワークロードは革新的なメリットをもたらしますが、効果的な管理にはいくつかの課題があります。これらの複雑さは、AI タスクの厳しい性質、膨大な量のデータ、スケーラブルで応答性の高いインフラの必要性に起因します。これらの課題を克服することは、あらゆる組織で AI の可能性を最大限に引き出すカギとなります。
拡張性（スケーラビリティ）
AI モデルやデータセットが拡大し、生成 AI が機械学習に取って代わるようになるにつれ、システムは増大する処理要求に対応するために拡張する必要があります。水平方向（マシンの追加）と垂直方向（個々のマシンのパワーアップ）の両方のスケーリングは、コストがかかり、技術的にも複雑になる可能性があります。
リソース配分
AI ワークロードは、多くの場合、GPU、メモリ、ストレージなどの限られたリソースと競合します。これらのリソースを効率的に割り当てて、オーバープロビジョニングなしで高性能を確保することは、常にバランスが求められる作業です。
データ管理
AI は膨大で多様な、多くの場合非構造化データに依存しています。分散環境におけるデータ品質、可用性、セキュリティの確保は、特にリアルタイムの処理ニーズにおいて大きな課題となっています。
遅延とスループット
推論ワークロードは、特に自律走行車やリアルタイムの不正検知などのアプリケーションにおいて、低遅延と高スループットを必要とします。ワークロードの管理が不十分な場合、遅延や効率性の低下につながる可能性があります。
コスト管理
大規模な AI ワークロードの実行は、特にクラウド環境では高価になる可能性があります。適切な監視と最適化がなければ、コストは予算を超えて迅速に上昇します。
課題を克服するための戦略と技術
組織は、以下を活用することで AI ワークロードをより適切に管理できます。
- AI 指向のインフラ：GPU、TPU、AI アクセラレータなどの特殊なハードウェアを活用します。クラウドサービス（Amazon SageMaker、Google Vertex AI など）は、AI ワークロードにあわせたスケーラブルでオンデマンドのリソースを提供します。
- ワークロード・オーケストレーション・ツール：AI 固有の拡張機能（Kubeflow など）を備えた Kubernetes などのツールを使用して、リソース管理、ワークロードのスケジューリング、スケーリングを自動化します。
- データ・パイプラインとストレージ・ソリューション：データのクリーニング、ラベリング、AI システムへの供給のための堅牢なデータ・パイプラインを実装します。スケーラブルなストレージ（オブジェクト・ストレージ、分散ファイル・システムなど）を高い I/O スループットで使用します。
- 監視と最適化：性能監視ツールを展開して、リソースの使用状況を追跡し、ボトルネックを特定します。モデル量子化や剪定などの技術により、モデルを最適化し、推論を高速化し、リソース消費を削減できます。
上記の戦略と技術を組み合わせることで、効果的な AI ワークロード管理が可能になり、システムの効率、信頼性、コスト効率が向上します。AI アプリケーションの性能を最大化し、インサイトを得るまでの時間を短縮し、AI イニシアチブを自信を持って拡張できるようにします。適切な管理がなければ、最も強力な AI モデルであっても、実環境の展開では非効率的または持続不可能になる可能性があります。
ピュア・ストレージが AI ワークロードにどのように役立つか
ピュア・ストレージは、データ管理とインフラにおける重要な課題に対処することで、AI ワークロードの最適化と高速化を目的とした包括的なソリューションを提供しています。
統合データ・プラットフォーム
AI イニシアチブは、効率的なデータ・アクセスと処理を妨げるデータ・サイロに直面することがよくあります。ピュア・ストレージの統合データ・プラットフォームは、異なるデータソースを統合し、シームレスなデータ取り込みを促進し、AI パイプラインを加速します。この統合により、モデル・トレーニングの高速化と、より正確なインサイトが得られます。
高性能ストレージ・ソリューション
ピュア・ストレージは、FlashBlade//S などの高スループット・ストレージ・システムを提供し、AI モデルのトレーニングや推論に不可欠な高速データ・アクセスを提供します。これらのシステムは、データのボトルネックを排除することで、GPU の最大限の効率性を実現します。
AI インフラ管理の簡素化
複雑な AI インフラの管理には、多くのリソースを必要とする可能性があります。ピュア・ストレージは、NVIDIA と共同開発したフルスタックの AI 対応インフラである AIRI などのソリューションにより、これを簡素化します。AIRI は、展開と管理を合理化し、データ・サイエンティストがインフラの懸念ではなくモデル開発に集中できるようにします。
スケーラビリティと柔軟性
AI ワークロードの進化に伴い、スケーラブルで柔軟なインフラの必要性が最重要課題となっています。ピュア・ストレージのソリューションは、性能を損なうことなく、増大するデータセットに対応し、計算上の要求を増大させるため、容易に拡張できるように設計されています。
ピュア・ストレージは、これらの機能を統合することで、AI インフラの一般的な課題を克服し、ワークフローの効率化と AI 主導の成果の加速化を実現します。
