知見の抽出と行動を加速
AI はあらゆるビジネスに変革をもたらしています。一方で、従来のシステムが大規模な AI データのパイプラインをサポートできず、機械学習や深層学習を困難にしているケースが少なくありません。ピュア・ストレージは、オールフラッシュによる優れた高速性と性能で何十億という膨大な数のオブジェクトやファイルを処理する、大規模並列プラットフォームを提供しています。
AI（人工知能）
AI のためのスマートなインフラ
膨大な量の構造化・非構造化データの処理が伴う AI ワークロードには、GPU や専用プロセッサが必要です。ピュア・ストレージは、GPU の効率化と ROI の向上を可能にする、アーキテクチャ的に最適化された高性能のソリューションを提供しています。
データドリブンな成果を迅速化
AI の生命線であるデータ。しかし現実には、多くのデータが旧来のインフラや広大なサイロに閉じ込められたままになっています。データの取得からニューラル・ネットワーク学習まで、ピュア・ストレージの FlashBlade//S は、データ・パイプラインの統合とスピードアップに適した統合型スケールアウト・ストレージ・プラットフォームを提供します。
AI をパイロットから実稼働まで、シンプルにスケール
AI 導入の初期段階では、既存のコンピューティング・インフラやクラウドを使用してパイロット・プロジェクトを実施するのが一般的です。その後、データが実稼働レベルまで拡張する段階では、性能と信頼性が重要になってきます。従来型のインフラでは処理が追いつかず、クラウド・インフラのコストも膨大です。AI 向けに最適化されたシステムなら、AI を実稼働レベルまでシンプルに拡張し、総所有コスト（TCO）を抑えることができます。
「高速で信頼性の高いストレージを AI プロジェクトで利用したいと考えており、FlashBlade は理想的な製品でした。FlashBlade を導入したことで、データ活用が効率化し、インフラ管理コストが大幅に低減しています。」
Kakao インフラ・プランニング担当マネージャー
Il-seop Jin 氏
Meta 社とピュア・ストレージの連携は長期にわたり、RSC は、ピュア・ストレージが Meta 社の AI リサーチにおける目標達成を支援する最新の事例となっています。
ピュア、Meta 社の AI Research SuperCluster に採用
FlashArray と FlashBlade による堅牢でスケーラブルなストレージ・ソリューションが、Meta 社の RSC を支えています。
AI（人工知能）とは
AI（人工知能）は、通常は人間の知能を必要とする作業を実行することが可能な自律学習システムの構築を目的としたコンピュータ・サイエンスの一分野です。自動運転車から未来予測まで、AI は現代社会を形成するデータの使用方法を激変させています。
よくある質問:
1. AI はデータ分析をどのように強化するか？
AI は、データ分析パイプラインを強化します。ストリーミング・ビデオのような非構造化データの処理から、高度な予測分析ツールの強化まで、用途はさまざまです。AI アルゴリズムは、競争力の維持に必要な分析能力を向上させます。
2. AI にビッグデータは必要か？
AIとビッグデータは共生関係にあり、通常は両社を組み合わせることで相乗効果が得られます。学習データセットが大きく高品質であればあるほど、AI はより賢くなります。ビッグデータ分析パイプラインは、AI を活用して、サイロ化された複数の環境に分散する大量の非構造化データを効率的に処理できます。
3. AI、機械学習、深層学習（ディープ・ラーニング）、その違いとは？
AI、機械学習（ML）、深層学習（DL）には、次のような違いがあります。
AI は、自律学習するコンピュータ・システムを基盤としています。
ML は、AI のサブセットであり、学習データから自律学習するアルゴリズムを扱います。
DL は、ニューラル・ネットワーク、特にネットワークの入力層と出力層の間に複数の「隠れ」層を持つものを扱う、ML のサブセットです。
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メディア： pr-japan@purestorage.com
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