By Victor Ghadban, Principal AI Solutions Consultant
かつて夢のまた夢だった兆単位パラメータのAIモデルは、今や企業で現実のものに。しかし、大規模AIの学習ではGPU性能だけでは不十分です。特に「チェックポイント」— モデルの状態を保存して中断や障害から復帰するプロセス — が、しばしば最大のボトルネックとなります。
チェックポイントとは
学習中のモデルの重み、オプティマイザの状態、学習メタデータを保存し、障害発生時でも安全に再開できる仕組み。
LLMでは1回のチェックポイントがTB規模になり、ストレージ性能が遅いとGPUの稼働率が大幅低下します。
従来ストレージとの速度差
| ストレージタイプ | 書き込み速度 | 2TB保存時間 | コメント |
|---|---|---|---|
| 従来型NAS（HDD） | 200MB/s | 約2.8時間 | GPUが長時間待機 |
| 一般的な並列FS | 2GB/s | 約17分 | 学習サイクルに影響 |
| DDN EXAScaler®（NVMe層） | 20〜40GB/s | 50〜100秒 | ほぼリアルタイム保存 |
DDNならチェックポイント処理を総学習時間の1％未満に抑えられます。
コスト・エネルギー削減効果
遅いチェックポイントは、数千台のGPUを遊ばせ、スケジュール遅延やコスト増を招きます。
さらに、2TBのチェックポイントを100回行う場合の電力消費は以下の通りです。
| ストレージタイプ | 総電力量 |
|---|---|
| 従来型NAS | 2MWh超 |
| 一般的SSD | 約700kWh |
| DDN EXAScaler® | 200kWh未満 |
最大90％の省エネとCO₂削減を実現。
DDN EXAScaler®の強み
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GPU停止ゼロの超高速I/O
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クラスタ拡張に応じた並列書き込み性能
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高速NVMeティア＋自動階層化
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PyTorch/DeepSpeed/Megatron対応
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POSIX/S3互換でハイブリッドクラウド運用可能
結論
AIの勝敗は計算力だけでなくデータ移動速度で決まります。
DDN EXAScaler®なら、チェックポイントが遅延要因になることはありません。
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