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2020/10/06

NVIDIA DGX SuperPODとDDN A³Iで大規模AIの課題をシンプルに

メディア

この記事は、DDN.comに掲載の "Simplying the Challenges of Scalable AI with NVIDIA DGX and A3I" の抄訳版です。


NVIDIA DGX SuperPODとDDN A3Iで大規模AIの課題をシンプルに

 

 Kurt Kuckein
Vice President, Marketing
DDN
2020年10月5日(米国時間)

AIは業界全体のワークフローを変革し、研究を加速させ、製造業を最適化し、金融サービスでは新製品を生み出しています。 AIは、ほぼすべてのビジネスにチャンスをもたらしていますが、一方で、十分に迅速な変革を行わない組織にとっては脅威でもあります。 AIプロジェクトの成功を阻む大きな障壁として繰り返し挙げられていますが、データドリブンな組織には、要件の増加に伴って成長できるインフラストラクチャが不可欠です。


データサイエンスのワークフローを加速させるために、予測可能で信頼性の高いパフォーマンスを提供するシステムを導入することは、難しいことでも時間のかかることでもありません。 DDNのA3Iストレージソリューションを統合したNVIDIA DGX SuperPODは、スケーラブルなエンタープライズAIインフラストラクチャへの最速の道です。 最も困難なデータサイエンスの課題を解決するために設計され、本番環境に導入されたNVIDIA DGX A100システムによるGPUアクセラレーション・コンピューティングとDDN AI400Xによる共有並列ストレージ・アーキテクチャの組み合わせは、AIコンピューティングのリーダーとAIストレージのリーダーの専門知識に支えられた、迅速に導入可能なスーパーコンピューティング・インフラストラクチャとして、すべての組織で利用できるようになりました。 実証済みのリファレンス・アーキテクチャにより、この規模のシステムの設計、調達、導入に伴う複雑さの多くが解消されます(右記ホワイトペーパー参照)。

           
                        
DGX SuperPODで利用可能なすべてのGPUコンピューティングリソースのパワーを引き出す鍵の1つは、超並列ファイルシステムを使用して一貫したパフォーマンスを提供することです。 AIアプリケーションのパフォーマンスは、ストレージからどれだけ速くデータを読み込んだり、再読込したりできるかによって大きく制限されます。 一般的なエンタープライズ・ストレージシステムは、データの配信をNFSに依存していますが、このプロトコルは非常に早くパフォーマンスの限界に直面し、単純かつ効率的にスケールすることができません。 DDNとNVIDIAは、コンピューティング・クラスタ内のすべてのGPUを大規模システムで効果的に使用できるよう、高度に最適化されたデータ・パスを提供するために協力してきました。DDN A3Iは、同社がDGX SuperPODを自社導入したシステム「NVIDIA Selene」での広範なテストと実稼働環境によって検証され、スケーラブルなAIアクセラレータとなっています。

Superpod.jpg

DDNのA3Iソリューションは、パフォーマンスのみならず、集中型AIデータリポジトリのすべての要件を満たすことで、データ集約型企業のニーズを満たしています。 データの移動は非効率的であり、ストレージのサイロ化は、異なる種類のデータを統合して新たな洞察を得るための新しいアプリケーションの能力を制限する可能性があります。 DDNは、データ取得からクリーニングやカタログ作成、処理、分析、アーカイブまで、AIワークフローの全段階に対応できるようにA3Iシステムを設計しました。並列ファイルシステムのパワーと、NFSやSMBなどの標準的なストレージプロトコル、オブジェクトストレージ、マルチクラウド展開を組み合わせることで、A3Iは規模に応じた継続的なディープラーニングを可能にします。 単一のプラットフォーム上でキャプチャから分析に移行することで、洞察を得るまでの時間を大幅に短縮します。

DDNがAIおよびHPCストレージ市場でトップの地位を確立したのは、お客様のエンドツーエンドのデータニーズを解決する最先端の研究開発への長期的な投資があったからです。私たちは、お客様の環境にさらなる効率性と可視性を提供するために継続的に推進しています。世界中の最も要求の厳しい組織にソリューションを提供してきた20年以上の経験と専門知識を持つDDNは、NVIDIAのDGX A100システムの機能を完璧に補完し、特にDGX SuperPODの規模で展開する場合に最適です。自社環境に最適なAIインフラストラクチャを検討されたい方は、今すぐDDNにご連絡ください。

詳細については、NVIDIA 年次カンファレンス GTC 2020でのDDNセッション(Q&A含む。ご登録はこちらから)でご確認ください。

10月6日(火)17:00〜17:50「Maximizing AI Success with Accelerated Data [Presented by DDN]」[A22340]
講演者:James Coomer, Sr. Vice President of Products, DDN

10月7日(水)14:00〜14:50「NVIDIA社内のSuperPODを支えるDDNのストレージシステム」[A22284]
講演者:井原 修一, プリンシパルエンジニア, パフォーマンスエンジニアリングマネジャー, DDN Storage

10月9日(金)01:00〜01:50「Maximizing AI Success with Accelerated Data [Presented by DDN]」[A22250]
講演者:James Coomer, Sr. Vice President of Products, DDN