AI革新のスピードに追いつくために
AIは今も加速しています。だからこそ、インフラも歩調を合わせる必要があります。
NVIDIAの新アーキテクチャ「Blackwell」は、世代交代の節目です。すでにDGX SuperPOD（A100/H100）を導入する企業も多いでしょう。ゆえに、論点は「導入の可否」ではありません。
むしろ「どれだけ早く移行できるか」です。
DDNの即応体制と実績
一方で、DDNはNVIDIAの長年のAIストレージパートナーとしてサポート体制を整えています。
DDN製品は、EosやSelene SuperPODにも採用されています。さらに、DGX B200とGB200の正式認証を取得済みです。
Blackwellがもたらす進化
Blackwellは性能・効率・拡張性を底上げします。しかし、その力を引き出すには土台が必要です。
- 推論性能: 最大30倍。生成AIとLLMで効果を発揮。
- 学習スループット: 2.5倍。大規模からエッジまで対応。
- 電力効率: 25倍。性能あたりの消費電力を削減。
- 統合ファブリック: GraceとBlackwellをNVLink/NVSwitchで接続。
- 拡張性: GB200 NVL72からSuperPOD規模まで拡張可能。
Blackwellを最大限に活かすDDNの強み
DDNはBlackwell対応をいち早く完了しました。だからこそ、移行の初速を落としません。
AI400X2を核とするA³Iは検証済みであり、DGX B200/GB200で性能と互換性を確認済みです。
結果として、単一ラックからエクサ級まで連続的に統合できます。
- システム: DGX B200 / GB200
- ネットワーク: Quantum‑2 InfiniBand、Spectrum‑X Ethernet
- DPU: BlueField‑3
- ソフトウェア: NVIDIA AI Enterpriseとコンテナ運用
GPUを止めないデータ供給
DDNのData Intelligence Platformは強力です。1アプライアンスで毎秒1TB超の読み出しに対応します。さらに、チェックポイントは最大15倍高速。ゆえに、GPUの待機を減らし、復旧も短縮できます。
AIワークフローの最適化
- GPU‑Direct RDMA: データ移動のオーバーヘッドを削減。
- スマートキャッシング: レイテンシーに敏感なI/Oを最適化。
- 統合ネームスペース: サイロを排し、一元管理を実現。
- S3互換オブジェクト: ハイブリッドな運用に対応。
つまり、学習から推論まで全工程をカバーします。
Blackwell × DDN ― 次世代AIインフラへ
Blackwellへの移行は戦略投資です。ただし、GPUだけでは成果は伸びません。強固なデータ基盤が必要です。DDNのAI Data Intelligence PlatformはNVIDIA認証済みです。
そのため、次の価値を一体で提供します。
- ROI最大化: 高速供給でGPU稼働率を引き上げ。
- 簡単導入: 認証済みDGX SuperPOD設計を活用。
- TCO削減: 効率設計とライセンス不要機能を同梱。
- 無停止スケール: 小規模からエクサ級まで再構築なしで拡張。
現在、世界で70万台超のハイエンドGPUがDDNを採用しています。
次の一歩を共に
DGX A100/H100からの刷新を検討中なら、今が好機です。また、DDNは実績と認証に基づき移行を支援します。ボトルネックなく、確実に前進できます。
補足：Blackwellとは
BlackwellはNVIDIAの最新GPUアーキテクチャです。AI推論と学習の性能を大きく高め、電力効率も改善します。加えて、Grace CPUとの統合やNVLink/NVSwitchに対応します。その結果、大規模AIからSuperPOD級まで柔軟に展開できます。
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