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Storage Switzerland社 調査レポート

Storage Swiss レポート「マシンラーニング、AI、IoTに内在するファイルシステム関連の問題」

マシンラーニング、AI、IoTに内在する
ファイルシステム関連の問題


構造化されていないデータ・アプリケーションは、ますますより多くのI/O を必要とするようになっています。これはハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)市場に関わるだけでなく、一般の企業がマシンラーニング、人口知能(AI)、モノのインターネット(IoT)などに関する新たな取り組みを開始する際にも影響を与える問題です。実際、DataDirectNetworks(DDN)社が最近行った調査では、回答者の56% が、分析ワークロードのスケーリングにおいて一番のボトルネックになるのはストレージI/O だと答えています。構造化されていないデータ・アプリケーションは、ますますより多くのI/O を必要とするようになっています。これはハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)市場に関わるだけでなく、一般の企業がマシンラーニング、人口知能(AI)、モノのインターネット(IoT)などに関する新たな取り組みを開始する際にも影響を与える問題です。実際、DataDirectNetworks(DDN)社が最近行った調査では、回答者の56% が、分析ワークロードのスケーリングにおいて一番のボトルネックになるのはストレージI/O だと答えています。

Storage Switzerland社が調査したAI特有の課題であるアプリケーションのボトルネックとなり得るインフラの存在と、その解決方法について解説します。

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