AI時代のストレージを支える技術【中編】

NVIDIA「GPUDirect Storage」にIntel「Optane」――CPUを補う高速化技術

大容量データを扱う用途が広がってきたことで、コンピューティングの主役だったCPUだけでは対処できなくなりつつある。どのような新たな技術が役立つのか。GPUやメモリの観点で注目すべき点は。

 長年にわたってコンピューティングの主要な役割をCPUが担ってきたが、GPU(グラフィックス処理プロセッサ)の役割も拡大してきた。「GPUが登場した当初の用途はグラフィックス処理だったが、一度に複数の処理を実行する『並列処理』の能力は、機械学習などAI(人工知能)技術の活用やビッグデータ分析用としても理想的だ」。NVIDIAのストレージ技術分野のバイスプレジデントを務めるロブ・デービス氏はこう語る。

 デービス氏によれば、コンピューティングを担うCPU、GPU、DPU(データ処理プロセッサ)の主な役割は下記の通りだ。

  • CPU:汎用(はんよう)コンピューティング
  • GPU:高負荷の処理をCPUからオフロードして処理する「アクセラレーテッドコンピューティング」
  • DPU:CPUとGPUの間でデータを安全かつ高速に移動させるネットワーク処理

データ処理を高速化するNVIDIAの「GPUDirect Storage」と「Intel Optane」

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