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HDDではもう限界？　AIのGPU待機時間を解消する「大容量SSD」の条件

AIインフラにおいて、ストレージ性能の不足が招く「GPU待機時間」が深刻なボトルネックとなっている。システムの性能低下を防ぎ、投資効果を最大化するために考慮すべき次世代ストレージの要件を解説する。

公開 2026年09月11日 05時00分

[TechTargetジャパン]

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　AIツールの普及とともに、セキュリティの観点からオンプレミスでAIインフラを構築・運用する企業が現れ始めている。しかし、インフラ選定においてGPU（グラフィックス処理装置）の演算能力ばかりに注目し、ストレージの要件定義を軽視するケースは少なくない。

　従来のHDDを用いたストレージ構成では、数十T（テラ）Bに及ぶ大規模なAIモデルのデータを処理する際に応答速度が追い付かない。その結果、どれほど高価なGPUを導入してもデータ供給を待つ「待機時間」が発生し、システム全体のパフォーマンス低下を引き起こす。こうしたインフラの不整合を放置すれば、ラックスペースや電力の浪費、ひいては巨額のAIインフラ投資の無駄を招きかねない。

　本資料は、こうしたAIインフラ特有のボトルネックを解消するためのストレージ戦略を解説する。100TBを超える超大容量SSDがもたらすTCO（総所有コスト）の削減効果から、推論処理に特化した「SSDとGPUの最適化」、GPUのメモリ構造自体をNAND化する新たなアーキテクチャまで、インフラ設計において知っておくべき技術的要件を網羅した。