NVIDIA「GPUDirect Storage」にIntel「Optane」――CPUを補う高速化技術AI時代のストレージを支える技術【中編】

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。

2021年01月20日 05時00分 公開
[Carol SliwaTechTarget]

 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」

 NVIDIAの「GPUDirect Storage」は、GPUとストレージを直接接続する技術だ。メモリ同士で直接データ転送をする技術「RDMA」(Remote Direct Memory Access)を使い、CPUを介することなくGPUにデータを直接移動させることで処理を高速化できるとデービス氏は説明する。NVIDIAは現時点ではGPUDirect Storageのβ版を提供しており、一般提供に向けて関係各社との協力を進めている。

 大容量のデータを扱うアプリケーションの処理高速化を目的として、IntelはMicron Technologyと共同で不揮発性メモリ技術「3D XPoint」を開発した。揮発性で高速処理が可能なDRAM(Dynamic Random Access Memory)と、不揮発性だが処理性能ではDRAMに劣るNAND型フラッシュメモリの間隙(かんげき)を埋めるメモリ技術だ。Intelは3D XPointを採用した製品を「Intel Optane」のブランドで提供している。Optaneシリーズとしてフラッシュストレージを2017年に、フォームファクター(形状や大きさの仕様)が「DIMM」(Dual In-line Memory Module)準拠のメモリモジュール(写真)を2019年に出荷開始した。

画像 写真 Optaneシリーズのメモリモジュール《クリックで拡大》

 調査会社Objective Analysisのディレクター兼チーフアナリスト、ジム・ハンディ氏は「Oracleのデータベースサーバ専用機はOptaneを効果的に活用している」と語る。ハンディ氏によると、Intelのプロセッサ「Intel Xeon」とOptaneのメモリモジュールを組み合わせることで、大幅に処理を高速化できる。

 IntelはOptaneの事業に非常に力を入れている。年間数十億ドルも投資しており、今後数年以内に100億ドル以上の資金を調達する見込みだとハンディ氏は説明する。「Optaneは他の新興メモリ技術を引き離すだろう」(同氏)

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