2021年09月07日 05時00分 公開
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「GPUDirect Storage」はストレージのスループット改善にどれだけ効果的なのか?膨大なデータ処理を変える技術【後編】

GPUによるデータ処理を高速化するNVIDIAの「GPUDirect Storage」は、大量のデータを扱う用途で活用が進む可能性がある。その可能性を考える上では、ストレージベンダーの取り組みが鍵になる。

[Carol Sliwa,TechTarget]

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 GPU(グラフィック処理ユニット)のデータ処理を高速化するNVIDIAのソフトウェア「Magnum IO GPUDirect Storage」(以下、GPUDirect Storage)は、ストレージベンダーが協力することで、AI(人工知能)技術分野を中心に広く活用が進む可能性がある。GPUDirect Storageは、GPUがNVMe接続のストレージに直接アクセスすることでデータ処理を高速にする仕組みだ。

 IBMは同社製ストレージと、NVIDIAのAI技術用コンピュータ「NVIDIA DGX」シリーズを組み合わせて利用するレファレンスアーキテクチャを公表した。同様にIBMは、NVIDIAの設計によるスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX SuperPOD」と同社製ストレージ「IBM Elastic Storage System 3200」(ESS 3200)を組み合わせて利用する設計についても2021年中に用意すると公表している。

GPUDirect Storageでスループットを改善

 1ノードのESS 3200と2ノードの「NVIDIA DGX A100」を組み合わせる構成において、GPUDirect Storageを使用する場合は使用しない場合に比べ、スループット(データ転送速度)を2倍近くに引き上げることができたとIBMは説明する。「これはNVIDIAにとってはGPUがより大量のデータを扱えるようになったことを示す。IBMにとっては、大規模なデータを扱う際にボトルネックがストレージで発生しないように考慮する必要があることを示す結果だ」。IBMでプログラムディレクターを務めるダグラス・オフレアティ氏はこう評価する。

 オフレアティ氏によると、NVIDIAのGPUDirect Storageには下記のような企業が関心を持つ可能性が高い。

  • 自動運転車を開発する自動車メーカー
  • 膨大なデータの自然言語処理を扱う通信事業者
  • 金融サービスのレイテンシ低減を目指す金融機関
  • ゲノム情報を扱う医療関連企業

 新興のストレージベンダーVAST Dataも、自社のストレージ製品でGPUDirect Storageを利用可能にしている。同社の共同創業者でCMO(最高マーケティング責任者)を務めるジェフ・デンワース氏によると、同社には下記のような組織からの注文が既に入っている。

  • 3D(3次元)の撮影データを記録するボリュメトリックビデオを扱うスタジオ
  • データサイエンスのプロセスをGPUで実行するためのライブラリ「RAPIDS」や、分析フレームワーク「Apache Spark」を利用する金融機関
  • Python向けの機械学習ライブラリ「PyTorch」を使ってHPC(高性能コンピューティング)を運用する企業

 VAST Dataは従来のNAS(ネットワーク接続ストレージ)ではなくGPUDirect Storageを利用することで、こうした用途において飛躍的に高速にデータを供給することが可能になった。「GPUDirect Storageによって当社の関わるプロジェクトが増えたのはうれしい驚きだ」とデンワース氏は言う。AI技術を使う一部の用途だけではなく、GPUの用途全般で、大量のデータを高速に供給する方法として顧客企業がGPUDirect Storageに関心を寄せている。

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