AIモデルの成否はストレージ次第?【前編】
AIに必要なのは「SSD」か「HDD」か――その疑問に答える
AIモデルの学習から推論に至る各ステージでは、SSDやHDDのどのようなストレージが必要になるのか。Western Digitalによる定義を基に考えてみよう。
AI(人工知能)モデルの開発や活用には、データ保管用のストレージが欠かせない。各種のSSDやHDDのうち、学習から推論に至るAIモデルの一連のライフサイクルに適するのはどういったストレージなのか。ストレージベンダーWestern Digitalが定義した、AIモデルの6つのステージと、それぞれに適したストレージを基にまとめた。
AIに必要なのはHDD、それともSSD?
Western Digitalは、生データの保管から新しいコンテンツ生成に至るまでの、AIモデルの6つのステージに適したストレージを定義する「AIデータサイクル」を公表した。AIモデルの6つのステージは以下の通り。
- 生データのアーカイブ、コンテンツストレージ
- データの準備と取り込み
- AIモデルのトレーニング
- インタフェースとプロンプティング
- AI推論エンジン
- 新しいコンテンツの生成
このAIデータサイクルは、AI技術の活用に必要なストレージタイプを理解するのに役立つように設計されている。Western Digitalが、各ステージにマッピングしているストレージ種別は以下の通り。
- 生データのアーカイブ、コンテンツストレージ
- 大容量のエンタープライズ(企業向け)HDD
- データの準備と取り込み
- 大容量のエンタープライズSSD
- AIモデルのトレーニング
- 高パフォーマンスのエンタープライズSSD
- 大容量のエンタープライズSSD
- インタフェースとプロンプティング
- 高パフォーマンスのエンタープライズSSD
- 大容量のエンタープライズSSD
- 大容量のクライアントSSD
- AI用デバイス搭載の組み込みフラッシュメモリ
- AI推論エンジン
- 高パフォーマンスのエンタープライズSSD
- 大容量のエンタープライズSSD
- 大容量のクライアントSSD
- AI用デバイス搭載の組み込みフラッシュメモリ
- 新しいコンテンツの生成
- 大容量のエンタープライズHDD
- 大容量のクライアントSSD
- AI用デバイス搭載の組み込みフラッシュメモリ
まず、第1段階と第6段階には大容量でコスト効率が良いHDDを推奨していることが特徴的だ。データの準備と取り込みの段階には、データ読み書きが高速なSSDを推奨している。3段階目から5段階目には、高速なSSDと大容量のSSDを推奨している。
AI技術の活用拡大で高まるストレージ需要
企業がAI技術のためにより多くのデータを使用する傾向が強まるのと同時に、AIインフラを最適化する必要が見えてきた。さまざまなベンダーがAI技術を中心にしたインフラの構築に注力している。Western DigitalによるAIデータサイクルと、各ステージに適したストレージの定義も、AIモデル開発の速度や精度、コスト効率を高めることに寄与する取り組みの一つだと捉えることができる。
2022年から2023年にかけてHDDもSSDも需要が低迷し、価格が大幅に下落する傾向が目立ったものの、2024年第1四半期からストレージの需要は回復し始めている。調査会社IDCのアナリストであるジェフ・ジャヌコウィッツ氏によると、AI技術によるデータ生成の需要が高まるのとともに、ストレージ需要が高まってくる。
ジャヌコウィッツ氏は、企業はこれからますます多くのデータを保存する必要があると指摘する。AIモデルを改善するにはデータが必要であり、利用できるデータは日々増加する傾向にあるからだ。
次回はAIデータサイクルを前提にしつつ、Western Digitalがどのようなストレージ製品を提供するのかを紹介する。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
技術文書・技術解説
[Jamf Japan 合同会社] MDMだけでモバイルセキュリティは十分? 不足する対策を16項目でチェック -
製品資料
[株式会社ウェーブスプリッタ・ジャパン] 100Gbps対応の光トランシーバーはどう選ぶ? 10分で分かる選定のポイント -
製品資料
[株式会社フィックスターズ] 組み込み開発の生産性と機密性を両立、自社環境で構築する「セキュアAI」活用術 -
製品レビュー
[ServiceNow Japan合同会社] 問い合わせの約9割を自動で解決、AI主導の自律型CRMがもたらす業務変革の全貌 -
市場調査・トレンド
[ServiceNow Japan合同会社] AI活用が業務自動化で止まる理由は何か? 調査で判明した課題と変革への道筋
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
AI全部入り「Microsoft 365 E7」に企業が二の足を踏む訳 移行意向はわずか4%
-
2
なぜOpenAIやAnthropicのAIは「脱走」したのか 情シスが迫られるエージェント統制
-
3
【基本情報技術者試験】「デュプレックスシステム」と「デュアルシステム」の違いは?
-
4
脱VMwareの前提が崩れる BroadcomのVDDK公開停止で確認すべき点
-
5
Anthropicが明かす AIは入力データを「どこまで覚えているのか」
-
6
GitHubが指摘 AIが書いた「おそらく動くコード」が招くシステム崩壊
-
7
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
8
「Microsoft一択」で本当にいいのか 知らぬ間にライセンス費用が膨らむ真相
-
9
ただなのに「12時間以内の復旧」も要求 無償OSSに商用レベルを求める企業の末路
-
10
「にゃんこ大戦争」がAWSを脱出した理由 無停止移行に潜む“わな”
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
-
2
5回聞くだけじゃ足りない? トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
3
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
4
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か? 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
マンガで解説:「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
7
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
8
情報セキュリティ対策早分かりガイド:25の自社診断で弱点と解決策を理解
-
9
国税庁の次世代基幹システム「KSK2」稼働開始に向けて、対応すべき変更点とは?
-
10
AIが「わざわざ使うツール」になっていない? 業務で自然に使う導線にする秘訣
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー