Pure Storage が NVIDIA DGX BasePOD 認定を取得し、エンタープライズ AI ソリューションを拡大

Pure Storage は、人工知能 (AI) アプリケーションをサポートする製品を強化し、AI Ready インフラストラクチャ (AIRI) で NVIDIA DGX BasePOD 認定を取得した最初のエンタープライズデータストレージベンダーの 1 つとなりました。さらに、Pure は現在、Cisco と提携して、AI 向け FlashStack 向けの新しい Cisco Validated Designs を提供しています。これらの機能強化により、企業は効率的かつ確実にデータにアクセスできるようになり、新しい AI アプリケーションやスケーラブルなビジネス成果の基盤を展開するために不可欠になります。

同社のデータストレージプラットフォームは、市場で最も包括的なプラットフォームの 1 つとして認識されており、データキュレーション、モデルトレーニング、推論を含む AI ワークフロー全体で比類のない効率とパフォーマンスを提供します。これは、企業全体の AI 導入のすべての段階に当てはまります。 Pure Storage は、世界中で最先端の AI イニシアティブを推進し、顧客があらゆる規模の AI プロジェクトを開始できるようにし、ニーズの進化に合わせて拡張できるデータストレージ基盤を提供してきました。

AI 対応インフラストラクチャ参照モデル

Pure Storage のポートフォリオにおける重要な進歩の 2017 つは、NVIDIA と共同開発された AI-Ready Infrastructure (AIRI) リファレンスアーキテクチャです。 2018 年の FlashBlade と XNUMX 年の AIRI の導入以来、Pure Storage は最適化された AI ストレージのリーダーであり続けています。 AI 用の NVIDIA DGX BasePOD リファレンスアーキテクチャ上に構築され、最新の FlashBlade//S ストレージプラットフォームを使用する AIRI により、AI 導入の簡単かつ迅速な拡張が可能になり、企業は IT 管理ではなく洞察を引き出すことに集中できるようになります。

もう 1 つの重要なサービスは、 AI 用 FlashStack、Cisco と協力して作成され、IT チームが新しい AI アプリケーションスタックとデータパイプラインを管理できるように支援します。の AI を活用した FlashStack 向けにシスコが検証した設計 NVIDIA AI Enterprise ソリューションは自動化のためのプレイブックを提供し、企業が共通の AI モデルを効率的かつ安全に導入できるようにします。

portworx by Pure Storage は、コンテナ化された環境における AI ワークロードの複雑さに対処します。ノートブックとパイプラインの迅速なセットアップを可能にすることでデータサイエンスの生産性が向上し、モデルのトレーニングと予測の俊敏性が促進されます。 Portworx はパイプラインのさまざまな段階でデータ保護も提供し、マルチクラウド環境でのストレージリソースの使用率を向上させることでコスト削減に貢献します。

AI への取り組みを柔軟に保つ

AI の需要が高まる中、Pure Storage は最先端の AI プロジェクトに適した、コンテナ対応の高性能データストレージプラットフォームを積極的に提供してきました。このプラットフォームは、大規模な AI トレーニング環境の開発と複雑な AI モデルの展開をサポートし、顧客の AI ジャーニーに柔軟性を提供します。

企業は意思決定、業務効率、拡張性を向上させるために AI を急速に導入しています。ただし、AI を効果的に統合するための課題は、適切なデータストレージインフラストラクチャを確立することにあります。このようなインフラストラクチャでは、コストを管理しながら、データにすぐにアクセスでき、ニーズ、ポリシー、セキュリティに準拠していることを保証する必要があります。 Pure Storage は、こうした AI の需要を満たす効率的で高性能なソリューションを提供します。自動化され、回復力があり、スケーラブルであり、変化するニーズに適応し、幅広い高性能 AI アプリケーションをサポートするように設計されています。

「変化の推進力」調査結果

さらに、Wakefield Research との共同研究により、Pure Storage は「変化の推進者: AI 導入におけるエネルギーとデータの課題への対応」というタイトルのレポートを発表しました。この出版物は、AI テクノロジーの利点を最大限に活用し、エネルギー消費を効果的に管理し、企業の環境目標と整合させるためにデータインフラストラクチャを再検討することが重要であることを強調しています。

米国とヨーロッパで 500 名以上の従業員を雇用する企業の IT バイヤー 500 名を対象に行われたこの調査のハイライトは次のとおりです。

AI 導入に関連してコンピューティング能力要件が大幅に増加しており、導入者の 88% が劇的な増加を報告しています。注目すべきは、AI 統合後、ほぼ半数がコンピューティング能力を XNUMX 倍、あるいはそれ以上にする必要があるということです。
IT 購入者の 73% が、AI が伴うエネルギー消費に対する十分な準備ができていないことを認めており、AI のエネルギー需要に対する備えが不足しています。
AI はエネルギーを消費するだけでなく、データ管理の強化も必要であることが認識されています。アップグレードの具体的な領域には、データ管理ツール (48%)、プロセス (46%)、ストレージインフラストラクチャ (46%) が含まれます。
IT インフラストラクチャの更新はほぼ普遍的な傾向 (96%) であり、IT 購入者の 29% は AI のせいで完全な見直しが必要であると回答しています。
これらのアップグレードが持続可能性目標に与える影響は、89% が AI 導入後の ESG 目標の達成が困難であると報告しています。これに対処するために、AI テクノロジーを導入した、または 60 年以内に導入を計画している企業の XNUMX% は、ESG への取り組みを果たすために、よりエネルギー効率の高いハードウェアに投資するつもりです。

さまざまな分野での AI の導入の増加は、ビジネス運営における重要な変化を示していますが、多くの組織はインフラストラクチャの不足に直面しています。これらの欠陥は、特に主要な企業戦略や環境目標をサポートする際に、AI の可能性を最大限に活用する上で大きな障壁となります。この調査は、二酸化炭素排出量の削減が喫緊の課題であり、AI テクノロジーの導入を成功させるには IT インフラストラクチャの最適化が不可欠であるという IT プロフェッショナルの共通の感情を反映しています。

純粋な貯蔵

NVIDIA DGX

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