エンタープライズAIの需要が64G FCの根拠となる

ファイバーチャネルは AI の成長に対応できる技術的機能を提供し、64G FC はデータ集約型 AI アプリケーションのバックボーンとなります。

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のトレーニング ワークロードの増加により、データ センター インフラストラクチャが変革しています。帯域幅、低レイテンシ、一貫したパフォーマンスに対する AI の絶え間ない需要は、従来のストレージおよびネットワーク テクノロジに負担をかけています。ここで 64G ファイバー チャネル (FC) が登場し、AI の高まる要件を満たすために必要な技術的機能を提供します。64G FC は、データ集約型 AI アプリケーションのバックボーンとして機能し、優れたパフォーマンス、信頼性、スケーラビリティを備えたシームレスな運用を保証します。

企業には AI が必要であり、それは AI がファイバー チャネル (FC) データを必要とするのと同じくらいです。エンタープライズ市場は、クラウド サービスに依存するのと同じように AI に依存しています。どちらも、ソフトウェア開発の加速、ASIC の設計、ドキュメントの作成、顧客サポートの提供など、主要なビジネス機能に対処するために不可欠です。企業は、クラウド サービスと同様にモデルをトレーニングして展開できます。機械学習モデルをホストするためのオープン ソース プラットフォームとコミュニティを基盤として使用し、安全な企業サンドボックス内の企業データのファイバー チャネル レプリカでモデルをトレーニングできます。これらのモデルは、微調整して既存の本番データに展開することができ、ビジネス機能を強化する推論エンジンとして機能します。

FCデータでエンタープライズAIソリューションを活用する方法

エンタープライズ AI は、人工知能テクノロジーを適用して、大規模な組織内でのビジネス上の課題に取り組み、運用を改善し、イノベーションを促進します。実験的または消費者向けの AI とは異なり、エンタープライズ AI は、既存のデータとシステムを活用して測定可能な結果を​​もたらし、エンタープライズ レベルのワークフローにシームレスに統合されるように設計されています。

 エンタープライズAIのユースケース

• 操作方法: AI 駆動型チャットボット、カスタマイズされたマーケティング、感情分析
• 予知保全： 製造またはインフラストラクチャの問題を特定して解決する
• 不正検出： 金融取引の異常を発見する高度なモデル
• 労働力の最適化: AIを活用したスケジュール管理、リソース配分、分析
• サプライチェーンの最適化: 需要を予測し、在庫を最適化し、物流を簡素化します
• 製品の推奨事項: 顧客の閲覧分析、人口統計などに基づきます。
• リスクアセスメント： 予測分析の使用
• 意思決定支援システム： データセットを分析して経営上の洞察を提供する

エンタープライズ AI は、特定のビジネス ニーズに合わせて設計された事前トレーニング済みモデルをカスタマイズする点で、大規模 AI とは異なります。このアプローチでは、長いトレーニング サイクルではなく、効率的なデータ処理、安全な統合、迅速な推論を重視します。

エンタープライズ AI は、製造業の予測保守からパーソナライズされた顧客体験まで、さまざまな業界を変革しています。ユースケースでは、大規模なデータセットをリアルタイムで処理することが多く、堅牢なストレージ ネットワークが必要です。ファイバー チャネルを活用することで、企業は AI 環境が最小限の中断と最大限の効率で実用的な洞察を提供し、AI アクティビティの全範囲をサポートできるようになります。

ファイバーチャネルの技術的優位性

ファイバー チャネルの技術的特徴は、ロスレス データ転送、ファイブ ナイン (99.999%) の信頼性、専用帯域幅、スケーラビリティなどであり、エンタープライズ環境に特に適しています。ファイバー チャネルは、ミッション クリティカルなアプリケーションに不可欠な要件である予測可能なパフォーマンスを保証します。64G FC と FC-NVMe の導入により、スループットが XNUMX 倍になり、FC SAN 全体でフラッシュ ストレージへの超高速アクセスが提供され、FC の特長である整合性と信頼性が維持されるため、これらの利点がさらに強化されます。効率的なプロトコルと信頼性の高いエラー管理の組み合わせにより、FC は、高性能で信頼性の高いデータ操作を必要とするエンタープライズ環境の基盤となるテクノロジーとなっています。

ファイバーチャネルの主な技術的利点は次のとおりです。

• 決定論的パフォーマンス: FCはロスレス環境で一貫したレイテンシを保証し、大規模な推論ワークロードを効率的にサポートします。
  • ビデオ分析や医療診断などのリアルタイムAIアプリケーションに不可欠
  • 64G FC: 企業はポートあたり最大12,800 MB/秒のスループットを実現
• 高度なプロトコル: FC-NVMeは従来のボトルネックを解消します
  • 効率的なI/O操作を実現
  • NVMeストレージの潜在能力を最大限に活用
• エラー処理： FCは、オンザフライで高度なハードウェアベースのエラー訂正を採用しています。
  • データの整合性を確保し、重要な操作中の中断を最小限に抑えます

AI ワークロードには、トレーニングと推論の要求に対応しながら、稼働時間と信頼性を確保できるストレージ ネットワークが必要です。ファイバー チャネルの技術的優位性は、これらのニーズにシームレスに適応し、エンタープライズ AI の導入に不可欠なパフォーマンス、予測可能性、拡張性を提供します。ファイバー チャネルを採用することで、企業はストレージ ネットワークのボトルネックを気にすることなく、自信を持って AI イニシアチブを拡張できます。これらの利点により、エンタープライズ データを代替の AI データ プールとファブリックに転送する必要性が最小限に抑えられます。

ファイバーチャネルとエンタープライズ AI: 完璧な組み合わせ

AIライフサイクルにおけるFCの役割

ファイバー チャネルは、エンタープライズ AI ワークロードをライフサイクル全体にわたって強化します。準備中のデータセットへの高スループット、トレーニング中の高スループット IOPS、推論中の低レイテンシを保証します。堅牢なアーキテクチャにより、高可用性が保証され、中断が軽減され、AI ライフサイクルの各フェーズ間のシームレスな移行が促進されます。

AI ライフサイクルのファイバーチャネル機能には以下が含まれます。

• データの収集と準備: ペタバイト規模のトレーニングデータを適切な形式に整理する
  • FCはすでに現在の企業インフラの一部となっている
  • FCは、大規模なデータセットの取り込みに高いスループットを確保し、データが失われないことを保証する信頼性を備えています。
• トレーニング: 反復アルゴリズムを使用して膨大なデータセットと企業データを使用したモデルを最適化
  • FC-NVMe は NVMe SSD のパフォーマンスを向上させ、超高速ストレージアクセスを実現します。
  • FC によりモデルトレーニングのターンアラウンドが高速化
• 展開と推論: 企業インフラに簡単に導入可能
  • 実際の企業の問題解決と迅速な予測のためのカスタムモデルの採用
  • FCの低遅延データアクセスにより、不正検出に不可欠なリアルタイム推論が可能になります。

ファイバー チャネルは、企業の FC ストレージ デバイスをエンタープライズ AI コンピューティング ノードにロスレスかつスケーラブルな方法で相互接続することにより、AI ライフサイクルのすべての段階がシームレスに実行されることを保証します。

ファイバーチャネルはRAGクラスタに拡張性とパフォーマンスを提供します

クラスターは AI インフラストラクチャにとって極めて重要であり、膨大なデータセットをスケーラブルかつ効率的に処理できるようにします。相互接続されたノードで構成されるクラスターは、並列処理をサポートして計算を高速化します。ファイバー チャネル (FC) は、シームレスな拡張を可能にするスケーラブルで高性能なストレージを提供することで、AI トレーニング クラスターを強化します。

検索拡張生成 (RAG) は、AI と外部データ検索を組み合わせて、精度と関連性を向上させます。ドメイン固有のデータやリアルタイム データを動的に組み込むことで、RAG は静的なモデル知識と最新情報のギャップを埋め、顧客サポートやドキュメントの要約などのアプリケーションに最適です。

FC を RAG フレームワークと統合すると、低レイテンシ、高スループットで大規模なデータセットにアクセスでき、パフォーマンスが向上するとともに、追加のストレージへのアクセスが拡張されます。FC の信頼性により、一貫したデータ取得が保証され、NVMe ストレージとの互換性により応答性が向上します。この統合により、要求の厳しい環境向けに最適化された、スケーラブルで最先端の AI ソリューションが実現します。

まとめ

ファイバー チャネルは、ストレージ ネットワーキング ソリューションであり、ジェネレーティブ エンタープライズ AI および ML トレーニング操作の戦略的実現要因です。ワークロードがますます複雑になるにつれて、FC-NVMe や 64G FC などのイノベーションにより、組織はデータ準備、モデル トレーニング、リアルタイム推論など、あらゆる段階で AI パイプラインを最適化できるようになります。ファイバー チャネルにより、企業はインフラストラクチャを将来にわたって保護しながら、既存の投資を活用してエンタープライズ AI を展開し、新しいビジネス インサイトと機会を発見できます。

ファイバー チャネルのロスレスな性質によりデータの整合性が保証される一方、低レイテンシ、高信頼性、比類のないスケーラビリティにより、ストレージ ネットワークは AI ワークロードの増え続ける需要に対応できます。Retrieval-Augmented Generation (RAG) などの動的フレームワークを強化する場合でも、大規模なトレーニング クラスターをサポートする場合でも、ファイバー チャネルはスケーラブルで高性能なバックボーンを提供し、イノベーションと運用効率を促進します。

組織が AI を活用するにつれて、ファイバーチャネルは最前線に立ち続け、精度とパフォーマンスを備えた革新的なソリューションを実現します。

このレポートはマーベルの後援を受けています。このレポートで表明されているすべての見解や意見は、検討中の製品に対する当社の公平な見解に基づいています。

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