データ覚醒のためにAIの力を解き放つ
AI対応データインフラのリファレンスアーキテクチャホワイトペーパー
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企業ユーザー向け製品、ソリューション、サービス
AIの時代が到来しました。大規模なAIモデルはすでにデータに新たな活力を注入し、その固有の価値をさらに引き出しています。実際、AIの活用により、データは新しい石油のようなもの、つまり新たな生産性を推進するための重要な要素になりつつあります。もちろん、データインフラはデータを運ぶため、最終的には国のデータインフラの強さが、その国の前進と優位を保つ能力を決定します。
データインフラは、高品質なデータをAIコンピューティングで効果的に利用できるよう、高性能、強力な一貫性、弾力性、信頼性の高いデータアクセスサービスを提供する必要があります。そのため、AIコンピューティングに完璧に適合する、将来性のあるストレージ能力を備えたデータインフラは、大規模AIモデルの時代を強化する鍵となっています。
AI時代のデータインフラの課題
AI対応データインフラの定義と特徴
AI対応データインフラとは、AIアプリケーションやサービス向けに設計されたデータストレージソフトウェアとハードウェアシステムを指します。したがって、AI対応データインフラを構築するには、あらゆる面で包括的な準備が必要です。
リファレンス
アーキテクチャ
中央のAIクラスターは現在、数十万ではないにしても、数万枚のカードを装備できます。エッジAIモデルが多くの業界に速いペースで浸透し始めているなか、ファーウェイのAI対応データインフラリファレンスアーキテクチャとソリューションは、さまざまな業界の企業が弾力性、信頼性、オープン性に優れたAIデータインフラを構築するのを支援し、インテリジェンスとイノベーションを次の高度なレベルにまで高めることができます。
CIOへのアドバイス
AIはその原動力となるデータがあってこそのものです。企業は、データ資産の可視性、管理性、可用性を実現し、データを生産の重要な要素に変え、大規模なAIモデルサービスを迅速に実装するために、統合データレイクを構築する必要があります。
進化し続ける大規模AIモデルは、ますます高いコンピューティング能力が必要になります。企業は業界のベストプラクティスを参考にして、コンピューティング能力を単に積み重ねることから、その潜在能力をを完全に引き出すようシフトする必要があります。そのためには、AIに対応したデータインフラソリューションを活用した、将来を見据えたインテリジェントコンピューティングインフラを構築する必要があります。
データ資産は、大規模なAIモデルにとってますます重要になっています。モデルファイルやトレーニングデータなどのコアデータに対する改ざん、盗難、ランサムウェア攻撃は、膨大なリソースの浪費と経済的損失を引き起こす可能性があります。企業は、包括的なデータ保護機能を直ちに構築する必要があります。
データセンターアプリケーション向けの大規模なAIモデルトレーニングには莫大な投資が必要です。エッジアプリケーションは、生成AIが利益を生み出すことができる重要な分野です。企業は、大規模なAIモデルを収益化するために、ワンストップのトレーニング／推論HCIアプライアンスを使用してAI製品を迅速に開発し、発売する必要があります。
企業は、AIの準備状況を積極的に評価し、大規模なAI デル（特に大規模なAIモデル用のストレージ）に特化した技術チームを構築し、専門能力を向上させる必要があります。
