今日の組織は、人工知能（AI）、機械学習（ML）、高度なアナリティクスを取り入れるためにITオペレーションを再構築しています。一方、世界中に散在するデータやワークロード、AIのトレーニングや推論ワークロードにより多くの時間がかかる中、リソース、特にグラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）が高価かつ希少という課題があります。
最も要求の厳しいAI、ハイパフォーマンス・コンピューティング、分析、ハイブリッドクラウド・ワークロード向けに最適化されたStorage Scaleソフトウェアを備えたハードウェアであるIBM Storage Scale Systemは、これらの課題に対処するために、構造化データと非構造化データの両方にソフトウェア定義のファイルおよびオブジェクト・ストレージを提供しています。
遅いIOに高速GPUがパフォーマンスを阻害されず、AIの可能性を最大限に引き出せるよう、Storage Scale System 6000はNVIDIA GPudirectストレージ・プロトコルをサポートします。これにより、GPUメモリーとローカルまたはリモート・ストレージ（NVMeまたはNVMe over Fabric（NVMe-oF）など）の間の直接的なデータ・パスが可能になります。このGPUDirectアーキテクチャーでは、ホスト・サーバーのCPUとDRAMがデータ・パスから削除されるため、ストレージとGPU間のIOパスが短くなり、高速になります。
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並列ファイル・システムの対象ユースケースは、エンタープライズAIやアナリティクスまで広がっている理由をご覧ください
複数の同時ワークロードに柔軟に対応できる、持続可能で低エネルギーで高性能なインフラストラクチャを構築します。
IBM Storage Scale Systemは、AI向けの情報サプライチェーンと、高性能な並列プラットフォームで複数のデータ・ソースに柔軟にアクセスできるように設計されています。
エッジからクラウドまでのグローバルなデータ連携でインフラストラクチャーをモダナイズするオープンなハイブリッドクラウドを構築します。
イノベーション、シンプルさ、そしてビジネス上の成果を享受しながらAIデータの課題を解決します。
持続可能な IT アーキテクチャーで IBM Storage Scale 用の高パフォーマンス・クラスターを作成するために設計された、オールフラッシュまたはハイブリッドのスケーラブルなストレージ・ビルディング・ブロックにアクセスします。
OpenShift®に最適なエンタープライズ AI コンテナネイティブのストレージ・ソリューションをご活用ください。
人工知能（AI）とビッグデータ向けにストレージ・インフラストラクチャーをモダナイズします。
お客様がAIによるメリットをより速く得られるよう、IBMとNVIDIAがどのようにエンド・ツー・エンドのリファレンス・アーキテクチャーを提供しているかをご覧ください。
クラウド・ストレージ、またはIBM Storage Scaleに接続されたその他のS3データで、高性能のデータ・パイプラインを実現します。
グローバル・データ・プラットフォームは、より多くのデータに迅速にアクセスできることにより、AI駆動型イノベーションとビジネスの成長を加速するように設計されています。