NvidiaとDDNのパートナーシップで高速なネットワークストレージを実現

NvidiaとDDNのパートナーシップで高速なネットワークストレージを実現

目次

1. 導入
2. ハイパフォーマンスネットワークストレージの提供
3. AIデータセンターの違い
4. GPUの飢餓
5. 大規模な言語モデル
6. NvidiaとDDNのパートナーシップ
7. Nvidiaネットワーキングの役割
8. DPUのアクセラレーション
9. GPU Direct Storage
10. パートナープログラムとリファレンスデザイン

🚀 ハイパフォーマンスネットワークストレージを提供するNvidiaとDDNのパートナーシップ

AIデータセンターでの高性能なネットワークストレージの提供において、NvidiaとDDNのパートナーシップは重要な役割を果たしています。これらのデータセンターでは、高性能なコンピューティングが提供されていますが、それだけでは不十分です。GPUは常にデータを必要とし、大量のデータを高速に処理する必要があります。特に、大規模な言語モデルなどのAIアプリケーションでは、数十億から数兆のパラメータが必要とされます。

このような膨大なデータを保持するためには、高性能で低遅延のネットワークストレージが必要です。DDNは優れたリモートストレージの提供を行っていますが、通常のデータセンターでは低遅延かつ高帯域幅のネットワークが備わっていません。そこで、Nvidiaのネットワーキング製品が重要な役割を果たしています。Nvidiaは、最大400ギガビット/秒のサポートを提供するネットワークアダプタを持ち、InfiniBandにおいてほぼマイクロ秒未満の遅延を実現しています。

また、DDNはDPUsを使用して、ストレージアプライアンスのパフォーマンスを向上させる取り組みを行っています。これにより、ネットワークやストレージアプリケーションとの緊密な統合が可能となり、最高のパフォーマンスを実現します。

🧠 大規模な言語モデルとは？

近年、大規模な言語モデルが非常に人気となっています。これらのモデルは、自然言語処理タスクにおいて驚異的な能力を発揮します。例えば、翻訳、要約、会話生成など、さまざまなタスクに使用されています。

大規模な言語モデルは、数年前から数兆のパラメータが必要とされており、その需要はますます増加しています。これらのパラメータを保持するためには、高性能なストレージが必要です。また、ストレージからデータを高速かつ効率的に取得する必要もあります。

🤝 NvidiaとDDNのパートナーシップの重要性

NvidiaとDDNのパートナーシップにより、AIデータセンターにおける高性能なネットワークストレージの提供が実現されています。DDNの優れたリモートストレージと、Nvidiaのネットワーキング製品の組み合わせにより、AIアプリケーションに必要な高速かつ低遅延のデータアクセスが可能となっています。

このパートナーシップにより、データセンターにおけるAIアプリケーションのパフォーマンスが向上し、効率的なデータ処理が可能となっています。

🌟 Nvidiaネットワーキングの役割

Nvidiaのネットワーキング製品は、AIデータセンターにおける高性能なネットワークインフラストラクチャの構築に重要な役割を果たしています。これらの製品は、高性能かつ低遅延のネットワーク通信を実現するために設計されており、データの高速な転送と効率的なデータアクセスが可能となっています。

Nvidiaのネットワーキング製品には、高帯域幅のネットワークアダプタやスイッチが含まれており、大規模なデータセンター環境においても十分なパフォーマンスを提供します。また、これらの製品は、EthernetやInfiniBandなどのさまざまなネットワーク規格に対応しており、柔軟なネットワークインフラストラクチャの構築が可能です。

Nvidiaのネットワーキング製品は、AIアプリケーションにおける高速かつ低遅延のデータアクセスを実現するために不可欠な要素となっています。

⚙️ DPUのアクセラレーション

DPU（データプロセッシングユニット）は、高性能なデータ処理を実現するために設計されたプロセッサです。これらのプロセッサは、アクセラレーション機能や高性能なネットワーク接続などを備えており、パフォーマンスの向上に大きく貢献しています。

DPUはARMプロセッサを搭載しており、既存のアプリケーションを簡単に移植することができます。また、高性能なネットワークポートやPCIポート、ストレージアクセラレータなどの機能を備えているため、ストレージやセキュリティなどのアプリケーションのパフォーマンスを最適化することができます。

DPUは、データパスにおいてネットワークポートからアクセラレータ、ARMプロセッサ、PCIポートに接続されるメインデータパスを持っています。これにより、高速なデータの移動と効率的なデータ処理が可能となっています。DPUには、データの暗号化やストレージアクセラレーションなど、さまざまなアクセラレーション機能が組み込まれており、高性能なデータ処理を実現しています。

DPUは、高性能なデータ処理を要求するAIアプリケーションにおいて、重要な役割を果たしています。

💾 GPU Direct Storage（GDs）

GPU Direct Storage（GDs）は、GPUアプリケーションにおいてストレージのアクセスを効率化する技術です。GDsは、通常、CPUをバイパスしてストレージとGPUの間でデータを転送するために使用されます。

通常のデータ転送では、CPUを介してデータをストレージからGPUのメモリに転送しますが、GDsを使用すると、ローカルドライブやリモートストレージとの間でRDMA（Remote Direct Memory Access）を使用してデータを転送します。これにより、CPUの負荷を軽減し、処理の効率化が可能となります。

GDsは、ストレージアプライアンスやネットワーク接続などのさまざまなアプリケーションに応用することができます。これにより、高速かつ低遅延のデータ転送が実現され、パフォーマンスが向上します。

Nvidiaのネットワーキング製品とDDNのストレージ製品は、GDsを使用して高性能なデータアクセスを提供しており、AIデータセンターにおいて重要な役割を果たしています。

🤝 パートナープログラムとリファレンスデザイン

NvidiaとDDNは、パートナープログラムを通じて連携し、AIデータセンターソリューションの開発や展開を加速しています。パートナープログラムに参加することで、早期アクセスやトレーニング、ホワイトペーパーやリファレンスデザインの作成など、さまざまな恩恵を受けることができます。

リファレンスデザインでは、Nvidiaの技術とDDNのストレージ製品が統合されたソリューションが提供されています。これにより、高性能なネットワークストレージの実装が容易となり、多くのお客様に対して迅速なサポートが可能となっています。

パートナープログラムとリファレンスデザインにより、NvidiaとDDNはAIデータセンターにおけるネットワークストレージの構築とパフォーマンスの最適化を支援しています。

ハイライト

• NvidiaとDDNのパートナーシップにより、高性能なネットワークストレージが実現されている
• 大規模な言語モデルには数兆のパラメータが必要であり、これに対応するために高性能なストレージが必要とされる
• Nvidiaのネットワーキング製品は、AIデータセンターにおける高速で低遅延のデータアクセスを実現する
• DPUは高性能なデータ処理やネットワーク接続を実現し、ストレージのパフォーマンスを最適化する
• GPU Direct Storage（GDs）は、ストレージとGPUのデータ転送を効率化し、パフォーマンスを向上させる
• パートナープログラムとリファレンスデザインにより、NvidiaとDDNはAIデータセンターの構築と最適化を支援している

よくある質問と回答(Frequently Asked Questions - FAQ)

Q: NvidiaとDDNのパートナーシップにはどのような恩恵がありますか？ A: NvidiaとDDNのパートナーシップにより、高性能なネットワークストレージの実現やソリューションの迅速な展開が可能となります。また、パートナープログラムに参加することで、新しい技術やトレーニングなどのリソースにアクセスすることができます。

Q: GDsはどのように機能しますか？ A: GDsはGPUとストレージとの間でデータ転送を効率化する技術です。通常はCPUを介してデータが転送されますが、GDsを使用することでCPUの負荷を軽減し、高速かつ低遅延のデータアクセスが可能となります。

Q: パートナープログラムとリファレンスデザインに参加するメリットはありますか？ A: パートナープログラムに参加することで、NvidiaとDDNの専門知識や早期アクセスなどの特典を受けることができます。また、リファレンスデザインを使用することで、ソリューションの迅速な展開やサポートの提供が可能となります。

リソース：

• Nvidia公式ウェブサイト
• DDN公式ウェブサイト