今週ラスベガスで開催された Pure//Accelerate 2025 カンファレンスの冒頭基調講演では、AI の世界ではディスク ストレージは時代遅れになりつつあるという大胆な主張がなされました。
これを裏付けるように、Pure StorageのCEO兼会長であるチャールズ・ジャンカルロ氏は、Metaの設計において、Pure DirectFlashモジュール（DFM）が次世代データセンターで稼働するAIアプリケーションに最適なストレージ媒体として認定されたと述べました。Metaは、従来のSSDを置き換え、AIファクトリーアーキテクチャからディスクを排除するために、75TBのDFMを導入する予定です。
「Meta が Pure Storage DFM を選択したのは、データセンター全体の設置面積と電力要件を 25% 削減しながら、より低いコストではるかに高いパフォーマンスを提供できるからです」と Giancarlo 氏は述べています。
FlashBlade//EXA製品の発表
その後、ハイエンドAIおよびハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）に特化したフラッシュ製品の一般提供開始を発表しました。FlashBlade//EXAと呼ばれるこの製品は、大規模なAIおよびHPCワークロードに特有の高い同時実行性と膨大なメタデータ操作に対応するよう設計されており、単一のネームスペースで10テラバイト/秒を超える読み取り性能を実現します。
ジャンカルロはFlashBlade//EXAの利点をいくつか説明しました。この製品の特徴は以下の通りです。
- データとメタデータを個別にスケーリングします。
- 多次元パフォーマンスを可能にする既製のサードパーティ データ ノードを使用して、大規模なスケールを実現します。
- 標準プロトコルとネットワークを使用することで、展開、管理、スケーリングの複雑さを軽減します。
「AIはストレージ市場に破壊的な変化をもたらし、従来のストレージ環境ではAIやHPCに求められる大規模な並列処理に対応できなくなっています」と、コンサルティング会社Moor Insights & Strategyのアナリスト、マット・キンボール氏は述べています。「Pure StorageはFlashBlade//EXAによって、メタデータパフォーマンスの潜在能力を解き放つという10年にわたる経験を活かし、これらの環境の管理に伴う複雑さを抽象化します。」
AIとGPUの機能に追いつく
従来のストレージシステムは、現代のAI要件を満たすように設計されていませんでした。大規模なAIやHPCに適用すると、並列かつ同時実行の読み取り・書き込み、メタデータパフォーマンス、超低レイテンシ、非同期チェックポイント、そして予測可能な高スループットといった要件により、深刻な制約に直面します。AIエンジンやGPUに関連するストレージプラットフォームは、大規模な柔軟性を実現するために、並列かつ分散型のアーキテクチャを提供できる必要があります。
「ストレージ管理をやめ、データ管理を始める時が来ました」とジャンカルロは述べた。「AIが企業データの潜在的価値を高め、サイバー脅威がそれを脅かす中、データストレージアーキテクチャとデータ管理ツールは追いついていません。」
前世代の高性能ストレージシステムは、予測可能で定常的なワークロードを扱う従来のHPC環境向けに最適化されていました。AIワークロードははるかに複雑でマルチモーダルです。膨大な量のテキスト、画像、動画を扱い、これらすべてを数万基のGPUで同時に処理します。このような環境では、ディスクの速度はあまりにも遅く、一般的なSSDでさえ追いつくのに苦労します。
FlashBlade//EXAは、GPU利用の経済性から常に高いGPU利用が求められるAIワークロードの課題に対応するために特別に開発されました。そのため、最速のストレージシステムでサポートされる必要があります。Giancarlo氏によると、Pure StorageのメタデータエンジンとPurityオペレーティングシステムにより、FlashBlade//EXAは競合製品を大きくリードしています。
これを裏付けるように、彼はガートナーの最新のプライマリストレージプラットフォームに関するマジック・クアドラントを引用し、ピュア・ストレージがトップに位置付けられていることを示しました。この地位を維持するために、同社は収益の20%以上を研究に投資しています。Metaは次世代AIファクトリー向けに75TBのフラッシュモジュールを標準化していますが、Pureはすでに150TBのDFMを提供しており、年末までに300TBのモジュールを投入する予定です。
「私たちはデータストレージをコモディティではなく、ハイテクとして捉えています」とジャンカルロ氏は述べた。「私たちはAIとエンタープライズのためにストレージを改革しています。」
FlashBlade//EXAは最大10万GPUまで拡張可能ですが、このような規模はハイパースケーラーにのみ適用されます。エンタープライズのニーズは通常、はるかに小規模です。FlashBladeアレイの他のバージョンは、エンタープライズ環境に適しています。
NVIDIAのストレージ ネットワーキング テクノロジ担当バイスプレジデント、ロブ デイビス氏は次のように述べています。「データは企業と工場にとっての原動力であり、AIアプリケーションのパフォーマンスと信頼性に直接影響を与えます。NVIDIAのネットワーキング技術を搭載したFlashBlade//EXAプラットフォームは、組織がAIテクノロジの潜在能力を最大限に活用できるようにしながら、データのセキュリティ、スケーラビリティ、そしてモデルのトレーニング、微調整、そして最新のエージェントAIと推論の要件を満たすパフォーマンスを維持できるようにします。」
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