AIと継続的なデータストリームの時代において、SSDの書き込み耐久性が重要な理由
AIトレーニング、リアルタイム分析、データベース、ログ記録、キャッシングなどは、SSDの耐久性を徐々に低下させる継続的な書き込みアクティビティを発生させる可能性があります。この記事では、1日あたりのドライブ書き込み数（DWPD）が、SSDの耐久性をワークロードの要求に合わせて調整し、早期劣化を軽減するのに役立つ方法について説明します。.
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現代のワークロードにおけるスループットと耐久性のバランス：なぜ1つのSSDではすべてをこなせないのか
ストレージの選択を誤ると、パフォーマンスが低下するだけでなく、一部のワークロードでは過剰な仕様となり、他のワークロードでは耐久性の制限が生じる可能性があります。エンタープライズストレージの決定は、多くの場合、たった一つの質問から始まり、そして終わります。それは、「どのドライブが最速か？」ということです。.
大規模モデルの微調整における隠れたコスト：GPUを増やすことが必ずしも解決策ではない理由
大規模なAIモデルの微調整では、計算能力が枯渇する前にGPUメモリが制約となることがよくあります。この記事では、重み、オプティマイザの状態、勾配、活性化関数がメモリ需要を増加させる理由、GPUを追加することが高価な回避策となる理由、そしてその対処法について説明します。.
データストレージは2026年にAIの新たな寵児となる
（掲載画像は、マイケル・ウー氏を取り上げたフォーブスの記事より）企業は、より高速で高精度なAIを求めて、より大型のモデルやより多くのGPUに数十億ドルを投じている。しかし、最も強力なコンピューティングスタックでさえ、入力されるデータの速度にしか対応できず、AIは….
メモリがいっぱいになるとAIが性能低下する理由：キーバリューキャッシュ、コンテキスト、そして隠れた障害
KVキャッシュの増加がAI推論パフォーマンスを静かに低下させる仕組みと、メモリを考慮したインフラストラクチャが現代のAIワークロードのスケーリングに不可欠になりつつある理由を学びましょう。AI推論パフォーマンスは、GPUが計算能力の限界に達するずっと前に、KVの増加によって低下することがよくあります。.
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