データセンターと自動車の要件間のギャップを埋める

Phisonは、次世代のAI搭載型自動車システムに、エンタープライズグレードのスピード、応答性、信頼性を提供します。.

自動運転、ADAS（先進運転支援システム）、車載AIといった技術が、高いスループット、低遅延、そして安定したサービス品質を必要とするようになるにつれ、車載ストレージはデータセンターレベルの要求を満たすべく進化を遂げています。こうした技術革新により、自動車環境に求められる耐久性と信頼性を維持しながら、エッジでリアルタイムなパフォーマンスを実現する新たなストレージアーキテクチャが生まれています。.

数十年にわたり、企業環境は高性能コンピューティングの標準を確立し、要求の厳しいワークロードの下でも、高スループット、低遅延、予測可能なサービス品質で膨大なデータ量を処理してきた。. 

こうした期待は、現在、自動車システムにも影響を与えている。車両にAI、先進運転支援システム（ADAS）、自動運転機能が搭載されるにつれ、エッジで前例のない量のリアルタイムデータを処理する必要が生じ、ストレージはこれまで以上に制約の多い環境下でエンタープライズクラスの応答性を実現することが求められるようになっている。.  

自動車システムでは高性能ストレージへのニーズが高まっているものの、今日のデータセンターの性能に追いつくには至っていない。現在、主流の自動車ではUFS 3.1または4.1ストレージが使用されており、その速度は約2.1～4.3Gbpsであるのに対し、エンタープライズデータセンターではPCIe Gen5やGen6 SSDが採用され、14～28Gbpsの速度を実現している。.  

読む: メモリとストレージのソリューションが豊かな自動車体験の鍵となる理由

データセンターの標準規格が現代のパフォーマンス要件をどのように定義するか

データセンターにおいて最も重要な指標は次の3つです。 

• スループット、つまり一度に処理できるデータ量
• レイテンシー、つまりデータへのアクセスと配信の速度
• サービス品質（QoS）とは、ワークロードの変化に応じてパフォーマンスが一定に保たれることを保証するものです。

従来、車載ストレージは車両の負荷が比較的小さかったため、耐久性とデータ保持期間が重視されていました。しかし今日では、車両はセンサー、カメラ、レーダー、ライダー、テレメトリなどから膨大な量のリアルタイムデータを生成・処理しています。. 

これにより、ストレージは受動的なインフラストラクチャから、AIやその他の高度なシステムが情報を処理し意思決定を行う速度に直接影響を与える能動的なパフォーマンスレイヤーへと変化します。車載ストレージは現在、高いスループットと低いレイテンシを必要としており、業界がUFSストレージからより高性能なソリューションへと移行するにつれて、最終的にはQoSの向上も必要となるでしょう。.  

なぜ一貫性が最高のパフォーマンスと同じくらい重要なのか

AI搭載車両においては、最高速度と同様に、一貫性も重要である。. 

企業システムでは、ストレージの不整合はアプリケーションの速度を低下させる。車両においては、レイテンシの不整合は、安全性やナビゲーションに関わるリアルタイムの意思決定システムに影響を与える可能性がある。. 

そのため、自動車の性能は、企業インフラで使用されているような、予測可能なQoSモデルにますます依存するようになっている。. 

データセンターはこれまで、拡張性、スループット、パフォーマンスの一貫性を重視して最適化されてきた一方、自動車は耐久性、耐熱性、リアルタイム応答性を重視してきた。AI駆動型の自動車システムは、これらすべてを同時に必要とするようになった。. 

この融合は、両業界におけるストレージアーキテクチャを再構築しつつある。. 

自動車システムは急速に進化している

車両は、膨大な量のデータをローカルで処理する高度なエッジコンピューティングプラットフォームになりつつある。. 

この変化を推進している要因は3つあります。 

1. ADASと自動運転の成長

ADAS（先進運転支援システム）は、従来の自動車システムに比べてストレージ容量をはるかに多く要求する。1台の車両で、高解像度カメラ、レーダー、ライダー、GPS、地図、ドライバー監視システム、AI推論エンジンからの入力を同時に処理する可能性がある。. 

これらのシステムは、極めて低い遅延で取り込み、処理、保存、取得する必要のある連続的なデータストリームを生成します。自律性が向上するにつれて、こうした要求はますます高まるでしょう。. 

2. センサーデータとビデオデータの爆発的増加

カメラ、ライダー、レーダー、テレメトリ、AIデータなどを組み合わせると、ストレージが車両性能における主要なボトルネックの一つとなる可能性がある。. 

従来の車載ストレージは、これらのワークロードに必要なスループット、低遅延、および持続的なパフォーマンスを実現するように設計されていませんでした。. 

3. AIの拡大 

AIは自動車インフラを根本から変革しつつあります。推論ワークロードでは、最小限の遅延で大規模なデータセットに迅速にアクセスする必要があり、わずかな遅延の増加でも、運転支援システムやリアルタイム分析システム全体の応答性が低下する可能性があります。. 

その結果、ストレージ性能は車両全体のインテリジェンスと密接に結びつきつつあります。車両には、より高速なデータ取り込み、より高い持続的なスループット、より低いレイテンシ、より予測可能なQoS、そして将来のAI成長に対応できる拡張性が必要とされています。. 

これらは、長年にわたりエンタープライズストレージのあり方を形作ってきたのと同じ優先事項である。. 

データセンターと自動車の要件の融合 

データセンターのストレージと自動車インフラの間のギャップは縮小しつつある。車両が分散型AIシステムへと進化するにつれ、エンタープライズコンピューティングやエッジコンピューティングで用いられる多くのアーキテクチャ原則が採用されつつある。. 

実際には、これはAIとリアルタイム処理の要求によって形成される車両システムに、データセンターレベルの性能、拡張性、信頼性をもたらすことを意味する。. 

崖っぷちを走る 

エッジコンピューティングはもはや工場、小売業、通信業界に限られたものではありません。自動車自体が、ローカル処理、AI推論、リアルタイム分析のための分散型エッジプラットフォームになりつつあります。これにより、従来の自動車アーキテクチャでは対応できなかったストレージ性能への要求が生じています。. 

課題は単に処理能力の問題ではなく、AIによる継続的な意思決定を支えるのに十分な速さでデータを移動させることにある。. 

リアルタイムの意思決定はストレージに依存する 

リアルタイムAIは、高速かつ安定したデータ転送に依存している。自律システムは、読み取りの遅延やストレージの不安定な動作を待つことはできない。. 

低遅延ストレージは、特に高解像度マップの読み込みやデータロギングなどにおいて、自動車アーキテクチャにとって不可欠です。これは、システムが状況を分析し、センサーフュージョンデータを処理し、AI推論を実行し、ナビゲーションの変更に迅速に対応できる速度に影響します。. 

ストレージはもはやバックグラウンドコンポーネントではなく、アクティブなコンピューティングパイプラインの一部となっている。. 

ストレージは今やパフォーマンス向上の鍵となっている。 

かつてストレージは主に容量と耐久性で評価されていた。しかし現在では、予測可能なレイテンシ、持続的なスループット、インテリジェントなワークロード管理、そして混合ワークロード下での継続的なQoSも求められるようになっている。. 

主なポイント： 

• 車両はインテリジェントなエッジコンピューティングプラットフォームになりつつある
• AIワークロードにはデータセンター並みのパフォーマンスが求められる
• 一貫したQoSは自動車の信頼性にとって極めて重要である。
• ストレージがAIの応答性とシステム安定性を左右するようになった

読む: 進化する自動車アーキテクチャが新たなデータ ストレージの機会を生み出す

自動車環境にデータセンター機能を導入する際の課題

自動車システムはますますデータセンタークラスの機能を必要とするようになっているが、エンタープライズレベルのパフォーマンスモデルを車両に導入するには、5つの大きな課題が加わる。. 

1. 熱的制約

車両は、非常に幅広い温度環境下で動作します。制御されたデータセンターとは異なり、自動車システムは高温、低温、および環境ストレス下でも性能を維持する必要があります。そのため、性能を一定に保つには、高度な熱管理とコントローラーレベルの最適化が不可欠です。. 

2. 電力制限

車載プラットフォームは厳しい電力制限下で稼働する。ストレージは、消費電力や発熱量を大幅に増加させることなく、高いスループットと低いレイテンシを実現する必要がある。. 

次世代車両アーキテクチャにおいては、効率性、性能、信頼性のバランスを取ることが不可欠である。. 

3. 環境耐久性

自動車システムは、振動、長いライフサイクル、断続的な電力供給、粉塵や汚染物質への曝露といった過酷な環境にも直面します。ストレージは、これらのあらゆる条件下で信頼性を維持する必要があります。.  

そのため、ファームウェアの最適化と高度な信頼性メカニズムが特に重要となる。. 

4. コスト感度と拡張性

自動車メーカーは、将来のAIの発展を見据えた計画を立てる中で、コスト面でのプレッシャーにも直面している。ストレージアーキテクチャは、過剰なコストや複雑さを加えることなく、効率的に拡張できるものでなければならない。.  

そのため、柔軟で拡張性の高い設計の価値はますます高まっている。. 

5. フォームファクタ

車両の激しい振動に耐えるため、現在では95%を超える車載ストレージがプリント基板（PCB）に直接はんだ付けされています。最新のエンタープライズ向けSSDはプラグイン式／ホットスワップ対応であるため、ニーズの変化に応じてパフォーマンスや容量を容易にアップグレードできます。また、プラグイン式SSDはマザーボードの故障時にも保存データの復旧が容易ですが、組み込み型の固定ストレージドライブではデータが永久に失われる可能性があります。.  

今日のデータセンターと自動車規格の格差

データセンターと自動車の規格の違いを見れば、自動車業界がデータセンターのストレージと同等の性能と柔軟性を実現するためには、まだやるべきことがいくつかあることが明らかだ。.自動車システムの進化と車載データストレージの性能向上に伴い、適用される規格は、現在データセンターに適用されている規格とより密接に整合していくようになるだろう。.  

Phisonはどのようにしてこの移行を実現しているのか

企業向けインフラと自動車向けインフラが融合するにつれ、コントローラーとファームウェアに関する高度な専門知識を持つベンダーの重要性が高まっている。. 

Phisonは、最も重要な性能と信頼性に関する決定が数多く行われるコントローラー層とファームウェア層においてソリューションを設計しています。これにより、特に以下の3つの分野において、エンタープライズグレードの性能要件と車載グレードの信頼性要件とのギャップを埋めることが可能になります。.

1. コントローラーレベルの最適化

高性能な車載システムには、高速なNANDフラッシュメモリ以上のものが必要です。コントローラ設計は、安定したスループット、低遅延応答性、ワークロードのバランス調整、そして効率的な熱管理と電力管理を実現するために不可欠です。. 

Phisonは、エンタープライズ、組み込み、エッジ環境における豊富な経験を活かし、制約のある条件下でのリアルタイムAIワークロードをサポートします。. 

2. ファームウェアのインテリジェンスとQoSの一貫性

ファームウェアは、負荷の高いワークロードの予測可能性を左右する要素になりつつある。自動車AIシステムにおいては、パフォーマンスの不安定さが重要なリアルタイム処理を阻害する可能性がある。. 

Phisonのファームウェア最適化は、ADAS、自動運転、車載AIに共通する多様なワークロード全体で一貫したQoSを維持するのに役立ちます。. 

3. 拡張可能なポートフォリオアプローチ

このような融合に伴い、時間の経過とともに進化できるストレージアーキテクチャが求められています。パフォーマンス重視のPascari Xシリーズをはじめとする当社のPascariエンタープライズSSDは、要求の厳しいエッジ環境やエンタープライズ環境において、拡張性の高いパフォーマンス、信頼性、耐久性を実現するという、より包括的なアプローチを反映しています。. 

AIのワークロードが車両全体に拡大するにつれて、その柔軟性はますます重要になるだろう。. 

読む: Phison の Michael Wu 氏が自動車データ ストレージの将来を展望する

自動車保管の今後の展望

自動車インフラは、分散型エッジコンピューティングにますます似てきている。ADAS（先進運転支援システム）、自動運転、車載AIは、ストレージを現代のエンタープライズシステムで使用されているような、高スループット、低遅延、そして一貫したQoS（サービス品質）モデルへと押し上げている。. 

同時に、車両は厳しい熱、電力、耐久性、信頼性の制約の中で動作しなければならず、そのため自動車環境は他に類を見ないほど過酷なものとなっている。. 

そのギャップを埋めるには、ストレージハードウェアの改良だけでは不十分だ。インテリジェントなコントローラアーキテクチャ、高度なファームウェア最適化、そしてエッジにおけるリアルタイムAIのためのスケーラブルなシステム設計が求められる。. 

車両がインテリジェントなコンピューティングシステムへと進化するにつれて、ストレージは次世代の自動車AIとモビリティ革新にとって、さらに重要な基盤となるだろう。. 

ここにPhisonの重要な役割があります。コントローラーレベルの革新、ファームウェアのインテリジェンス、そして拡張性の高いストレージアーキテクチャを通じて、当社は自動車メーカーやテクノロジープロバイダーが、最新の車両プラットフォームにデータセンタークラスのパフォーマンス、一貫性、信頼性をもたらすことを支援します。. 

詳細はこちら フィソン自動車ソリューション または パスカリの営業担当者にお問い合わせください 今日。.

よくある質問（FAQ）：