大学がAIイノベーションの次の波をいかに推進しているか

高等教育機関は、大規模なAIの実証の場となりつつあります。彼らの最大の飛躍は、膨大な量のデータを効率的に移動・管理できるかどうかにかかっています。.

AI かつては巨大IT企業の領域でした。しかし、大学のキャンパスから新たなイノベーションの波が生まれています。コンピューター科学者、生物学者、気候学者、社会学者が協力し、世界の最大の課題にAIを適用しようとしています。.

今日の学術データセンターは、従来のIT部門というより、AIスタートアップのインキュベーターのような役割を担っています。DNAの解読速度を向上させ、地球規模の気象システムをより正確にシミュレートし、さらには経済や人間の行動に潜む社会パターンを発見するモデルを構築・訓練しています。.

大学は営利企業とは異なり、独自の優位性ではなくオープンなコラボレーションを追求します。しかし、そのオープン性には制約が伴います。厳しい予算、変化するコンプライアンス要件、そして数百に及ぶ研究チームにまたがる極めて多様なワークロードをサポートする必要性などです。多くの大学は事実上、限られたリソースで何ができるかという最先端の実験を行っている、AIファーストのスーパーコンピューティング研究所となっています。.

課題は、大学がこれまで以上に多くの AI イノベーションを生み出している一方で、そのストレージとデータ アーキテクチャが必ずしもコンピューティングへの野心と同じペースで進化していないことです。.

極めて高いデータスループットが求められる3つの研究領域

今日、学術機関内で起こっているデータの急増は、測定可能かつ膨大であり、分野を超えて加速しています。ゲノム配列解析、気候モデル化、社会データの分析など、あらゆる分野が、発見を進展させるのに十分な速度でデータを移動させるという共通の課題に直面しています。.

ゲノミクス – 生命科学におけるデータの洪水

ヒトゲノム1個には約30億塩基対が含まれています。たとえ少数のサンプルをシーケンスしたとしても、ペタバイト規模の生データが生成され、AIによる分析のためには、繰り返し書き込み、保存、アクセスする必要があります。.

一流大学の研究チームは現在、ゲノミクスと機械学習を融合させ、疾患リスクの予測、タンパク質フォールディングのモデル化、そして個別化医療の実現に取り組んでいます。これらのワークロードは、数百万もの微細な読み取り・書き込みリクエストによってストレージに大きな負荷をかけます。そのため、データパイプラインが効率的にデータを供給できない場合、最高速のGPUでさえアイドル状態になります。.

データ移動における1ミリ秒のロスは、実行時間の延長、計算コストの増大、そして科学研究の進展の遅れにつながります。最終的な目標は、研究者が数週間、あるいは数か月も早く医学的知見を発見できるよう、スループットを向上させることです。.

気候モデリング – 地球全体のシミュレーション

学術的な気候モデルは、多くの場合、数千の計算コアを備えた高性能コンピューティング（HPC）クラスター上で実行され、各クラスターは衛星画像、大気データ、海洋データをリアルタイムで処理します。1回の実行で毎時間テラバイト単位の時系列データが生成されることがあり、その全てを書き込み、取得し、可視化して精度を検証する必要があります。.

I/Oスループットが低下すると、研究者はモデルを簡略化して解像度を下げたり、変数を省略したり、シミュレーションウィンドウを切り詰めたりする必要があります。これは科学的な精度を損ないます。高速ストレージにより、大学はより深く複雑なシミュレーションを実行できるようになり、長期予測や気候適応戦略の改善につながります。.

社会科学メガデータセット – ビッグデータの人間的側面

社会科学において、「ビッグデータ」は新たな次元を獲得しました。経済学者や社会学者は現在、数十年にわたる人口動態、モビリティ、行動に関するデータを用いてAIモデルを学習させ、不平等、健康状態、政策の有効性などを研究しています。これらのデータセットは、非構造化、断片化、機密性が高い場合があります。.

ここでもパフォーマンスは重要です。アナリストが迅速に反復処理を実行できれば、より多くの仮説を検証し、社会の動向をほぼリアルタイムで視覚化できます。しかし、大学はスピードとプライバシーおよび主権のバランスを取らなければなりません。特に、個人を特定できるデータや、厳格なコンプライアンス規則が適用される国境を越えたデータセットを扱う場合はなおさらです。.

読む: AIを変革する3つのトレンド

インフラギャップ：GPUだけでは不十分

ここ数年、多くの大学が GPUクラスター AIアクセラレーションを実現するために。しかし、GPUブームの裏には静かな問題が潜んでいます。それは、これらのアクセラレータは、十分な速度でアクセスできないものを高速化できないということです。.

AIワークロードは膨大なデータ量を必要とすることで知られています。数百万もの小さなファイルの読み書き、メモリ間でのパラメータのシャッフル、そしてSSD、DRAM、GPUメモリ間でのデータの絶え間ない移動などが発生します。ストレージ層が追いつかなければ、最も強力なGPUでさえも待機状態に陥ってしまいます。これは、パフォーマンスとエネルギー効率に対する目に見えない負担のようなものです。.

そのため、多くの学術クラスターは、優れたハードウェアを備えているにもかかわらず、パフォーマンスが低迷しています。ボトルネックは予期せぬ場所に現れます。

• • • マルチノードの I/O パフォーマンスを制限するレガシー NAS と低速のオブジェクト ストレージ。.
    • 研究チームが利用可能なハードウェアを何でも使用するため、ストレージ層が断片化され、不整合が生じます。.
    • 予算が限られているため、最新のストレージ アーキテクチャよりもコンピューティング ノードが優先されます。.

その結果、データの移動とデータ処理の間に不一致が生じています。大学はGPUを追加するだけでこの問題を回避できるわけではありません。AIパイプライン全体におけるデータの移動を制御する、よりスマートな方法が必要です。.

よりスマートなエッジAIが登場：AVerMediaとPhisonが提携し、aiDAPTIV+でJetsonデバイスを強化

Phisonでストレージを最適化し、コストを最小限に抑える

より賢い方法の一つは ファイソンの先進技術 大学などのデータ集約型環境での高スループット AI ワークロード向けに特別に構築された aiDAPTIV+ ソリューション。.

PhisonのSSDコントローラ技術は、コンピューティングとストレージの関係を根本から再構築します。SSDを受動的なリポジトリとして扱うのではなく、データの移動と前処理をストレージ層で直接実行できるようにします。特定のAIおよびI/O操作をデータが存在する場所に近い場所にオフロードすることで、aiDAPTIV+はレイテンシとGPUのアイドル時間を大幅に削減します。.

それは次のように機能します:

• • • GPU オフロード - aiDAPTIV+ は、プリフェッチ、圧縮、インデックス作成などのデータ パイプラインの一部を GPU から SSD レイヤーにインテリジェントに移行します。.
    • 動的データ パス – I/O フローをリアルタイムで最適化し、ワークロードの強度に基づいて各データセットが可能な限り最速のルートで移動できるようにします。.
    • 局所性と制御 – 機密性の高い研究データはオンプレミスまたは大学のプライベート クラウド内に保存されるため、コンプライアンスとデータ主権が維持され、ハイパースケーラーに近いパフォーマンスも実現されます。.

Phison aiDAPTIV+は、組織がトレーニングと推論を行えるターンキーソリューションです。 大規模言語モデル（LLM） 手頃な価格でオンサイトで導入できます。組織独自のデータを組み込むことで、基礎的なLLMを強化し、意思決定とイノベーションの向上を実現します。あらゆる規模のモデルをオンプレミスでトレーニングおよび推論でき、ノードをスケールアップまたはスケールアウトするだけで、トレーニングサイズの拡大、トレーニング時間の短縮、推論精度の向上を図ることができます。.

Phison の SSD コントローラー テクノロジーと aiDAPTIV+ を使用すると、高等教育機関はコンピューティングに過剰な費用をかけずに、より高速なモデル トレーニングと分析を実現できます。.

表示: Phison aiDAPTIV+ ソリューション

aiDAPTIV+は学術研究に現実的なメリットをもたらします

の影響 aiDAPTIV+ 大学におけるデータ集約型研究の進め方を変革し始めています。ストレージとGPUパフォーマンスのギャップを埋めることで、大学は洞察を得るまでの時間を短縮し、研究予算をさらに有効活用できます。ゲノム配列解析を行う研究室から地球のモデリングを行うチームまで、aiDAPTIV+はよりスマートなデータ移動を測定可能な成果へと導きます。.

• • • データのステージング時間を短縮し、小さなファイルのワークロードの IOPS を最大化することで、ゲノミクス ワークフローを加速します。.
    • マルチノード HPC 環境全体にわたって拡張可能な持続的なスループットを備えた、高解像度の気候シミュレーション。.
    • 非構造化データセットの処理を最適化し、AI パイプライン全体でデータの一貫性を確保することで、ソーシャル データ処理を高速化します。.
    • パフォーマンスの向上は、継続的な GPU 拡張ではなく、よりスマートなストレージ オーケストレーションによって実現されるため、研究コンピューティングの総コストが削減されます。.

aiDAPTIV+ はストレージをパフォーマンス エンジンに変換し、大学が既存のリソースを活用してより多くの科学研究を行うことを可能にします。.

将来を見据えて：研究から現実世界への影響へ

大学 インターネットやCRISPRから現代のAIそのものの基盤に至るまで、科学は常に変革をもたらすイノベーションの源泉となってきました。今、変化しているのは規模です。データセットはより大きくなり、モデルはより複雑になり、インフラへの要求はかつてないほど厳しくなっています。.

AIが様々な分野の標準ツールとなるにつれ、大学はAIの責任ある持続可能な活用方法の構築において、ますます中心的な役割を果たすようになるでしょう。そのためには、パフォーマンス、効率性、そしてデータ管理を同等に組み合わせたプラットフォームが不可欠です。.

aiDAPTIV+は、研究目標とインフラの現実のギャップを埋めるのに役立ちます。大学はAIワークロードをより高速、環境に優しく、安全に実行できるようになり、研究者はデータの待ち時間を短縮し、より多くの時間を研究に費やすことができます。.

ゲノミクス、気候変動へのレジリエンス、そして社会イノベーションにおける次なるブレークスルーは、誰が最大のGPUクラスターを持っているかではなく、誰が最もインテリジェントにデータを移動・管理できるかによって決まるでしょう。Phisonは、データから世界を変えるようなブレークスルーを生み出す発見を後押しし、その未来を支えられることを誇りに思います。.

よくある質問（FAQ）：