大規模AI開発が直面する課題
適切且つ高速、
セキュアなデータの取り扱い
昨今の大規模AI開発では高性能なGPUの間を高速広帯域なネットワークを介して大量のデータが移動しています。
データの読み込み速度が追いつかないと、高価なGPUがデータ待ちで停止する「GPU Starvation（GPU飢餓）」が発生します。
またRAGなど機密性の高いデータを活用するAIシステムの場合、データに対する厳格なアクセス制御と、データの出自（リネージ）を証明する高いセキュリティ機能が不可欠です
AI開発の規模が大型化するに伴い、適切且つ高速、セキュアなデータの取り扱いは大きな課題となっています。
エンタープライズ
ストレージシステムの必要性
大規模AI開発において、ストレージは単なる「データの保存場所」ではなく、「計算速度を決定づけるエンジンの一部」として扱われます。
GPUが超高速になればなるほどストレージの性能がボトルネック
になり、投資対効果（ROI）を劇的に下げてしまいます。これを防ぐために専用ストレージが必要です。
当社は重要なファクター3点
を押さえた
お客様の目的に応じたストレージ製品をご紹介
スループット
データ
転送速度
ワークフロー
外部
データ連携
メタデータ性能
同時アクセス
への耐性
ストレージ製品の特徴、強み、
選び方を詳しく解説！
当社ではDDN (DataDirect Networks) と NetAppという
2社の高性能ストレージシステムを取り扱っております。
いずれもエンタープライズ（企業・組織向け）ストレージ市場の主要プレイヤーであり、
「爆速のGPUを待機させない（遊ばせない）ための極限の性能」と
「NVIDIAによる厳格な認定（
NVIDIA-Certified サーバー パートナー
）」
を
クリアしている数少ないベンダーです。
DDN (DataDirect Networks) の特徴
「計算」のためのストレージ
DDNは、HPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング）領域において、スーパーコンピュータや大規模なAI計算基盤など、
極限のパフォーマンスが求められる環境で世界的なシェアを持っています。
最大の強み
並列処理とスループット
- 数千〜数万個のCPU/GPUから同時にアクセスがあっても、データを詰まらせずに流し続ける能力（スループット）が非常に高い
- 並列ファイルシステム（LustreやGPFSなど）の実装に長けている
NVIDIAとの親和性
AI向けの「A3I」ソリューションなど、NVIDIAのGPUサーバー（DGX）の性能を最大限に引き出すための構成が得意
主な用途
- HPC（膨大で複雑なシミュレーション）
- AI/ディープラーニング
（自動運転の学習データ処理など） - ライフサイエンス（ゲノム解析）
- メディア・エンターテインメント（8K映像編集）
東京工科大学の大規模AI
システム導入プロジェクト
世界スーパーコンピュータ TOP500
374位
HPCG（High Performance Conjugate Gradient）
83位
HPL（High Performance LINPACK）の混合精度版
HPL-MxP（Mixed Precision）
22位
当社がDDNをベースに導入・構築をさせていただいたAI システム「青嵐（SEIRAN）」が2025年11月、世界スーパーコンピュータランキングに入りました！
NVIDIAリファレンスアーキテクチャを採用したDGX BasePOD™構成をベースに、最新のB200 12台を高速広帯域接続したGPUクラスターです。教育・研究の両面でAI活用を推進する東京工科大学において、生成AIやシミュレーションを含む多様な教育・研究分野を支える中核基盤として稼働しています。
AI システム「青嵐（SEIRAN）」
システム概要
- GPU 構成
- NVIDIA DGX™ B200 × 12 ノード
（NVIDIA Blackwell GPU 搭載） - ネットワーク
- NVIDIA Quantum InfiniBand
（総帯域 1,600GB/s） - ストレージ
- DDN 社製オールフラッシュ高速ストレージ
- TOP500 (HPL)
- 3.3 PFlop/s［実測値］
- HPCG
- 0.096512 PFlop/s［実測値］
- HPL-MxP
- 56 PFlop/s［実測値］
- リファレンス
アーキテクチャ - NVIDIA DGX BasePOD
NetApp の特徴
「管理」のためのストレージ
極めてセキュアなユニファイドデータストレージ
NetAppは、企業の情シス部門が最も信頼を置くストレージベンダーの一つです。
OSである「ONTAP」の機能性が非常に高く、「データを守る・運ぶ・効率化する」ことに優れています。
最大の強み
データ管理機能
(Data Fabric)
- 重複排除・圧縮
- データを小さくして保存コストを下げる技術
- スナップショット
- 瞬時にバックアップを取り、システムへの影響なく復元可能
- クラウド連携
- AWS、Azure、Google Cloudと完全に統合されており、 オンプレミスとクラウド間でデータを自由に移動可能
安定と汎用性
ファイルサーバー (NAS) としてのシェアが高く、仮想化基盤 (VMware)
やデータベース基盤としても非常に安定しています。
主な用途
- 社内ファイルサーバー
(VDI/ホームディレクトリ) - 基幹システム・データベース
- 仮想化基盤
- ハイブリッドクラウド環境
NetAppのAFF シリーズ
NetAppのオールフラッシュは速いだけではなく機能豊富！
HDDストレージとの組み合わせ等、柔軟に使用可能なのが特徴です。
AIソリューションを設計、実装する開発者向けユニファイド
ストレージシステム
ミッションクリティカルな
アプリを高速化
データ集約型の
ワークロードを処理
ランサムウェアを
リアルタイムで検出
特徴
- AFF A70
- 最高の価格性能比を提供します。
- AFF A1K
- 最も要求の厳しいワークロードを管理するように設計された最も強力なモデルです。
- AFF A90
- 高いパフォーマンスを保証し、重要なワークロードに最適です。
SELECT
どちらを選ぶべきか？
双方とも、その設計思想から強力な魅力を備えた製品です。
当社では、あくまで一つの目安としてプロジェクトや課題に合わせて、以下のような選定基準を推奨しております。
実際にはお客様の課題をお聞きした上で、過去の豊富な経験の中から
より最適なご提案をさせて頂きますので、当社までお気軽にご相談下さい。
DGX SuperPodへの接続：
DDN vs NetApp 設計思想の違い
|
ddn |
Net App |
|
|---|---|---|
| 設計思想 | PerformanceFirst 速度優先 究極の並列性とHPCパフォーマンス |
DataManagementFirst 管理優先 インテリジェントなデータ管理と統合 |
| 得意な処理 | 大容量データの高速な読み書き、 スループット |
ファイルの頻繁な更新、ランダムアクセス |
| ファイルシステム | 並列ファイルシステム（Lusterなど） | WAFL(独自FS)、NFS/SMB/iSCSI対応 |
| データ保護機能 | シンプル（速度優先） | 非常に強力 （Snapshot、SnapMirrorなど） |
| クラウド連携 | 計算リソースへの接続重視 | 極めて強力 （ハイパースケーラーとのネイティブ統合） |
| 利用推奨ケース | AI学習、HPC、科学技術計算 | ファイル共有、DR対策、仮想化 |
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