AI活用事例データベース
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ストレージ大手がAI Data Cycleフレームワークを発表し、AIワークロード全段階の最適ストレージ構成を定義。PCIe Gen 5.0 SSDやHAMR HDD等で AI時代のデータ基盤を構築。
AIワークロードではデータの収集・準備・学習・推論の各段階で異なるストレージ要件がある。適切なストレージミックスの選択がAIインフラの効率とコストを左右する。
2024年6月にAI Data Cycleフレームワーク（6段階のAIワークロード別ストレージ最適化指針）を発表。PCIe Gen 5.0のUltrastar DC SN861 SSD（16TB、前世代比3倍高速）、64TBのDC SN655 SSD（データレイク向け）、UltraSMR技術の32TB DC HC690 HDD（大容量保存向け）を同時発表。
FlashとHDDの製品ロードマップをAIワークロードの各段階に対応させた業界初のフレームワークを確立。ハイパースケーラー向けに大容量・高性能ストレージを提供。
AI時代のストレージは「容量」だけでなく「ワークフロー最適化」の視点が重要。フレームワーク提供により顧客のAI投資効率を向上させるコンサルティング型アプローチが有効。
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