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仕組み

ストレージサーバーとは SSDやHDDを大量に積む記憶専用の機械、メタは7,500台で240PB

ストレージサーバーは、SSDやHDDを多数積み、ネットワーク越しにデータを読み書きさせる記憶専用のサーバーです。メタはLlama 3の学習に、SSDを積んだ7,500台のサーバーで240ペタバイトの記憶の基盤を用意しました。

ポイント
  • ストレージサーバーは、計算ではなくデータの保管と受け渡しを専門にするサーバーです。
  • 多数の台をネットワークで束ね、1つの大きな記憶装置として見せるソフトと組み合わせて使います。
  • AIでは、学習データの読み出し、学習の途中保存、推論の途中結果の退避の3つの役を担います。
  • デルの5〜7月期のストレージの売上は48億5,000万ドルで、前年同期比26%増でした。

データセンターのサーバーには、計算を担うものと、データの保管を担うものがあります。後者がストレージサーバーです。CPUやメモリは控えめにし、そのかわりSSDやHDDを1台に何十台も積みます。高速のネットワークの口を持ち、多数の計算用のサーバーから同時に読み書きを受け付けます。

束ねて1つに見せる

1台のストレージサーバーの容量には限りがあります。そこで、何百、何千台を束ね、利用者からは1つの大きな記憶装置に見えるようにします。これを担うのが分散ファイルシステムなどのソフトです。データを細かく分けて多数の台に散らし、同じデータの写しや復元用の情報を別の台にも置きます。1台が壊れてもデータは失われず、多数の台から同時に読むことで速さも稼げます。

記憶の装置は、速さと値段で使い分けます。頻繁に読み書きするデータはSSDに、めったに使わない大量のデータはHDDに置くのが一般的です。

AIでの3つの役

AIのデータセンターでのストレージの役割
役割中身求められること
学習データの供給文章や画像などの学習用データをGPUに渡す大量のデータを途切れず読み出す
途中保存(チェックポイント)学習の途中の状態を書き出す短い時間に集中する書き込みに耐える
推論の途中結果の退避使っていないKVキャッシュを置いておく必要な時にすぐGPUに戻す

メタの学習の基盤

メタが2024年7月に公表したLlama 3の論文は、学習に使った記憶の基盤を説明しています。自社の分散ファイルシステム「Tectonic」を使い、SSDを積んだ7,500台のサーバーで240ペタバイトの容量を持ちます。1台あたり平均32テラバイトです(計算)。書き込みの速さは、持続して毎秒2テラバイト、最大で毎秒7テラバイトです。

一番の難題は、途中保存の書き込みが短い時間に集中し、帯域を埋めてしまうことでした。保存の量はGPU1基あたり1MB〜4GBで、1万6千基が一斉に書き込みます。

推論の記憶の層

推論でも記憶装置の役割が増えています。エヌビディアは2026年1月、言語モデルの途中の結果(KVキャッシュ)をGPUの外に置く「推論文脈メモリ記憶」の基盤を示しました。データの出し入れは、新しいDPUのBlueField-4が受け持ちます。会社は、従来の記憶装置の使い方に比べ、1秒あたりの生成量が最大5倍になるとしています。同社の推論ソフトDynamoも、使っていないKVキャッシュを安い記憶の層に移す機能を持ちます。2025年3月のDynamoの発表には、記憶装置の米ネットアップや米VASTデータが協力の企業として名を連ねました。

機器を売る会社の数字も伸びています。米デル・テクノロジーズの2026年5〜7月期のサーバー・ストレージ部門の売上は317億8,200万ドルで、前年同期比89%増でした。うちストレージは48億5,000万ドルで26%増です。

関連する用語

  • 分散ファイルシステム:多数の台を1つの記憶装置に見せるソフト。
  • SSD:NANDフラッシュで作る記憶装置。速いが容量あたりは高い。
  • HDD:回転する磁気の円盤の記憶装置。容量あたりが安い。
  • チェックポイント:学習の途中の状態の保存。

デルの同じ部門のうち、AI向けを除く従来型のサーバーとネットワークの売上は105億3,100万ドルで、122%増でした。

この記事は公開資料をもとに作成しています。売買をすすめるものではありません。誤りを見つけたら訂正します(編集方針)。

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