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マシンラーニング、AI、IoTに内在するファイルシステム関連の問題

非構造化データは、ますます多くのI/O を必要とするようになっており、これはHPC市場のみならず、企業がマシンラーニング、人口知能(AI)、IoTなどに関する新たな取り組みを開始する際にも影響を与える問題です。実際、DDN社が最近行った調査では、回答者の56% が、分析ワークロードのスケーリングにおいて一番のボトルネックになるのはストレージI/O だと答えています。構造化されていないデータ・アプリケーションは、ますますより多くのI/O を必要とするようになっています。

Storage Switzerland社が調査したAI特有の課題であるアプリケーションのボトルネックとなり得るインフラの存在と、その解決方法について解説します。
 

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