Infortrendのストレージが世界で5本の指に入る宇宙研究機関の深層学習アプリケーションの進展に貢献

Infortrendのストレージが世界で5本の指に入る宇宙研究機関の深層学習アプリケーションの進展に貢献

その宇宙研究機関は、世界でも5本の指に入る宇宙探査機関です。数々の衛星利用計画やアプリケーション用の実験装置、観測機器、宇宙用のシステムの開発に注力しています。

その宇宙研究機関は、宇宙探査の様々な分野でAIの使用を増やしてきました。AIと機械学習で一般的なAnacondaプラットフォームを使い、大規模データセットの管理にXFS高性能ファイルシステムを使っていました。衛星、リモートセンシング観測装置、あるいはその他の探査装置から得られた画像を独自に開発したAIアルゴリズムによって自動的に認識し、物体（例えばクレーターや山）、状況（例えば地層や大気条件）、活動（例えば物体の移動）などに分類しました。この処理は、内容の検証（解析に向かない内容の除去）やタグ付け（例えば「山の風景」）に役立ちました。AIアルゴリズムを認識と分類に使うことによって、大量の画像データをさらに効率よく処理し、解析することができるようになりました。AI 処理されたデータは、リスク評価や探査計画策定に不可欠な惑星や天体の特徴に関する正確かつ詳細な情報を提供することで、科学研究に貢献します。このアプリケーションでは、AIが実施するプロセスによって作り出される大量のデータを処理できる高性能ストレージが重要な役目を担っています。にもかかわらず、研究機関の持つ古いストレージでは、AI深層学習が必要とする性能が出せず、また、アプリケーションが必要とする100GbE接続もサポートしていませんでした。そのため、研究機関は、AI深層学習ネットワークを強化し、宇宙探査分野における洞察と発見に必要な時間を短縮することができるシステムを探し、Infortrendのストレージソリューションにたどり着きました。

課題

• AI深層学習アルゴリズムには、現在ある古いストレージでは達成できない非常に高いスループットを持ったデータストレージソリューションが必要
• 宇宙探査機器で得られる非常に多数の画像を保存するのにストレージ容量が十分ではない

ソリューション

その研究機関は、Infortrendの超高性能 EonStor GS 4024U NVMeハイブリッドフラッシュストレージに2台の拡張筐体JB 3016を追加したシステムを2組採用しました。性能を最大にするため、GS 4024Uを100GbE QSFP28フロントエンドインターフェースを使ってネットワークスイッチに接続しました。ストレージは、I/O集約型のAI深層学習業務を処理するために、PCIe Gen 4接続で16台の7.68TB U.3 NVMe SSDを搭載しました。JB 3016拡張筐体には26台の18TB、7200rpmの3.5" 12Gb/s SAS企業向けHDDを搭載しました。ソリューション全体で590 TBの容量が宇宙探査機器で取得した画像データを保存するために用意されました。GSストレージソリューションは、AI業務の規模が拡大する将来への備えがあります: より多くのSSDが性能と容量を直線的に増加できるよう追加できます。各ストレージは、ファイルの読み取りおよび書き込みスループットで最大 17GB/s および 6GB/s を実現できます。自動階層化機能により、AI解析を実施中のデータはGS上の高性能SSDプールに保存され、既に解析が終わったデータはJBOD上の安価なHDDプールに保存されます。単一名前空間により、複数のGS 全体に分散したすべてのデータが1台の GS 内に保存されているかのように見えるため、ユーザーはデータを簡単に見つけてアクセスできるようになります。

宇宙研究機関におけるAI深層学習アプリケーション用EonStor GS NVMeハイブリッドフラッシュストレージ

Infortrendを選択する理由

• 超高速のU.2 NVMeハイブリッドフラッシュストレージGS 4000Uは、AI深層学習業務に最適
• ハイブリッドストレージによる高いストレージ効率
• 宇宙探査機器により得られた大量の画像データを保存できる大容量
• 単一名前空間によってユーザーがデータを見つけたり、アクセスしたりするのが簡単