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Parallelstore が正式にリリースされ、AI および HPC アプリケーションの厳しいパフォーマンス要求に応えるソリューションを提供します。Google Google Next 2024 でデビューしたこのプラットフォームは現在広く利用可能で、分散非同期オブジェクト ストレージ (DAOS) アーキテクチャ上に構築されています。完全に分散されたメタデータとキー値アーキテクチャを活用することで、高いスループットと IOPS を実現し、複雑なワークロードのニーズを満たし、GPU と TPU の利用率を高めることを目指しています。

このストレージ システムは、高スループットの並列データ アクセスを提供することで従来の並列ファイル システムの制限に対処するように設計されており、レーテンシーと I/O ボトルネックを最小限に抑えます。Parallelstore の機能により、数千の VM、GPU、TPU の継続的な読み取り/書き込みアクセスをサポートし、幅広い AI および HPC ワークロード サイズに対応できます。そのパフォーマンスは、小さなファイルとランダムな分散アクセスの処理において特に顕著であり、ベンチマークでは AI アプリケーションのトレーニング時間とスループットが大幅に改善されていることが示されています。

Parallelstore は、統合されたインポート/エクスポートAPIによってデータ管理を簡素化し、ユーザーが処理のために大規模なデータセットの移動を自動化できるようにします。この機能により、Cloud Storage からデータを効率的に取り込み、結果をエクスポートしてさらに分析したり、長期保存したりできます。さらに、このプラットフォームでは、GKE CSI ドライバーを介してコンテナ化されたワークロードのストレージをプログラムで管理したり、Cluster Toolkit を使用して Compute Engine のインスタンスをデプロイしたりするためのツールも提供されています。

Parallelstore のインパクトを示す実例として、スポーツ ビデオ分析を専門とする Respo.Vision 社による Parallelstore の使用が挙げられます。このプラットフォームにより、Respo.Vision 社はリアルタイム システムをアップグレードして 8K ビデオを処理できるようになり、コストのかかるインフラストラクチャ投資を必要とせずに、より質の高い分析データを提供することができました。Parallelstore の低レーテンシーとスムーズな統合により、Respo.Vision 社のシステムのスケーラビリティと復元力が大幅に向上しました。HPC と AI の需要が急増し続ける中、Parallelstore は Cloud Storage、GKE、Compute Engine とシームレスに統合する堅牢なストレージ ソリューションとして位置付けられ、これらのテクノロジーの進化するニーズに対応できることを約束しています。