デル・テクノロジーズは、NVIDIAのAIエコシステムと連携したデータおよびストレージ技術群である「Dell AI Data Platform」を発表しました。このプラットフォームは、企業がAIのパイロット段階から本番規模のエージェントシステムへと移行するのを支援するように設計されています。このプラットフォームは、企業AIにおける共通の課題、すなわち、高付加価値のAIワークロードをサポートするには、データの処理速度が遅すぎたり、データが分断されていたり、データ管理が不十分であったりするという問題を解決するために設計されています。
組織がAIエージェントや長期コンテキストワークフローの実用化を試みる際、多くの場合、制約要因はモデルの選択ではなく、断片化されたシステム間でデータにアクセスし、構造化し、管理する能力にあることに気づきます。デルは、 NVIDIAとの提携によるDell AI Factoryの一部としてAIデータプラットフォームを位置付け、データエンジン、GPUアクセラレーション処理、高スループットストレージを組み合わせたスタックを提供します。
デルは、NVIDIA GPUとデータ層に統合されたCUDA-Xライブラリによる高速化により、「従来のコンピューティング方法」と比較して、ベクトルインデックス処理が最大12倍、データ処理が3倍、最初のトークン取得までの時間が19倍高速化されていることを示す社内ベンチマーク結果を挙げている。
Dell Data EnginesによるAIデータライフサイクルの自動化
Dell AIデータプラットフォームの中核を成すのは、NVIDIA AIインフラストラクチャによって高速化された一連のDellデータエンジンであり、AIデータライフサイクルを自動化し、企業統制を維持しながらデータ準備時間を短縮します。
Dell Data Orchestration Engineは、Dellが買収したDataloopの技術を基盤としており、データの取り込みからAI対応データセットの作成までを管理するように設計されています。構造化データ、非構造化データ、マルチモーダルデータソースを自動的に検出し、ラベル付け、エンリッチメント、変換を行い、トレーニングや推論に適したガバナンスされたデータセットへと変換します。このプラットフォームは、自動化されたパイプラインとアクティブラーニング、そして人間によるレビューを組み合わせることで、ガバナンスを損なうことなく、データセットの品質とモデルの精度を反復的に向上させます。
導入を迅速化するため、データオーケストレーションエンジンには、NVIDIA NIMマイクロサービス、NVIDIA AIブループリント、および200を超える追加のモデル、アプリケーション、テンプレートを組み込んだ、事前に構築されたデータワークフローを提供するマーケットプレイスが含まれています。このマーケットプレイス型のアプローチは、一般的なエンタープライズAIパターン向けに再利用可能なコンポーネントを提供することで、価値実現までの時間を短縮することを目的としています。
NVIDIA AI Blueprints、NIM、およびNemotronとの統合
Dell AIデータプラットフォームは、企業データ全体にわたって実用的なインサイトを提供するAIエージェントを構築するためのNVIDIAのAI-Qブループリントに準拠しています。Dellは、NVIDIAの高速データエンジンを統合することで、構造化データと非構造化データの両方において、効率的なデータ準備、取得、推論をサポートし、特に取得強化型生成とエージェントワークフローに重点を置いています。
企業は、以下のコンテンツを含むNVIDIAのコンテンツライブラリにアクセスできます。
- 一般的なエージェントおよびアプリケーションパターンに対応した、NVIDIA AIの事前構築済みブループリント
- NVIDIA NIMマイクロサービスによるモデル展開と推論
- Dell Enterprise Hub経由でHugging Faceに掲載されたNVIDIA Nemotron 3 Superモデル
この統合により、顧客はDellのデータレイヤーとストレージスタックを、NVIDIAのモデル、推論、マイクロサービスのエコシステムと、サポートされている構成で組み合わせることが可能になります。
NVIDIA STX、Vera Rubin NVL72、およびSpectrum-Xに対応
デルは、インフラストラクチャ・ポートフォリオをNVIDIAのSTXモジュラー・リファレンス・デザインに合わせる取り組みも進めている。同社は、NVIDIA Vera Rubin NVL72、NVIDIA BlueField-4 DPU、NVIDIA Spectrum-X Ethernetネットワークを搭載したNVIDIA STXをサポートする予定だ。その目的は、GPU、DPU、高性能ネットワークをデルのストレージおよびデータソフトウェアと緊密に連携させた、AIデータ管理および処理向けのモジュラーで拡張性の高いプラットフォームを提供することにある。
このSTXベースのアプローチは、パフォーマンスの分離と予測可能なスループットを維持しながら、トレーニング、ファインチューニング、リアルタイム推論のために大量のデータを管理、処理、取得する必要がある環境を対象としています。
SQL分析のためのAIアシスタント
Dell Data Analytics Engine内に、SQL分析への対話型インターフェースを提供するAIアシスタントが導入されます。このアシスタントにより、ビジネスユーザーと技術ユーザーは以下のことが可能になります。
- 生のSQLではなく自然言語を使用した、クエリ制御された構造化データ
- クエリ結果を視覚化して分析とコラボレーションに活用する
- 既存のガバナンスの枠組みの中で作業を進めながら、SQLの専門家以外のユーザーにもデータへのアクセスを拡大する。
高品質な構造化データを必要とするAIエージェントを導入する組織にとって、このSQLに特化したアシスタントは、専門的なデータエンジニアリングスキルへの依存度を軽減し、意思決定サイクルを加速することを目的としています。
NVIDIA RTX PRO BlackwellとデータレイヤーにおけるCUDA-X
Dell AIデータプラットフォームの重要な設計ポイントは、NVIDIA GPUをデータ層に直接統合することです。Dellは、データが存在する場所の近くでデータ処理を高速化するために、NVIDIA RTX PRO Blackwell Server Edition GPUを採用しています。
NVIDIA CUDA-Xライブラリ（構造化データに対する列指向演算用のcuDFやベクトルインデックス作成用のcuVSなど）は、Dellのデータエンジンと連携して動作し、データワークロードのオフロードと並列化を実現します。Dellは、従来のCPU中心のアプローチと比較して、SQLクエリで最大3倍、ベクトルインデックス作成で最大12倍のパフォーマンス向上を実現したと報告しています。
Dellは、データパスにGPUアクセラレーションを組み込むことで、下流のAIトレーニングおよび推論パイプラインに、準備済みでインデックス化されたデータを、GPU消費量に見合った速度で供給し続けることを目指しています。これは、本番規模のAI環境における一般的なボトルネックとなっています。
ストレージ：GPUを大規模に活用し続ける
AIワークロードが実験段階を超えて本格化するにつれ、ストレージの帯域幅とレイテンシがボトルネックとなり、高価なGPUが活用されないケースが増えています。デルは、容量とノード数の増加に伴い高いパフォーマンスを維持できるよう設計された、AIに最適化されたストレージエンジンでこれに対応しています。
Dell Lightningファイルシステム
Dell Lightning File Systemは、AIのトレーニングおよび推論ワークロード向けに最適化された高性能並列ファイルシステムです。Dellは、ラックユニットあたり最大150GB/秒の速度を実現し、従来のフラッシュのみのファイルシステムや並列ファイルシステムと比較して優れたパフォーマンスを発揮します。
Lightningはファブリックベースのアーキテクチャを採用しており、コンピューティングノードからストレージへの直接かつ高帯域幅のアクセスを可能にすることで、大規模な環境下でもGPU利用率を維持することを目指しています。このシステムはNVIDIAベースのAIインフラストラクチャと統合されており、持続的なスループットが不可欠なGPU密度の高いトレーニングクラスタに最適です。
Dell Exascale Storage
Dell Exascale Storageは、AIおよびハイパフォーマンスコンピューティング向けの3-in-1ストレージシステムとして提供され、Dell PowerEdgeサーバー上で同時ファイルストレージ、オブジェクトストレージ、および並列ファイルストレージをサポートします。単一のハードウェアプラットフォーム上で、組織は以下を導入できます。
- スケールアウトファイルシステム向けDell PowerScale
- Dell ObjectScaleはS3互換オブジェクトストレージ向けです。
- 高スループット並列ファイルシステム向けDell Lightning File System
この統合型アプローチは、高頻度取引や「ネオクラウド」など、さまざまなプロトコルと極めて高いスループット要件が共存する、要求の厳しいAIおよびHPCワークロードを対象としています。エクサスケールストレージは、NVIDIA CX-8およびCX-9 SuperNICと最大800GbEのネットワークリンクをサポートしており、デルは、非常に大規模なデータセットを迅速に取り込む必要があるAIワークロード向けに、ラックあたり最大6TB/秒のパフォーマンスを実現できるとしています。
NVIDIA CMXとDellストレージを使用したKVキャッシュオフロード
長コンテキストAIワークロードとエージェントAIワークロードをサポートするため、DellとNVIDIAはKV CacheによるGPUメモリから共有ストレージへのオフロード機能を実現しました。NVIDIA CMXメモリストレージ技術と推論アクセラレーション機能を活用することで、KV CacheはPowerScale、ObjectScale、Lightning File SystemといったDell CMXストレージおよび高速ネットワーク上に展開できます。
KVキャッシュを限られたGPUメモリから高性能な共有ストレージに移動することで、組織は以下のことが可能になります。
- 大規模言語モデルの有効コンテキスト長を増やす
- 長時間のエージェント間のやり取りの継続性を維持する
- VRAMをキャッシュではなく演算用に解放することで、GPUの利用率を向上させます。
これは、膨大な履歴データを参照したり、GPUメモリを枯渇させることなく長時間の状態保持型の会話を維持したりする必要があるAIエージェントにとって特に重要です。
大容量ファイル向けPowerScale pNFSのパフォーマンス
Dell PowerScaleのソフトウェア駆動型並列ネットワークファイルシステム（pNFS）アーキテクチャは、AI環境における大容量ファイルの処理速度に最適化されています。Dellによると、大容量ファイル処理において、NESv3.12と比較して最大6倍高速なパフォーマンスを実現しています。
pNFSは、ファイルアクセスをノード間で分散することで、高い帯域幅を維持し、ホットスポットを削減し、GPUワークロードへのデータフローを円滑にします。その目的は、特に大規模なチェックポイントファイルやデータセットを扱うトレーニングシナリオにおいて、I/Oボトルネックを最小限に抑え、GPUのアイドル時間を短縮することです。
Dell AI FactoryとNVIDIA：規模と投資対効果
Dell AIデータプラットフォームとストレージの機能強化は、DellがNVIDIAとの提携によるDell AI Factoryの2周年を記念して発表されたものです。Dellによると、4,000社以上のお客様がAI Factoryスタックを導入しており、早期導入企業では初年度に最大2.6倍の投資対効果（ROI）を達成したと報告されています。
Dell AI Factoryの幅広いポートフォリオは、インフラストラクチャ、ソフトウェア、ソリューション、およびサービスで構成されており、AIを個別のパイロット段階から大規模な本番環境へと移行させることを目的としています。ここで概説するAIデータプラットフォーム、データエンジン、およびストレージスタックは、その移行過程におけるデータアクセスとパフォーマンスの問題に対処することを目的としており、多くの環境において、GPUクラスタやモデルの構築よりもこれらの問題への対応が困難であることが証明されています。
Dell AIデータプラットフォーム（NVIDIA搭載）は、ライフサイクル自動化、GPUアクセラレーションによるデータ処理、高スループットストレージを組み合わせた、データ中心の統合アーキテクチャを提供します。これらはすべて、AIエージェントとモデルを最大限に活用できるように設計されています。
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