KIOXIA、AiSAQソフトウェアをアップデート、RAGおよびAIワークロード向けSSDベースベクトル検索を強化

by ハロルド・フリッツ on 5年2025月XNUMX日

AI ◇ Enterprise

キオクシアは、AiSAQ（All-in-Storage ANNS with Product Quantization）ソフトウェアの大幅なアップデートを発表しました。このアップデートにより、検索拡張生成（RAG）システムにおけるAIベクトルデータベース検索の利便性と柔軟性がさらに向上します。この最新のオープンソースリリースでは、システムアーキテクトが検索性能とベクトル容量のバランスを的確に調整できる新しい構成オプションが導入されています。現代のAIインフラストラクチャでは、SSDのストレージ容量が固定されているため、この2つの要素は本質的に相反するものです。

RAGシステムの柔軟なパフォーマンスチューニング

今回のAiSAQアップデートの中核となるのは、管理者が保存するベクトル数と達成可能な検索パフォーマンス（1秒あたりのクエリ数）の間の最適なトレードオフを定義できる機能です。実際、SSD容量が固定されている場合、検索パフォーマンスを向上させるにはベクトルあたりのストレージ割り当て量を増やす必要があり、インデックス可能なベクトルの総数は減少します。逆に、ベクトル数を最大化すると、各ベクトルが使用するSSD容量が減少し、検索速度に影響を与える可能性があります。AiSAQの新しい制御機能により、アーキテクトはハードウェアの変更やアップグレードを必要とせずに、特定のワークロード要件に合わせてこのバランスを微調整できます。

この柔軟性は、ワークロードの性質が高スループット・低レイテンシの検索と大規模ベクトルストレージの間で急速に変化するRAGシステムにとって特に重要です。このアップデートによりAiSAQの適用範囲も広がり、パフォーマンスと容量のトレードオフが重要なオフラインセマンティック検索などの他のベクトル集約型アプリケーションにも魅力的なソリューションとなります。

DRAMボトルネックの解消

1月に初めて発表されたKIOXIA AiSAQは、SSD向けに最適化された新しい近似最近傍探索（ANNS）アルゴリズムを採用しています。インデックスデータの保存にDRAMに大きく依存する従来のベクトル検索ソリューションとは異なり、AiSAQはSSD上で直接ベクトル検索を実行できるため、ホストメモリの要件を大幅に削減します。このアーキテクチャの転換により、ベクトルデータベースはDRAM容量の制限をはるかに超えて拡張可能となり、大規模な生成AIおよびRAGの導入がより実用的かつ費用対効果の高いものになります。

スケーラブルなAIサービスへの需要が高まる中、現代のAIシステムに求められる高スループットと低レイテンシを実現するため、DRAMに代わる実用的な選択肢としてSSDが台頭しています。KIOXIAのAiSAQソフトウェアは、このトレンドを活かすように設計されており、従来システム設計者を制限してきたメモリ制約なしに、効率的で大規模なベクトル検索を可能にします。

より広範な採用のためのオープンソース

キオクシアはAiSAQをオープンソース化することで、SSD中心のアーキテクチャを積極的に推進し、スケーラブルなAIシステムの普及を促進します。オープンソース技術への取り組みは、開発者やシステムアーキテクトのアクセス性を向上させるだけでなく、AIエコシステム全体のイノベーションを促進します。

キオクシアのSSD事業部門担当シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるネヴィル・イチャポリア氏は、最新のAiSAQリリースが、スケーラブルなRAGシステムにおけるパフォーマンスと容量の両方を向上させる高度なツールを提供していることを強調しました。また、オープンソース開発をサポートすることで、キオクシアはAIインフラのアクセシビリティとイノベーションの推進に貢献していると述べました。

KIOXIAの最新AiSAQアップデートは、スケーラブルなSSDベースのAIインフラストラクチャを構築する組織にとって大きな前進となります。柔軟な構成オプション、DRAMフリーのアーキテクチャ、そしてオープンソースでの利用可能性を備えたAiSAQは、RAGシステムやその他のベクトル駆動型AIアプリケーションの進化するニーズに的確に対応します。