Nutanixは、同社のNutanix Unified Storage（NUS）ソリューションがNVIDIAのエンタープライズレベルの認証を取得したことを発表しました。これにより、大規模な本番環境AIワークロードを実行する企業およびクラウドプロバイダーの導入環境におけるプラットフォームの有効性が証明されます。この認証は、統合リスクを低減し、より予測可能なストレージ動作でAIインフラストラクチャを拡張できるよう、検証済みの構成を提供します。
同社はまた、AIネイティブストレージのロードマップを拡張し、以下のサポートを追加する計画も明らかにした。 NVIDIA Vera BlueField-4 STXNutanixはこれを、AI環境の拡大に伴い、データアクセスとストレージの効率性を向上させると同時に、運用を簡素化するための取り組みとして位置づけている。
GPU利用率の制約としてのストレージへの対処
組織が「AIファクトリー」型のインフラストラクチャを構築する中で、Nutanixは本番環境で繰り返し発生する問題、すなわち、アクセラレータへのデータの一貫した供給能力がGPU容量の制約となるという問題に取り組んでいます。断片化されたインフラストラクチャ、サイロ化されたデータセット、一貫性のないI/Oは、導入を遅らせ、GPUの実効利用率を低下させるボトルネックを引き起こす可能性があります。Nutanixは、NVIDIA認証とともにNUSを提供することで、より一貫性のあるデータパスを実現し、スタック全体における導入のばらつきを低減することを目指しています。
Nutanixの製品管理担当EVPであるトーマス・コーネリー氏は、インフラストラクチャの断片化とデータサイロを解消し、AIパイプラインが大規模でも安定したスループットを維持できるようにすることが目標だと強調した。NVIDIAのストレージテクノロジー担当VPであるジェイソン・ハーディ氏も同様に、エンタープライズAIにおける制約要因としてストレージを挙げ、認証によって顧客に相互運用性の高いプラットフォームが提供され、ボトルネックが軽減され、GPUの効率が向上すると指摘した。両氏の発言は、個々のパフォーマンスに関する主張ではなく、相互運用性、予測可能なスケーリング、検証済みの構成に焦点を当てたものだった。
リファレンスアーキテクチャ
Nutanixは、NVIDIA認定のNUSリファレンスアーキテクチャについて、10ノードのオールNVMeクラスタを基盤として構築されていると説明した。プロトコル面では、拡張パラレルNFS（pNFS）とRDMA対応のGPUDirect Storage over NFSを採用している。その目的は、GPUホストとストレージ間の低遅延・高スループットのデータパスを実現し、環境の拡張に伴う耐障害性を維持し、ダウンタイムを最小限に抑えることである。
ネットワークファブリックに関しては、Nutanixは、Spectrum-4スイッチを含むNVIDIA Spectrum-X Ethernetを使用していると述べています。 BlueField-3 DPUNutanixはスケーリングに関する数値も発表し、32個のGPUで10GB/sの読み取り速度と5GB/sの書き込み速度から、1,024個のGPUで160GB/sの読み取り速度と80GB/sの書き込み速度まで、パフォーマンスが直線的に向上すると主張した。
ワークロードのカバー範囲とサポートされるGPUプラットフォーム
Nutanixは、このアーキテクチャをトレーニング、ファインチューニング、推論、RAGパイプラインなど、さまざまなAIワークフローの基盤として位置付けました。同社はまた、x86ベースのシステムと複数のNVIDIA GPU構成のサポートを挙げ、幅広いコンピューティング互換性についても説明しました。 NVIDIA RTX 6000 PRO Blackwell、 NVIDIA H200 NVL、 NVIDIA HGXプラットフォーム（B200搭載）H200またはH100 GPU、 およびNVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip構成。
利用状況
Nutanixは、NVIDIA認定のNutanix Unified Storageリファレンスアーキテクチャが現在利用可能であると発表した。NVIDIA BlueField-4 STXのサポートは2026年後半に予定されている。
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