ブライアンは、ラスベガスで開催された Yotta 2026 で、オレゴン州立大学地球・海洋・大気科学部の研究・学術コンピューティング担当ディレクターであるクリス・サリバンとライブ ポッドキャストで対談しました。これは、ショー会場で録音された音声のみのエピソードです。クリスは、昨年秋に記事にした調査船のデータ センターから、ショーの週に発表したDGX Spark の共有ストレージ コンセプトまで、エッジ AI に関する私たちの取り組みに一貫して協力してくれています。今回の対談では、科学の背後にあるデータ、つまり森林に設置された 4,000 台の音響記録装置、5 日間の航海で収集される 100 TB のプランクトン画像、レンジャー ステーションに設置された Solidigm の大容量 SSD、そして彼がなぜ AI はデータの問題だと人々に伝えるのかについて話しています。
オレゴン州立大学が海上で画像撮影装置を展開。写真：オレゴン州立大学
クリス・サリバン氏は、オレゴン州立大学地球・海洋・大気科学部の研究・学術コンピューティング部門を統括しており、森林モニタリング、海洋観測、そして大学が提携機関のために行っているデータセンター業務のインフラ管理を担当しています。彼はまずデータサイエンティストであると自認しており、このエピソード全体を通して、すべての科学者はデータサイエンティストであると主張しています。私たちは以前、ポッドキャスト第145回で彼にインタビューを行い、 AIを活用した学術評価に関するMetrum AIとの共同研究を取り上げ、 5月にはLinkedIn Liveに彼を招きました。
このエピソードは約22分です。特に印象に残った数字は、1億5000万ドルの船が10日間のクルーズで100万ドルかかること、検証システムでU.2 QLCから55GB/秒の読み取り速度、6～8週間ごとにレンジャーステーションから250TBのデータを受信すること、そして業界が3～6ヶ月でハードウェアの更新を進めているにもかかわらず、18ヶ月ごとの更新を前提とした助成金サイクルです。最初から最後まで聴く時間がない場合は、重要な部分だけを選んで聞けるように、いくつかのセグメントに分けています。
[00:00] データ管理者としての大学
冒頭部分では、オレゴン州立大学の研究がYotta研究グループの他の研究と異なる理由が説明されている。それは、データが現場の機器から収集され、永久に保存される理由である。なぜなら、次にどのモデルがそのデータの価値を高めるかは誰にもわからないからだ。
- クリスの主張は、すべての科学者はデータサイエンティストであるというものだ。なぜなら、実験室であれクラスター上であれ、あらゆる実験は保存・管理が必要なデータを生成するからである。
- 大学は従来からデータの収集と価値の証明に長けており、AIが古い記録の価値を高めるにつれて、大学は長期的なデータ管理者として自然な役割を担う存在になると彼は考えている。
- オレゴン州立大学が掲げる使命は「広く共有される繁栄」であり、データセンター事業はその使命への直接的な貢献として位置づけられている。
[01:45] フクロウ、4,000台の録音機、そして135種の模型
クリスは米国森林局と協力して、森林の健全性を示す指標種であるキタフクロウを監視するプログラムに取り組んでおり、このプロジェクトは音響調査へと発展した。
- サンフランシスコとカナダの間には約4,000台の自律型録音装置が配備され、森林の状況を継続的に記録している。
- 彼がこの春に発表した畳み込みニューラルネットワークは、音から135種の生物を識別し、雨音や航空機の騒音にも耐え、ドップラー効果から移動方向を推定し、オスとメスの鳴き声を区別することができる。
- 目標は、統計モデルに基づいて交配可能なペアを見つけ出し、木材産業が生息地を破壊することなく伐採できるようにすることだ。クリスは、これは業界との協力関係であり、対立ではないと強調している。
- このモデルでは解決できない現場の問題が一つある。それは、人間が森の中を歩くと動物たちが静かになってしまうため、サンプリングは無人で行わなければならないということだ。
[04:22] プランクトンと1億5000万ドルの船
このプログラムの海洋分野は、クリスが地球上で最も重要な生物種の一つと呼ぶプランクトンと、NSF（全米科学財団）の資金援助を受けた地域級研究船を中心に展開され、これらの船が画像撮影作業を行う予定だ。
- クリスはプランクトン識別アルゴリズムの共同開発者です。彼はプランクトンを食物連鎖の基盤であり、私たちが呼吸する酸素の主要な供給源であり、大きな炭素吸収源であると指摘し、だからこそ海水温の上昇が重要なのだと述べています。
- 米国科学財団（NSF）は地域級研究船3隻の建造資金を提供しており、オレゴン州立大学は今年12月に最初の1隻が就航する予定だ。クリスはこの1年間、搭載技術の仕様策定に尽力してきた。
- この船の建造費は1億5000万ドル、10日間の航海にかかる機材と人件費は約100万ドル、そして同時に約15種類の実験が実施される。プランクトン実験だけでも、5日間で約100TBものデータが収集される。
- 海上での処理によって、チームはリアルタイムで船をプランクトンのいる方向へ誘導することができる。プランクトンは海流に乗って漂流するため、カメラにプランクトンが映らない航海は無駄な航海となり、実際にそのような事例も発生している。
[07:09] 電力、ラックユニットではない：船上データセンターのサイジング
ブライアンは各船のデータセンターの規模を尋ねたが、物理的なスペースは制約要因ではなかったという答えだった。制約要因は海上での電力供給と冷却であり、それがストレージ設計を大容量SSDへと向かわせたのだ。
- 船の電力予算は30kWから50kWの範囲で、複数のラックには十分だが、最新の大型ハードウェアには不十分だ。4基のNVIDIA RTX Pro 6000 GPUを搭載したDell PowerEdge XE7745をテストしたところ、GPUがいかに早くその予算を食いつぶすかが明らかになった。
- GPUの処理能力が確保された後、ストレージの省エネルギー化が課題となり、そこでSolidigm D5-P5336シリーズが採用されました。122TBドライブは良好な性能を発揮し、30TBバージョンは、より高度なパフォーマンスを必要とする導入環境において優れた性能を提供しました。
- プランクトン検証実験では、U.2ドライブは読み込み速度約55GB/s、書き込み速度約15GB/sを実現し、一度に6～8ストリームを処理するのに十分な性能を発揮した。クリス氏は、GPUを追加すれば性能は向上したが、制限要因はディスク容量だったと指摘し、今回のテストはNSFへの購入承認を得るためのものだったと述べている。
- すべてのデータを1台のマシンに集約することで、GPUを囲んでいたディスクアレイが不要になり、データへのアクセスが一度きりしかない研究者にとって、そのシンプルさは大きなメリットとなる。ブライアンは、ブラジルで珍しい鳥を撮影するために、最近PBSのクルーにQLC RAIDボックスを提供した事例を引き合いに出して、この状況を説明した。
オレゴン州立大学のSparkラボのコンセプトに基づいて構築された、当社のDGX Spark共有ストレージプロジェクトからの8台のGB10システム
[11:37] レンジャーステーションで300TB
森林への展開は、ある点で船舶への展開よりも困難です。データセンターが全くなく、限られた電力と冷却設備しかないレンジャーステーションしかないため、コンピューティングとストレージの両方をエッジに配置する必要があるのです。
- オレゴン州立大学は、レンジャー詰所には空調設備がなく、電力も限られているため、標準的な15A回路で動作する液冷式GPUシステムをSupermicro社と協力して開発した。
- このシステムには2つのドライブスロットがあり、それぞれに122TBのSolidigm D5-P5336ドライブが搭載されているため、クリスは約300TBのローカル容量を確保でき、データは1か所に保存され、1か所で処理される。
- 録音装置は6～8週間ごとに約250TBのデータを記録し、サンプリング間隔を長くすることが重要なポイントです。つまり、人が近くにいない状態で稀な出来事を捉えることができるのです。メスのフクロウはつがいになると鳴かなくなるため、つがいを見つけるには、長時間の無人録音に加え、統計モデルを検証するための過去のデータが必要となります。
[13:45] 50年間のデータ保存：テープ、石板、そしてOOI
ブライアンは、企業における「データを削除しない」という本能的な考え方と、同じ問題の科学的な側面を結びつけ、クリスはオレゴン州立大学における長期的なデータ管理の実践例を説明する。
- 「50年後の未来にデータを送るにはどうすればいいか」という質問に対する彼の答えは、石板かテープだ。そして彼は今でも、現代の分析のために、何十年も前の船舶データをテープから取り出している。
- 海洋観測イニシアチブは、ワイヤーウォーカー、グライダー、海底観測機器から1分間隔でデータを収集する25年間のプロジェクトです。オレゴン州立大学はこのデータを最低25年間保管し、50年から100年間保管する予定です。
- オレゴン州立大学は、ワシントン大学、ラトガース大学、ウッズホール海洋研究所のプログラムを支えるデータセンターを運営している。ワシントン大学が昨年発表した海底地震データは、オレゴン州立大学のデータセンターから得られたものである。
- モデルはアーカイブデータに対して継続的に再学習され、トランスフォーマーモデルへの移行は、複数のタスクを同時に処理し、バイアスを低減することを目的としている。
[16:54] 黄氏コンプレックスとデータセンターの必要性
ジェンセン・フアンとロリ・フアンは共にオレゴン州立大学の卒業生で、ジェン・フアン＆ロリ・フアン共同イノベーション複合施設にはNVIDIAのスーパーコンピューターが設置されている。クリスは、それがエッジコンピューティングにどのように適合するかを説明し、データセンターを公共財として捉えるべきだと主張する。
- この複合施設には、Vera Rubin NVL72システムを備えたデータセンターが含まれており、クリスはこれを現地調査と同じ目的、つまり地球がどのように変化しているかを理解するために使用される予定だ。
- オレゴン州立大学もAWS、Azure、Google Cloudを利用しています。クリスのNOAAでの業務はすべてGoogle Cloud上で稼働しています。
- データセンターに対する批判への彼の反論は、あらゆる技術にはコミュニケーションや解決すべき問題があり、データセンターなしに科学だけで地球の問題を解決することはできないというものだ。
[18:18] 今後6～12ヶ月：小規模データセンターと途絶えた助成金サイクル
ブライアンは将来展望を尋ね、クリスはより小型で液冷式の分散型施設を提唱し、現在のハードウェアの変化のペースが研究予算にとって深刻な問題である理由を説明する。
- データセンターは巨大である必要はありません。液冷システムは、より小さなスペースにより多くの機能を詰め込むことができ、環境負荷を軽減しながら分散設置が可能です。
- AIはデータの問題であり、軍拡競争でもある。処理速度が上がるたびに、投入すべきデータ量も増える。彼がキッチンに例えるなら、プロセッサはフォークとナイフ、冷蔵庫は大切なものをすべて収納する場所、そして食べ物はデータだ。
- 助成金は見積書提出から数か月後に交付され、ハードウェアのライフサイクルが18か月から3～6か月に短縮されたため、交付された助成金はもはや当初想定されていた技術の購入には使われなくなっている。
- 8台の122TBドライブによって1ペタバイトの容量が確保され、フルラック分の回転式ディスクが不要になった。そして、その節約効果はドライブ自体だけでなく、ドライブ周辺のハードウェアにも顕著に表れている。
- データの移動は、科学研究において時間を浪費する要因の一つです。船からデータを取り出すには、ドック沿いに100GbEの回線を敷設する必要がありましたが、大容量SSDの登場により、データの移動回数自体が大幅に削減されました。
クリス・サリバン氏については、オレゴン州立大学の研究・学術コンピューティングサービスページをご覧ください。また、上記リンクから、当プログラムに関する過去の記事もご覧いただけます。
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