AIデータへの統合アプローチを採用し、インテリジェントなデータ インフラを構築してサイロ化の解消と管理の簡易化を実現します。
NetApp AIソリューションは、データやAIのパフォーマンス、生産性、保護を、データの保存場所にかかわらず実現します。
AI向けに最適化されたデータ管理を使用してハイブリッド ワークフローと統合プロセスを簡易化し、ハイブリッド マルチクラウド環境全体でデータを迅速に分類、移動、提供します。
AIライフサイクルのあらゆるワークロードに対して、データのプロビジョニングとGPU利用率の最適化に必要なパフォーマンス、効率、拡張性をすべて提供します。
組み込みのサイバーセキュリティ機能と異常検出機能で、データを常に保護します。拡張性に優れたSnapshotにより、本番環境の複数のAIモデルに対してバージョン管理とトレーサビリティを実現します。
パイプライン全体で5倍のデータを処理
数時間かかっていたデータセットのコピーを数秒で実行
Ansibleを使用してわずか20分で構成を完了
きわめてインテリジェントでパワフル、かつセキュアなデータ インフラで、準備からトレーニング、さらにはオンプレミスやクラウドへの導入にいたるまで、AIパイプラインを強化できます。
AIプロジェクトは通常、クラウドで始まります。NetAppのソリューションは、業界トップのクラウドでエンタープライズデータ管理を使用して、お客様がデータを効率的かつセキュアに活用できるよう支援します。
NetApp AIPodは、データセンター レベルでの分析、トレーニング、推論のためのコンピューティングを単一のシステムに統合します。独自のAIインフラを構築しなくても、AIとMLのワークロードを容易に導入、運用できます。
Anri Kitami, ソフトウェア エンジニアリング スペシャリスト, Pong Yuen
統合データ ストレージ環境により、AIを活用した山火事の予測および抑制システムの開発に集中し、より効率的で戦略的な意思決定を行うことできます。
Will Karavites, チーフAI/ML兼クラウド アーキテクト, Lockheed Martin
あるバイオ医薬品のグローバル企業は、AIにおけるセンター オブ エクセレンスを強化するために、NVIDIA DGXを搭載したNetApp AIPodを導入しました。その結果、AI主導の創薬と臨床試験の効率化が実現しました。
ある大手タイヤメーカーは、オンプレミスでのセキュアな開発を実現するために、堅牢なHPCおよびAIデータ インフラを必要としていました。NetAppのAIインフラにより、継続的なイノベーションが実現し、タイヤの品質は大幅に向上し、顧客の信頼度も高まりました。
StorageGRIDは、グローバル企業のある自動車メーカーのために、AIアプリケーションのパフォーマンスを30%向上しました。
NetApp AIソリューションは、金融サービス業界のある巨大企業のために、データ分析を変革し、効率を高め、将来を見据えた運用を実現しました。
NetAppとNVIDIAは、AIの発展に注力し、信頼性に優れた検証済みAIソリューションを長年にわたって共同で提供してきました。
AIのセキュリティを維持するために、NetAppとNVIDIAは既存データを活用して、セキュアでプライベートな生成AIを実現する情報検索サービスを提供しています。
生成AIは、技術の段階的な進化ではなく、全面的な見直しです。企業がAIをどのように活用しているかについて、NetAppとNVIDIAのエキスパートが解説します。