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AI の成果を加速、将来の変化にも対応

AI の可能性を最大化し、価値創出を加速させます。ピュア・ストレージのプラットフォームで、AI の導入を「ストレス」から「サクセス」へ！

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AI イノベーションの推進

80%

CIO の 80% が、AI のニーズに迅速に対応するインフラなしでは競争に取り残されることを懸念。

ESG レポートを読む

AI の導入によるデータ量増大への備え

81%

CIO の 81% が、現行のデータセンターでは、AI によって生成されるデータに対応できないと回答。

サステナブルな拡張性

88%

IT インフラを所有する企業の 88% が、AI のための IT インフラの整備なしでは、ESG 目標の達成は不可能だと回答。

検証済み AI デザインをダウンロード

世界の AI リーダー企業が信頼するプラットフォームが、AI の可能性を最大限に引き出します。

AI 対応のプラットフォームで、AI の導入を「ストレス」から「サクセス」へ！

性能と効率を最大化

一貫性のある予測可能な性能と高速なデータ処理が、AI パイプラインを加速させます。さらに、最大 85% の省エネ効果も！

ブログを読む

AI データを統合し、トレーニング、推論、インサイトを高速化

データサイロを解消し、多様なデータソースを統合し、単一のプラットフォーム上でプロジェクト全体を管理できます。

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AI ストレージ管理をシンプルに

自動化されたシンプルな管理、AI を活用したインサイト抽出、AI のための検証済みデザインが、生産効率を高めます。

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AI 活用の拡大に伴う不確実性を解決

AI 対応の STaaS プラットフォームがお客さまの AI プロジェクトの成功を支援。リスクを軽減し、お客さまとともに成長します。

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AI の活用を迅速に、シンプルに

省エネ・省スペース

85%

運用コストを削減

ESG レポートを読む

AI インフラの DIY を不要に

実績のある AI 対応インフラ設計により、AI の導入を迅速化し、不確実性を排除し、的確な意思決定を支援します。

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直接接続の SSD よりも高速に生成 AI RAG をサポート

36%

NVIDIA NeMo Retriever マイクロサービスを統合した FlashBlade//S による高度な並列読み取り／書き込みが、AI に必要な高性能を実現します。

シンプルな AI ストレージ管理

多くのツールを管理する面倒な作業を Pure1 で解消。SaaS ベースの AIOps 機能がストレージの運用をいっそうシンプルなものにします。

Pure1 について詳しく見る

AI のためのコンテナ・データ管理プラットフォーム

Portworx は、Kubernetes ベースの AI アプリケーションに対し、永続的ストレージ、データ保護、データベースなど、どこからでも利用可能な機能を提供します。

Portworx について詳しく見る

AI の運用に必要な性能を提供

GPU やアクセラレータの最大帯域幅要件に基づく SLA 保証により、極めて高度な性能要件にも対応します。

Evergreen//One について詳しく見る

ピュア・ストレージが強化する現実世界の AI

AI 関連技術に関するリソース

ピュア・ストレージでは、高効率な AI の実装と拡張を可能にする設計を採用しています。

AI 関連のその他のリソース

AIRI リファレンス・アーキテクチャと導入ガイド：NVIDIA DGX BasePOD で認定・構築

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ピュア・ストレージのプラットフォームを基盤とする生成 AI の RAG（検索拡張生成）

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NVIDIA Nemo マイクロサービス、KX の KDB.AI とピュア・ストレージで構築する金融サービス向け RAG プラットフォーム

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シスコ検証済みデザイン：Red Hat と OpenShift AI で構築する MLOps 基盤

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シスコ検証済みデザイン：生成 AI の推論

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NVIDIA BioNeMo で構築する創薬のための生成 AI ソリューション

ホワイトペーパーを読む

ピュア・ストレージの FlashBlade が NVIDIA DGX SuperPOD のリファレンス・アーキテクチャとして認定を取得

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NVIDIA MONAI NIM とピュア・ストレージ FlashBlade によるエンタープライズ医用画像処理

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AI 分野を牽引するイノベーター・有力企業の協業

業界リーダー企業との協業によるイノベーションの推進

NVIDIA とピュア・ストレージ、実績に裏付けられたエンタープライズ AI ソリューションで連携

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Cisco とピュア・ストレージ、インフラを簡素化し、AI 環境の高効率性と高アクセス性を実現

FlashStack について詳しく見る

CoreWeave とピュア・ストレージ、大規模 AI クラウド・サービスのイノベーションを加速

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AI ストレージとは？

AI ストレージとは、AI（人工知能）アプリケーションと AI 開発ワークフローのニーズをサポートするために設計・最適化されたストレージ・インフラおよびソリューションです。AI は、大規模なデータセットの処理と、多数の複雑なモデルのトレーニングを伴うため、大容量のストレージ、高速なデータアクセス、効率的なデータ管理が必要になります。

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生成 AI とは？

生成 AI（GenAI）とは、大規模なデータセットに機械学習アルゴリズムを適用して、テキスト、画像、音声、動画などのコンテンツを生成することです。代表的な生成 AI ツールとして、ChatGPT、DALL-E、Bard、Midjourney などがあります。

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検索拡張生成（RAG）とは？

検索拡張生成（RAG：Retrieval Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）の出力を最適化する手法です。元のトレーニング・データの外部にある信頼性の高いナレッジ・ベースを参照したうえで回答を生成することにより、元のトレーニング・データの範囲を超えて効果的に能力を高めることができます。プロプライエタリなカスタム・データが格納された社内データベースを活用することで、特定の分野における LLM の出力を改善する費用対効果の高い方法です。

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AI ストレージを検討する際の重要なポイントは？

AI ストレージの最も重要な特性は、性能面の俊敏性です。AI ストレージには、数百 GB から PB までの拡張性、混合ワークロードの急激な変化に対応する性能、プロジェクトのライフサイクルを通してトレーニング・クライアントと本番クライアントに同時にデータを供給する能力、プロジェクトの各種ツールで使用されるデータ・モデルをサポートする能力が求められます。その他にも、理想的な AI ストレージ・ソリューションの特性として、容量の柔軟性、可用性とデータ耐久性、スペースと電力効率、データ・モデルのサポート、セキュリティ、シンプルな運用などが挙げられます。

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¹ 2024年ピュア・ストレージと Vanson Bourne 社による 1,500 名以上の関連分野の意思決定者を対象とした調査結果によるデータ。
² 2023年ピュア・ストレージと Wakefield Research 社による 500 名の関連分野の意思決定者、IT バイヤーを対象とした調査結果によるデータ。

次におすすめしたいステップ

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