ストレージボトルネックによるGenAIイニシアチブの停滞可能性と、その解決方法

コンピューティング性能が大きく飛躍するたび、新たなワークロードの需要の変化により、ボトルネックが別の場所で伴っています。GenAIをめぐっては、こうしたボトルネックの一つとして、メモリウォールが知られています。大規模言語モデル (LLM) の活用を望む企業は、LLMのトレーニングと展開に必要な膨大な量のデータに、自社のメモリとストレージソリューションでは対応できないことに気づき始めています。しかし、メモリウォールのスケールに役立つ戦略を実行することは可能です。