DDN AI400X3がMLPerf新記録を樹立：AIインフラ性能の新たな基準

AIおよびデータインテリジェンスソリューションのグローバルプロバイダーであるDDNは、次世代ストレージアプライアンスAI400X3が最新のMLPerf Storage v2.0ベンチマークで顕著な結果を達成したと発表しました。DDNのEXAScalerパラレルファイルシステムを搭載したAI400X3は、コンパクトでエネルギー効率の高い設計で高密度性能を提供し、大規模な要求の厳しいAIワークロードを加速するように設計されています。

この進歩は、大企業に迅速な洞察、運用コストの削減、そして性能や持続可能性を損なうことなくAIイニシアチブを自信を持って拡張する能力を提供することを目的としています。

DDNのCTOであるSven Oehmeは、AIを大規模にサポートするための精密に設計されたインフラの必要性を強調しました。「大規模なAIは力任せでは足りません。絶え間ない性能、効率、信頼性を提供できる精密に設計されたインフラが必要です」と彼は述べました。「AI400X3で、私たちはまさにそれを達成しました。これらのMLPerfの結果は、DDNが世界で最も先進的なGPUに追いつき、さらには追い越すことができることを証明しています。しかも、これらすべてがコンパクトで電力効率の高いフットプリント内で実現されています。私たちはAIを可能にするだけでなく、AIを妨げてきたボトルネックを取り除いています。」

MLPerf Storageベンチマークは、ストレージシステムが集中型AIワークロードをどれだけ効果的にサポートするかを評価するための業界標準です。DDN AI400X3は、シングルノードおよびマルチノードの両方の構成でテストされ、初期設定から大規模な分散AIトレーニングまでの実際の展開シナリオを反映しています。特筆すべきは、このシステムが単一のコンパクトな2Uアプライアンスを使用してこれらの結果を達成し、その効率とパワーを示したことです。

MLPerf Storage 2025の提出において、AI400X3は印象的な能力を発揮しました：

シングルノードベンチマークにおいて、DDN AI400X3は以下を達成しました：

• CosmoflowおよびResNet50トレーニングで最高の性能密度を達成し、単一の2Uアプライアンスを使用して、それぞれ52個および208個のシミュレートされたNVIDIA H100 GPUのデータニーズを効果的にサポートしました。
• 読み取りで30.6 GB/s、書き込みで15.3 GB/sのI/O性能を達成し、Llama3-8bチェックポイントの高速ロードと保存を3.4秒および7.7秒で可能にしました。

マルチノードベンチマークにおいて、以下を達成しました：

• Unet3D H100トレーニングで120 GB/sを超える持続的な読み取りスループット。
• ResNet50で最大640個のシミュレートされたH100 GPUをサポート。
• Cosmoflowで最大135個のシミュレートされたH100 GPUをサポート。
• これらの結果は、AI400X3の昨年の性能と比較して2倍の改善を示しています。

これらのベンチマーク結果は、DDN AI400X3が、要求の厳しいマルチノードトレーニング条件下でも、幅広いAIワークロードで一貫して高い性能を発揮する能力を強調しています。AI400X3は、高速かつ信頼性の高いデータアクセスを通じてGPUが完全に活用されることを保証することで、モデルトレーニングを加速し、性能低下なしに頻繁なチェックポイントを容易にします。これにより、トレーニング効率の向上、回復力の強化、および全体的なインフラコストの削減につながります。

コンパクトな2Uフォームファクタと低消費電力により、AI400X3は、スペース、電力、冷却に関連するデータセンターの増大する課題に対処するように設計されており、AIワークロードを持続的に拡張しようとしている組織に適しています。

DDNは、高性能AIおよびハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）インフラのリーダーとして長年の評判を築いています。2016年以来、NVIDIAは内部AIクラスターの動力源としてDDNに独占的に依存しており、スケーラブルなAIイノベーションを推進する信頼できるパートナーとしてのDDNの役割を強調しています。

厳格なMLPerf Storageベンチマークを受けることで、DDNは企業やAIイノベーターに独立して検証されたデータを提供し、より迅速かつ自信を持ってAIソリューションを構築、トレーニング、展開できるようにすることを目指しています。