1754473174
2025-08-06 04:00:00
人工知能は、ビジネスの保存方法とデータへのアクセス方法を変えています。これは、従来のデータストレージシステムが一度に一握りのユーザーからの簡単なコマンドを処理するように設計されているためですが、今日、何百万人ものエージェントを持つAIシステムは、大量のデータを並行して継続的にアクセスし、処理する必要があります。従来のデータストレージシステムには、AIの脳細胞であるグラフィカル処理ユニット（GPU）に到達する前にデータが複数の層を通過する必要があるため、AIシステムを遅くする複雑さの層があります。
Michael TSO ’93、SM ’93、およびHiroshi ohtaが共同設立したCludianは、AI革命に追いつくのを支援しています。同社は、ストレージとAIモデルの間でシームレスにデータフローを支援する企業向けのスケーラブルなストレージシステムを開発しました。このシステムは、データストレージに並列コンピューティングを適用し、AI関数とデータを、ストレージとGPUとCPUの間の直接的な高速転送を備えたスケーラブルデータセットを保存、取得、および処理する単一の並列処理プラットフォームに統合することにより、複雑さを軽減します。
Cloudianの統合ストレージコンピューティングプラットフォームは、商業規模のAIツールを構築するプロセスを簡素化し、AIの台頭に追いつくことができるストレージファンデーションを企業に提供します。
「人々がAIについて見逃していることの1つは、それがすべてデータに関するものだということです」とTSOは言います。 「10％多くのデータまたは10倍のデータでAIパフォーマンスを10％改善することはできません。1,000倍以上のデータが必要です。そのデータを管理しやすい方法で保存できます。データを移動せずに操作を実行できるように計算を埋め込むことができます。
MITから産業へ
1990年代のMITの学部生として、TSOはウィリアムダリー教授によって並列コンピューティングに紹介されました。これは、多くの計算が同時に発生する計算の一種です。 TSOはまた、グレッグ・パパドプロス准教授との並行コンピューティングにも取り組みました。
「ほとんどの学校には1つのスーパーコンピューティングプロジェクトが進行中だったので、信じられないほどの時間でした。MITには4つありました」とTSOは回想します。
大学院生として、TSOは、インターネットの初期アーキテクチャ、特にシステム間でデータを提供するトランスミッションコントロールプロトコル（TCP）に貢献したコンピューティングパイオニアであるMITシニアリサーチ科学者のDavid Clarkと協力しました。
「MITの大学院生として、私は大規模な分散システムのための切断された断続的なネットワーキング運用に取り組みました」とTSO氏は言います。 「面白いです – 30年後、それは私が今日まだやっていることです。」
卒業後、TSOはIntelのArchitecture Labで働き、BlackBerryが使用するデータ同期アルゴリズムを発明しました。彼はまた、着メロのダウンロード業界に点火したNokiaの仕様を作成しました。その後、Eric Brewer SM ’92、PhD ’94が共同設立したスタートアップであるInktomiに参加しました。
2001年、TSOはJoseph Norton ’93、SM ’93などでGemini Mobile Technologiesを開始しました。同社は、カメラ電話からの大規模なデータの成長を処理するために、世界最大のモバイルメッセージングシステムを構築しました。その後、2000年代後半に、クラウドコンピューティングは、企業が事業を拡大するにつれて仮想サーバーをレンタルする強力な方法となりました。 TSOは、収集されるデータの量がネットワーキングの速度よりもはるかに速く成長していることに気付いたため、会社をピボットすることにしました。
「データはさまざまな場所で作成されており、そのデータには独自の重力があります。それを移動するのにお金と時間がかかるでしょう」とTSOは説明します。 「つまり、最終状態は、エッジデバイスとサーバーに手を伸ばす分散クラウドであることを意味します。クラウドはクラウドへのデータではなく、クラウドをデータに持ち込む必要があります。」
TSOは、2012年にGemini Mobile TechnologiesからCloudianを正式に発売し、スケーラブルで分散したクラウド互換データストレージを支援することに新たに重点を置いています。
「最初に会社を始めたときにわからなかったのは、AIがエッジ上のデータの究極のユースケースになるということでした」とTSO氏は言います。
MITでのTSOの研究は20年以上前に始まりましたが、彼は自分が取り組んだものと今日の業界との間に強いつながりを見ています。
「デビッド・クラークと私は今日のすべてのエッジユースケースの一部である切断された断続的に接続されたネットワークを扱っていたので、私の人生が戻ってきているようであり、ダリー教授は非常に速く、スケーラブルな相互接続に取り組んでいました」とTSOは言います。 「今、近代的なNvidiaチップアーキテクチャと彼らがインターチップコミュニケーションを行う方法を見ると、それはダリーの仕事全体を手に入れます。パパドプロス教授と一緒に、アプリケーションを書き直すことなく並行コンピューティングハードウェアでアプリケーションソフトウェアを加速しました。
今日、Cludianのプラットフォームは、すべての種類のデータ（ドキュメント、ビデオ、センサーデータ）がメタデータを持つ一意のオブジェクトとして保存されるオブジェクトストレージアーキテクチャを使用しています。オブジェクトストレージは、フラットファイルの構造内の大規模なデータセットを管理することができ、非構造化データとAIシステムに最適ですが、従来、データが最初にコンピューターのメモリシステムにコピーされずにデータを直接AIモデルに送信することはできませんでした。
7月、Cludianは、AIモデルがすぐに使用できるフォームでデータを保存するVectorデータベースでオブジェクトストレージシステムを拡張したことを発表しました。データが摂取されると、Cludianはそのデータのベクトル形式をリアルタイムで計算して、推奨エンジン、検索、AIアシスタントなどのAIツールに電力を供給しています。 Cludianはまた、NVIDIAとのパートナーシップを発表しました。これにより、ストレージシステムがAI企業のGPUと直接連携できるようになりました。 Cludian氏によると、新しいシステムはさらに速いAI操作を可能にし、コンピューティングコストを削減します。
「Nvidiaは、GPUが忙しいデータでのみ役立つため、約1年半前に私たちに連絡しました」とTso氏は言います。 「人々は、巨大なデータセットを移動するよりもAIをデータに移動する方が簡単だと気づいています。ストレージシステムには多くのAI関数が埋め込まれているため、データを収集して保存する場所近くのAIのデータを前と後処理することができます。」
AI-Firstストレージ
Cludianは、大規模なメーカー、金融サービスプロバイダー、ヘルスケア組織、政府機関など、世界中の約1,000社がデータからより多くの価値を得るのを支援しています。
Cloudianのストレージプラットフォームは、たとえば1つの大規模な自動車メーカーを使用して、AIを使用して、各製造ロボットをいつサービスする必要があるかを判断しています。 Cludianはまた、国立医学図書館と協力して研究記事と特許を保存し、国立癌データベースを腫瘍のDNAシーケンスを保存しています。AIモデルが新しい治療法を開発したり、新しい洞察を得たりするために処理できる豊富なデータセットです。
「GPUは信じられないほどのイネーブラーでした」とTSOは言います。 「ムーアの法律は2年ごとに計算量を2倍にしますが、GPUはチップの操作を並列化することができます。そのため、GPUをネットワーク化してムーアの法則を粉砕できます。そのスケールはAIを新しいレベルの知性に押し進めていますが、GPUを懸命に動作させる唯一の方法は、それらの唯一の速度でデータを供給することです。
#データストレージの支援AI革命に追いつく #MITニュース