大手データプラットフォーム プロバイダーが、クラウドでの複数のAIモデルのトレーニングを強化する新しいソリューションを発表した。このソリューションは、オープンソースの生成AI企業のトップと協力して開発され、効率、コスト、持続可能性のメリットを顧客に拡大する。新しいソリューションは、クラウドでワークロードを実行しているユーザーが利用できる、ディープラーニング対応インスタンス上の初のスケールアウトストレージだ。クラウドAIインスタンスで一時的なローカルストレージとメモリーを使用することで、従来のデータ アーキテクチャーと比較して、大規模な生成AIリソースのコストを大幅に削減し、パフォーマンスを向上させる。生成AI企業は、既存のクラウドリソースをより効率的に使用することを常に模索している。彼らはデータ プラットフォームプロバイダーと協力して「コンバージドクラウド」アプローチの開発を開始し、最近このソリューションのトライアルを成功裏に終了した。統合アーキテクチャーは、アプリケーションとデータプラットフォームを同時にサポートする単一の高性能リソース セットを提供する。その結果、AIモデルのトレーニングがより最適になり、研究チームにとっての有用性が向上する。AI企業は、導入後は、二酸化炭素排出量とエネルギー消費を削減しながら、データプラットフォームによるパフォーマンスの向上と大幅なクラウド コスト削減の恩恵をさらに拡大したいと考えている。同社は、展開が成熟し成長するにつれて、今後の持続可能性への取り組みを支えるためにこのソリューションを使用することを期待している。データプラットフォームのクラウド ソリューション向けコンバージドモードは、今年パブリック プレビューとしてリリースされ、最初はAWSでリリースされ、その後他のクラウドでもリリースされる。