AIを支える見えない力、マイクロン

高度なAIテクノロジーソリューションには、データパイプライン全体を支えられる人工知能製品が必要です。

マイクロンによる最先端の設計・製造能力から、メモリおよびストレージソリューションの幅広いポートフォリオが生み出され、データセンターの中核を担います。これにより、お客様のAIソリューションに必要な確固たる基盤が提供されます。

• 広帯域幅メモリ（HBM）：HBM3EやHBM4などの製品はAIアクセラレーター向けに設計されており、大規模AIモデルのトレーニングと実行に必要な超広帯域幅と密結合メモリアクセスを提供します。広帯域幅メモリは、モデルトレーニングや高スループット推論といったデータ集約型のワークロードに対応します。これらのワークロードでは、並列演算パフォーマンスを最大化することが極めて重要です。HBM4のプレスリリースをお読みください。
• DRAM：マイクロンは、大容量で低消費電力のDRAMモジュールおよびDRAMコンポーネントを提供しています。これらはシステムにおけるAI用の作業メモリとして機能し、データセンター、AI PC、モバイルデバイス、車載システムなど、速度、効率性、応答性が重要となる環境で、アクティブデータ、モデルパラメーター、ランタイム動作を支えます。
• ソリッドステートドライブ（SSD）：高性能なデータセンター向けSSD（Micron 9650 NVMe SSDや6600 ION NVME SSDなど）は、データ集約型のAIワークロードに使用され、大規模データセットの取り込みと処理を加速し、高価なGPUのアイドル状態を防ぎます。

メモリとストレージは、AIインフラの基盤です。これらはAIワークロードが動作するための作業領域を形成し、トレーニングおよび推論ワークフローで、システムがデータの移動、処理、保持をどれほど速く、効率的に、コスト効率よく実行できるかを決定するからです。

メモリ（DRAMや広帯域幅メモリなど）によって、プロセッサーやアクセラレーターの近くに、アクティブなAIモデル、パラメーター、データセットが保持されます。AIモデルの規模と複雑性が増すにつれ、データのボトルネックを減らし、グラフィック処理装置（GPU）やAIアクセラレーターの利用率を改善し、モデルトレーニングとリアルタイム推論の高速化を実現する上で、大容量・広帯域幅メモリは極めて重要になります。

ストレージ（NANDベースのSSDを含む）は、生のトレーニングデータからチェックポイント、トレーニング済みモデルまで、AIが必要とする大量のデータを支えます。高性能で低レイテンシーのストレージにより、データ取り込みの高速化、大規模データセットへの迅速なアクセス、データセンターとエッジ環境を横断する効率的なスケーリングが可能になります。

メモリとストレージが一体となって、次のようなメリットをもたらします。

• データ移動の遅延を最小化することで、AIトレーニングおよび推論を高速化
• より大きい容量と広い帯域幅を備えた、大規模かつ高度なモデルに対応
• データフローの最適化により、エネルギー効率と総所有コストを改善
• クラウド、エンタープライズ、車載、エッジにわたるAI導入の拡張

AIが進化し続ける状況の中で、演算、メモリ、ストレージのバランスが取れたイノベーションが不可欠となっています。メモリおよびストレージテクノロジーの進歩は、次世代AIワークロードの要求に確実に応えられるよう、AIインフラのパフォーマンス、効率性、信頼性の向上に貢献します。

マイクロンは、最新のAIインフラの基盤となるメモリとストレージを強化することで、AIを加速させます。アクセラレーターに近い広帯域幅メモリ（HBM）やAIメモリから、データ取り込み、チェックポイント作成、推論を支援するAI用ストレージやAI用SSDに至るまで、マイクロンはAIパイプラインにおけるデータの効率的な移動を実現します。

ワットあたりのパフォーマンス、帯域幅、スケーラビリティに焦点を合わせることで、マイクロンはデータセンターとエッジ環境に広がる人工知能ソリューションの持続的な拡張を可能にし、より迅速かつ効率的にデータをインテリジェンスへと変換します。