測定結果が示す進化：Nutanix Unified Storage が AI パフォーマンスを推進

AI は企業を変革し、予測分析、自動化、生成 AI モデルを推進しています。こうしたワークロードが業界全体で急増するなか、モデルを大規模にトレーニング、ファインチューニング、デプロイメントする能力はもはやオプションではなく、競争上の必須要件となっています。

あらゆる AI パイプラインの成功の陰には、目立たないヒーローが存在します。それが、ストレージです。高速で安定し、スケーラブルな高性能ストレージは、GPU を途切れなく稼働させ、CPU を効率的に活用し、データサイエンティストの作業環境を支えます。

Nutanix Unified Storage（NUS）ソリューションは、2025 年の MLPerf ストレージベンチマークでその性能を証明しました。このベンチマークは、機械学習向けストレージ性能を評価する業界標準の指標です。今回の結果は、Nutanix が AI および ML ワークロードの性能ニーズに応え続ける製品ビジョンと、戦略的ロードマップの実現へのコミットメントを示す大きな進歩が確認されました。

モダン AI のニーズに応える専用設計

AI ワークロードはインフラに独自の負荷を与えます。そのため、次の要件を満たすことが、ニーズに応えるカギとなります。

• 高スループット：大規模なモデル学習ジョブを途切れなく処理する
• 低レイテンシ：効率的なデータ前処理を可能にする
• リニアなスケーラビリティ：データセットがテラバイトからペタバイト規模に拡張しても対応できる

Nutanix Unified Storage（NUS）は、従来のストレージソリューションとは異なり、妥協を強いることはありません。ファイル、オブジェクト、ブロックストレージを単一の統合プラットフォームから提供し、性能とシンプルさを両立しています。

このアーキテクチャにより、IT チームはストレージのサイロを管理することなく AI ワークロードをサポートできます。Nutanix Unified Storage は、AI の厳しいニーズに正面から応えられるよう設計されており、大規模なパフォーマンスを実現するために設計されたソフトウェア定義アーキテクチャを活用することでこれを実現しています。

MLPerf ストレージのベンチマーク：その重要性

MLPerf ストレージのベンチマークは、 MLCommons によって開発されました。データ取り込みや前処理からモデルトレーニングに至るまで、エンドツーエンドの AI および機械学習パイプラインをストレージシステムがどの程度効果的にサポートできるかを測定するために特別に設計されています。

従来のベンチマークが IOPS や生スループットを単独で評価するのとは異なり、MLPerf ストレージのベンチマークは以下のような現実的な機械学習シナリオに焦点を当てています。

• 大規模なトレーニングデータセット（例：ResNet50、Unet3D）の読み込み
• 深層学習フレームワークに共通するランダム化アクセスパターンの実行
• マルチホスト、マルチスレッド AI パイプラインのサポート

このような理由から、MLPerf ストレージのベンチマークは、AI および機械学習対応ストレージを評価する企業にとって重要となっています。

ベンチマーク結果：Nutanix は卓越したパフォーマンスを実現

今年（2025年）MLPerf ストレージベンチマークにおいて、Nutanix Unified ストレージ は優れた成果を示しました。

• 画像内容認識能力（例：写真に犬、猫、人物、自動車などが含まれるか）を評価する resnet50 ベンチマーク実行時、単一クラスタで最大 2,312 個のアクセラレータを処理可能であることを実証しました。
• ソフトウェアの改良と新ハードウェアの組み合わせにより、ノード単位で前年比において卓越した結果を達成しました。
• 過去 2 年間のノード単位のベンチマーク結果の一例（詳細なデータは資料参照）

注：2023 年の最初の提出から今回に至る成長を、単一のテスト例で示したものです。

Nutanix は、独自のハードウェアや特別なクライアント側ドライバを実装することなく、上記の結果を達成しました。NFS プロトコルとスケーラビリティを考慮したファイルサーバーアーキテクチャを使用することで、AI ワークロードに求められるレベルのパフォーマンスを実現できることを示しました。

この結果は、Nutanix が、大規模な GPU クラスタでこれらのジョブを実行する組織にとって極めて重要な、高負荷の AI 処理に耐えられることを示しています。このことが重要な理由は、Nutanix が現在の需要を容易に満たすだけでなく、将来の課題にも対応可能な性能を備えたプラットフォームであることを示しているためです。

ベンチマーク結果の背景

この優れた成果は、製品に画期的な性能向上を組み込む努力の成果です。主な製品のハイライトは次のとおりです。

• GPU ダイレクトストレージ：ストレージと GPU メモリの間に直接経路を設けることで、CPU および関連オーバーヘッドをバイパスし、性能を向上させます。MLPerf のテスト中は、GPU ダイレクトストレージ自体は評価対象ではありません。しかし、AI ワークロードに必要な性能を支える重要な要素です。
• NFS over RDMA サポート：GPU を多用する学習環境でのレイテンシや CPU オーバーヘッドを低減します。昨年はバックエンドで iSER（iSCSI over RDMA）の改善を行い、今年はクライアントサイドも対応しました。
• SR-IOV：シングルルート IO 仮想化（SR-IOV）は、物理デバイス（通常は物理ネットワークアダプタ）を VM にパススルーを可能にします。これにより、IO は AHV ハイパーバイザーの vSwitch をバイパスできるため、オーバーヘッドが削減され、物理マシンに近いネットワークパフォーマンスが得られます。
• 高性能ネットワーク：ベンチマーク結果は、Nutanix Unified Storage ソフトウェアの進歩と最新の高性能ネットワーク コンポーネントを組み合わせることで、データ集約型アプリケーションのレイテンシを低減し、スループットを向上させています。

Nutanix の製品チームは、モダンワークロードのニーズを常に注視し、進化し続けるモダンワークロードの需要を満たすために必要な改善に取り組んでいます。

データセンターからエッジまで、幅広い AI サポート

集中型 AI クラスタの構築でも、エッジでの推論展開でも、Nutanix Unified Storage は柔軟性を提供します。

• 任意のハードウェアとクラウドで実行可能
• 小規模から始めて、段階的にスケール可能
• 複雑なハイブリッド／マルチクラウド環境でストレージ運用を簡素化

現在のダイナミックな IT 環境において、柔軟性は不可欠です。さらに、ビジネス成果を促進する堅牢な機能も必要です。Nutanix Unified Storage は、オンプレミスのデータセンター、AWS、Azure のクラウド環境を問わず、AI ワークロードをサポートし、企業が求めるレジリエンスと管理の容易さを提供します。拡張性、シンプルさ、制御性を備えたセキュアなプラットフォームで、進化するグローバルニーズに適応します。

性能＋α の価値を届けるプラットフォーム

Nutanix Unified Storage は、性能に加えて次の機能や特長も提供します。

• 耐障害性：エンタープライズグレードのデータ保護、高可用性、スナップショット サポート
• セキュリティ：ロールベースのアクセス制御、データ暗号化、ランサムウェアの脅威の監視
• シンプルさ：単一のプラットフォーム、インターフェース、サポートエクスペリエンス

AI 研究者、データエンジニア、IT 管理者も、複雑さに邪魔されることなく、より早く結果を得るという同じ目的を持っています。

最新の MLPerf ストレージ の結果は単なる数値ではなく、AI のニーズに応える高性能でエンタープライズ対応のストレージプラットフォームの提供における私たちの進歩を証明するものです。ただし、性能は重要な要素の一部に過ぎません。

Nutanix Unified Storage は、IT リーダーが AI イニシアチブを自信を持って推進するのに必要な、運用のシンプルさ、セキュリティ、拡張性を提供します。GPU クラスタの拡張、ハイブリッド環境の管理、次世代イノベーションへの準備など、Nutanix は成果の加速と複雑さの軽減を支援する統合基盤を提供します。

体験してみませんか？

AI の需要がますます高まるなか、私たちは次のステップに備えています。AI イニシアチブの構築や拡張で、高負荷環境でも優れた性能を発揮するストレージプラットフォームをお探しの場合は、Nutanix のアカウントチームまたはパートナーまでお気軽にお問い合わせください。

昨年お伝えしたように、これはまだ始まりに過ぎません。私たちは Nutanix Unified Storage（NUS）のさらなる改善に引き続き尽力しており、近い将来、さらに多くの成果をお届けする予定です。

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