Google Cloud Managed Lustre

「企業がディープフェイクの音声、動画、画像を検出してブロックできるかどうかは、モデルの性能にかかっています。Managed Lustre は、動的なデータセットを使用したモデルのトレーニングを成功させるうえで不可欠です。GPU の性能を完全に引き出せているため、当社が評価した他のストレージ ソリューションよりも 6 倍高速です。」

同社の成功事例はこちらからご覧いただけます。

^{—Resemble AI、CEO、Zohaib Ahmed 氏}

「Managed Lustre を使用することで、他の Google Cloud ソリューションと比較して、AFEELA Intelligent Drive の AI モデル トレーニングを 3 倍にスケールできます。」

^{—ソニー・ホンダモビリティ株式会社、AI & データ分析プラットフォーム担当シニア マネージャー、片岡基氏}

「Managed Lustre を VTC（Vertex トレーニング クラスタ）と統合することで、Salesforce AI Research での典型的なオンボーディングのボトルネックが解消され、推論ワークロードを迅速に実行できるようになりました。この高スループット、低レイテンシのストレージにより、B200 GPU では完全に飽和状態が維持され、H200 と比較して大規模言語モデルの推論で大幅なパフォーマンスの向上を実現できます。お客様にとっては、以前のレイテンシよりはるかに低いレイテンシで複雑な推論を処理できる、より高速で応答性の高い AI エージェントに直結します。

^{— Salesforce、プリンシパル ソフトウェア エンジニア、Lavanya Karanam 氏}

「Google Cloud に移行したことで、研究速度が抜本的に変わりました。私の仕事は、膨大なデータセットを用いた大規模なニューラル ネットワークのトレーニングです。このデータセットには、クラスタチームがアップロードした Common Corpus の全データも含まれており、私もクラスタから直接アクセスできるようになっています。この完全なデータセットへのアクセスは、これ以外のインフラストラクチャでは、到底実現できなかったでしょう。マネージド Lustre のおかげで、以前はパイプラインのボトルネックとなっていたデータ取り込みが今では数秒で完了できるようになったほか、GPU を常に最大限活用して、キュー待ちの時間も大幅に短縮されました。その結果、私が行っているすべての実験で、分析情報が得られるまでの時間が大幅に短縮されました。」

^{— オールド ドミニオン大学、バージニア州モデリング・分析・シミュレーション センター（VMASC）、リサーチ アシスタント プロフェッサー、Christopher J. Lynch 博士}

「Managed Lustre のおかげで、数学的推論モデルのトレーニング テストの実行中に発生する中断が少なくとも 50% 削減されたので、テストを 2 倍多く実行できるようになりました。このサービスを「ホット」チェックポイントのリージョン キャッシュとして統合したことで、起動の速度、信頼性、利便性が向上し、チェックポイントの永続化も実現できました。このワークフローでは、トレーニング ジョブがチェックポイントを書き込み、後続の推論ジョブや新しいトレーニング ジョブがオフライン システムでそのチェックポイントを使用します。これにより、データ取得速度が最大 15 倍向上し、起動時間が 50% 以上短縮されます。Lustre は追加設定なしで信頼性の高いマウント ファイル システムとして使用でき、高いパフォーマンスを発揮するので、当社の研究チームは、より自力で新しいトレーニング テクノロジーのテストを行えるようになりました。これにより、他のストレージから同じデータを取得するよりも高いパフォーマンスを維持しながら、イテレーション サイクルを簡単に 2 倍に増やすことができます。」

^{—Harmonic、インフラストラクチャ責任者、Riley Patterson 氏}