ハードドライブは今後何年にもわたり、データセンターにとって最も費用対効果の高いストレージソリューションであり続けるでしょう。しかし、Seagateは、AIデータセンターへの適合性を高めるため、共通のPCIeインターフェースとNVMe 2.0プロトコルを採用したHDDを開発しています。GTC 2025では、SeagateはNVMe HDD、NVMe SSD、NVIDIAのBlueField 3 DPU、AIStoreソフトウェアを搭載した概念実証システムを披露し、NVMeがAIワークロード向けハードドライブをどのように変革するかを示しました。Seagateは、同じくNVMe HDDの開発に取り組んでいる競合他社よりも一歩先を進んでいます。
新しいプロトコル、新しいパフォーマンス
SAS/SATAと比較して、NVMeとPCIeを組み合わせることで、大幅に高い帯域幅、低いレイテンシ、そして優れたスケーラビリティが実現します。速度が6～12Gbpsに制限され、HBAやエクスパンダといった複雑なレイヤーに依存するSAS/SATAとは異なり、NVMeは業界標準のPCIeインターフェース上で動作し、最大128GB/秒の速度をサポートします（1台のHDDでは1TB/秒を超える速度は当分の間必要ありませんが、システムレベルでは帯域幅が広いほど有利です）。NVMeは、システムの複雑さを大幅に軽減し、スケーラビリティを簡素化します。また、NVMeはCPUをバイパスするDPU（DPU Direct）を介してGPUからストレージへの直接アクセスを可能にし（CPUのボトルネックを軽減）、64Kキュー（キューあたり64Kコマンド）をサポートすることで、AIシステムにとって重要な並列処理を大幅に向上させます。
概念実証システム
Seagate はこのアーキテクチャを検証するために、8 台の NVMe HDD、キャッシュ用の 4 台の NVMe SSD、Nvidia Bluefield 3 DPU、および AIStore ソフトウェアを統合し、すべて Seagate NVMe ハイブリッド アレイ エンクロージャで実行する概念実証システムを構築しました。
テストマシンは、GPUからストレージへの直接アクセスにより、AIワークフローのレイテンシが最小限に抑えられることを実証しました。また、従来のSAS/SATAインフラストラクチャを排除することで、システムアーキテクチャが簡素化され、ストレージ効率が向上しました。AIStoreソフトウェアは、データのキャッシュと階層化を動的に最適化し、AIモデルのトレーニングパフォーマンスを大幅に向上させます。
また、Seagateは、NVMe-over-Fabric（NVMe-oF）を使用することで、システムをエクサバイトレベルまで拡張できると述べています。具体的には、NVMe-oFの統合により、マルチラックAIストレージクラスターのシームレスな拡張が可能になり、大規模データセンター全体で効率的に（そしておそらくより重要なのは、シームレスに）拡張するために不可欠です。
この試験により、NVMe HDD は完全なフラッシュベースのストレージ ソリューションを必要とせずに高性能 AI 環境をサポートし、パフォーマンスを維持しながらコストを削減できることが確認されました。
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AIシステムはデータストレージのニーズを飛躍的に増加させており、既存のアーキテクチャは大きな制約に直面しています。SSDは高速パフォーマンスを提供しますが、この規模の長期ストレージには経済的に持続不可能です。SASおよびSATA HDDは手頃な価格ですが、ホストバスアダプタ（HBA）、独自仕様のシリコン、そしてAIの高スループット・低レイテンシ要件に最適化されていないコントローラシステムに依存しているため、複雑さとレイテンシが生じます。クラウドストレージオプションは、WANデータ転送コストの高さ、予測不可能な取得時間、レイテンシの急増などによりインフラストラクチャをさらに複雑化し、AI処理効率を低下させます。これらの制約により、複雑でコストが高く、非効率的なアーキテクチャが生まれ、AIの導入とパフォーマンスの低下を招きます。
将来のAIストレージのニーズ
今日、企業はAIモデルのトレーニングと推論のために、ペタバイトからエクサバイト規模のデータセットを管理しています。今後、そのニーズはさらに拡大するでしょう。そこで、HDDにNVMe接続を提供し、統合された効率的なデータセンターストレージプラットフォームを構築するSeagateのソリューションが真価を発揮します。
HDDの複雑さという観点から見ると、HDDにNVMeを追加することはそれほどコストがかかりません。HDDはSAS/SATA物理コネクタと従来の3.5インチフォームファクタを維持するためです。変更点は、NVMeプロトコルサポートとコントローラへのPCIeインターフェースの追加（おそらくわずかなコストで済むでしょう）、そしてGPUDirectなどのNVMe機能をサポートするファームウェアの開発のみです。NVMe/PCIe接続への移行によりHBAが不要になり、複雑さも軽減されることを念頭に置くと、HDDのわずかな価格上昇は業界ではほとんど気づかれないでしょう。
しかし、HDDの容量が増加すると、1TBあたりのIOPSパフォーマンスは低下し、今後AIクラスターで動作させる際にパフォーマンスに影響を与える可能性があります（あるいは、その影響を軽減するためにフラッシュメモリの増設が必要になるかもしれません）。そのため、将来的には、SeagateのMach.2のようなデュアルアクチュエータHDDがAIクラスターに好まれるようになるかもしれません。このようなドライブは、もちろん通常のシングルアクチュエータHDDよりも高価ですが、それでも1台あたりの価格はシングルアクチュエータHDD2台分よりも安価であるため、大きな影響はないでしょう。
いつ？
HDDにおけるNVMeのメリットを知った熱心な読者が抱く疑問の一つは、そのようなハードドライブがいつ市場に投入されるのかということです。残念ながら、その時期は予測できません。大企業はHDDのような製品についてはデュアルソース供給を希望しており、そのためNVMeハードドライブはOCPプロジェクトの一環として開発されました。しかし、Seagateは既にNVMeハードドライブを販売していますが、競合他社はまだデバイスを投入していません。そうなれば、すべてのハードドライブメーカーがNVMe製品を量産できるようになり、AI企業やAIワークロードに対応するクラウドサービスプロバイダーがこれらの製品の採用を開始するでしょう。
アントン・シロフはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去数十年にわたり、CPUやGPUからスーパーコンピュータ、最新のプロセス技術や最新の製造ツールからハイテク業界のトレンドまで、あらゆる分野をカバーしてきました。
