SUBARU、AI画像解析システムのストレージに「Dell PowerScale」を採用

今回は「SUBARU、AI画像解析システムのストレージに「Dell PowerScale」を採用」についてご紹介します。

関連ワード (ITインフラ等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 自動車メーカーのSUBARUは、予防安全を担う運転支援システム「アイサイト」のAI開発基盤にスケールアウト型ネットワークアタッチドストレージ(NAS)システム「Dell PowerScale」を採用した。デル・テクノロジーズが2月1日に発表した。

 アイサイトの従来型の開発基盤では主に動画データが用いられ、ファイル数が十数万点規模だったのに対し、AIを活用した開発基盤では静止画像データが用いられ、数億~数十億規模もの膨大なファイル数となる。2020年に設立したAI開発拠点「SUBARU Lab」では、次世代アイサイトのキーテクノロジーとなるAI開発を進める上でベースとなる膨大なデータをどのようにして保存・管理・活用するかという点が、大きな課題となっていた。

 ストレージの選定に当たっては、大量のデータをいかにシンプルに扱えて、フォルダー構造もシンプルであることが求められた。開発の作業効率を考えると、1つのフォルダー内にできるだけ多くのデータ保存ができる必要があり、加速するデータ容量の増加に対応できる拡張性や、高い性能と信頼性も必須要件だった。

 PowerScaleは、要求の厳しいエンタープライズファイルワークロード向けに設計された、柔軟で安全なスケールアウト型NASシステムになる。拡張性や高性能機能に加えて、クラスター内や拠点間でストレージを階層化する「SmartPools/CloudPools」機能も備えている。これによって物理的なストレージの設置場所を気にすることなくデータを活用でき、データ保存コストの最適化を図れる点も採用理由の1つとなった。大量のデータの中から目的のデータを高速検索する専用のデータ仮想化ソリューションも評価された。

 PowerScaleの採用によって、従来型の開発環境と比べ、約1000倍規模のファイル数に拡大したデータへのスムーズな対応が可能になった。PowerScaleの自動階層化機能を活用し、性能要件とコスト要件を両立できた上、大量データの中から目的のデータを高速検索できる環境も整った。

 また、これまで分断されていたSUBARU LabやSUBARU東京事業所の拠点間をまたぐデータアクセスが可能となり、開発業務にも大きなメリットが生まれ、開発業務でデータを利用する際にも、多くの導入効果が生まれたとしている。

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