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AIベンチマークが現実世界のパフォーマンスについて見落としていること
エンタープライズAIチームは、本番環境におけるストレージからコンピューティングへのクリティカルなデータパスを見落としがちです。ベンチマークは理想的な条件に焦点を当てていますが、実際のトラフィックはパフォーマンスを低下させるレイテンシとジッターをもたらします。このギャップにより、ラボでは機能するパイプラインがデプロイ時に失敗します。増えつつあるソリューションには、ストレージとコンピューティングの間にコントロールポイントとしてアプリケーションデリバリーコントローラー（ADC）またはプラットフォーム（ADSP）をデプロイすることが含まれます。ベンチマークは通常、現実的なネットワーク劣化をシミュレートできず、インフラストラクチャに関する誤った意思決定につながります。F5とMinIOによるテストでは、わずかなレイテンシでもS3スループットに大幅なパフォーマンス低下が見られました。ジッターよりもレイテンシがスループット損失の主な要因であることが判明しました。脆弱なデータパスのコストは、GPUの利用率低下にとどまらず、AIの出力品質の低下や運用上の複雑さの増大も含まれます。従来のアプリケーションとは異なり、AIワークロードにはストレージ遅延を吸収するキャッシュメカニズムがありません。ストレージエッジを単純な接続ではなく、インテリジェントなコントロールポイントとして扱うことがAIにとって重要です。F5のBIG-IPとMinIOのようなADSPは、ストレージの健全性を監視し、リクエストを利用可能なノードに誘導します。このアプローチにより、エンジニアリングされた、回復力のあるデータパスを維持することで、GPUの生産性を維持します。
