【導入事例】オリンパス様 大規模AI開発基盤

導入事例 ストレージ基盤構築 業種：製造業 NVIDIAとPure Storageから検証済みAIプ ラットフォーム「AIRI」が登場します。AIRIは NVIDIAとPure Storageの協業で生まれたAIプラットフォーム「AIRI」を活用し DGX-1とオールフラッシュのオブジェクトスト レージの「F l a s h B l a d e」をA r i s t a 迅速な開発環境のデリバリを実現するコンテナベースの大規模AI開発基盤を構築 Networksの100Gigabit Ethernetスイッ チで相互接続することで、機械学習などの処 理に対応する高性能な分散コンピューティン グを実現するものです。 本事 例で採用された製品・ソリューション FlashBladeはペタバイトクラスの拡張性 があり大容量データも扱いやすい。またAIRI はOpenShiftもサポートし、その上でAI開発 オリンパス株式会社 様 環境が一体製品として提供されるため、安定 性も高いと判断します。そのためオリンパスで は、新たなAI開発環境にAIRIの採用を決める のです。 オリンパスのソフトウェア戦略グループでは、AI開発における研究開発の効率化や競争力強化を目的に、AI 開発環境の強化を目指しています。同社ではAI開発環境の迅速な提供のために、新たにNVIDIA、Pure コンテナベースの大規模AI開発環境を のさらなる効率化を実現しています。また なくなればリソースを解放するような使い方も Storage、Arista Networksの技術を統合したAIプラットフォーム「AIRI」を導入します。さらにそれを導入 実現し開発者によるセルフサービスでの OpenShiftとAIRIの組み合わせでMLOpsも 容易です。開発者はAI開発環境のリソース管 済みであった企業向けコンテナオーケストレーションツールのRedhat Openshiftと組み合わせて、コンテ 環境切り出しが可能に 可能となり、機械学習モデルの継続的な改善 理などを考える必要がなくなり、本来取り組む ナベースの大規模AI開発基盤を実現し柔軟性と俊敏性を獲得しました。 オリンパスでは2019年初頭にOpenShift も可能となっています。開発者へのAI開発環 べき機械学習モデルの構築に注力できるよう 上にAIRIを導入し、FlashBladeの管理には 境のデリバリ速度はかなり向上しており、 になったのです。 導入前の課題 オリンパス株式会社 コンテナ環境でオンデマンドなストレージ提供 ソフトウェア戦略・PMO OpenShiftの権限を主要な開発メンバーに ■ AI開発環境のより柔軟で迅速な提供が求められていた ソフトウェア戦略 を可能にする「Pure Service Orchestrator」 付与し、開発者が必要なAI開発環境の切り出 AI開発者とデータの増加を ■ 大量な画像データを効率的に管理するストレージ環境が必要だった Manager を採用します。 しをセルフサービスで行えるようになっていま 今後も想定して環境を準備 柳田 修太 氏 「新しい組み合わせで一部導入に苦労しま AI開発で扱うデータ量は増えており、今後 ソリューションの利点 す。 したが、Pure Storageと東京エレクトロンデ 「AI開発環境を切り出すためのリードタイム 数百テラバイト規模のストレージ容量が必要 ■ AIRIによる検証済みのAIプラットフォーム OpenShiftにおけるコンテナ環境での効率的なリソース管理 バイスから適宜サポートを受け、無事にコンテ は、最短ならコンテナを起動する時間だけで になってくると想定されます。またコンテナ ■ ナベースのAI開発環境が構築できました。 す。この違いは、かなり大きなものがありま ベースの開発環境の迅速性、柔軟性を利用者 導入後の効果 東京エレクトロンデバイスとはFlashArray導 す」（和田氏） が実感できれば今後AI開発者の利用率が増え ■ コンテナベースの大規模AI開発環境で柔軟性と俊敏性を獲得 入時から5年ほどの付き合いがあり、我々の環 またコンテナは、何らかトラブルがあっても ることも想定し検討されます。 ■ コンテナの迅速性に追随する効率的な外部ストレージ管理の実現 オリンパス株式会社 境も理解した上で対処してくれました。彼らは 自動で復旧します。このリカバリ性の高さも、 「AI技術はどんどん進化しています。それに ソフトウェア戦略・PMO ネットワークに強みを持ち、今回利用した 効 果 は 大 き い と 言 い ま す 。さら に 応えられる開発環境を、今後も準備していきま ソフトウェア戦略 U2 金野 隆亘 氏 Arista Networksのスイッチにも精通してお FlashBladeについても、ハードウェアトラブ す」（柳田氏） AI開発の研究開発効率化や競争力強化へ どで止まることもなく、ハードディスクストレージに り、OpenShift環境の構築でもその強みを十 ルの少なさは期待していた通りで、バージョン AIでは重要なデータを扱うことも増えてお オリンパスでは、顧客価値向上のため、AI活用を 比べファイルIOが高速化し圧縮、重複排除の効果 分に発揮してくれました。さらに複数ベンダー アップに伴う停止が発生しないEvergreen り、データ保護はより一層重要です。データを していく方針を打ち出しています。この方針から、ソ も高く、開発者からも好評を得ています。オリンパ の製品をワンストップでサポートしてもらえる Storageの効果で、開発作業を止めないのも 安全に保護しながら最大限に活用できるよう フトウェア開発環境を担当するソフトウェア戦略グ スはこの仮想化サーバー基盤に加え、さらなる開 ので、安心して任せられます」（和田氏） 大きなメリットだと評価しています。 にする。そんな提案が、東京エレクトロンデバ ループは、AI開発の開発環境の整備に取り組んでい 発環境の迅速な整備のために、OpenShiftベース 今回、コンテナベースのAI開発基盤が準備 AIRIのAI開発環境は、機械学習モデルの検 イスには期待されています。 ます。 のコンテナ環境も採用しています。 できたことで、AI開発環境の共通化とリソース 証環境もすぐに切り出せます。検証後に必要 「AIに関する研究開発では、画像データが大量に 「コンテナの迅速性に、ストレージが追随できてい オリンパス株式会社 発生し、保管するインフラの重要性が増しています。 ませんでした。そのためコンテナでデータの永続性 ソフトウェア戦略・PMO また、AI開発のテーマが増えてきたことにより、 を担保する、外部ストレージの効率的な管理の仕組 ソフトウェア戦略 U2 和田 安広 氏 GPUリソースを効率よく利用する環境が必要に みが別途必要でした」（金野氏） なってきました。」（柳田氏） その上で、AI開発環境についてもさらなる迅速性 オリンパス株式会社 そのためより柔軟で迅速なAI開発環境の整備が が必要でした。しかしAI開発環境にはさまざまな要 課題となっていました。 素があり、適宜その組み合わせを検証するのでは時 オリンパスでは、ソフトウェア開発に仮想化サー 間がかかります。一方ストレージは、AIが対象とする バー基盤を利用しており、ストレージにはPure 画像データが大容量となりFlashArrayではコスト Storage社のオールフラッシュの「FlashArray」を 的に厳しいものがありました。 所在地：東京都新宿区西新宿2-3-1 採用しています。FlashArrayはハードウェア障害な このような要件の中で検討していた際に、 新宿モノリス 設　立：1919年10月12日 代　表：社長兼CEO（最高経営責任者）　竹内 康雄 U R L：https://www.olympus.co.jp/

導入事例 オリンパス株式会社 様 ストレージ基盤構築 業種：製造業 NVIDIAとPure Storageから検証済みAIプ オリンパス様のPure Storageを活用した「 AIRI 」導入の構成図 ラットフォーム「AIRI」が登場します。AIRIは DGX-1とオールフラッシュのオブジェクトスト レージの「F l a s h B l a d e」をA r i s t a サーバー サーバー Networksの100Gigabit Ethernetスイッ チで相互接続することで、機械学習などの処 理に対応する高性能な分散コンピューティン グを実現するものです。 Aristaスイッチ Aristaスイッチ FlashBladeはペタバイトクラスの拡張性 があり大容量データも扱いやすい。またAIRI はOpenShiftもサポートし、その上でAI開発 環境が一体製品として提供されるため、安定 性も高いと判断します。そのためオリンパスで は、新たなAI開発環境にAIRIの採用を決める Pure Storage FlashArray X20 のです。 Pure Storage AIRI コンテナベースの大規模AI開発環境を のさらなる効率化を実現しています。また なくなればリソースを解放するような使い方も 実現し開発者によるセルフサービスでの OpenShiftとAIRIの組み合わせでMLOpsも 容易です。開発者はAI開発環境のリソース管 環境切り出しが可能に 可能となり、機械学習モデルの継続的な改善 理などを考える必要がなくなり、本来取り組む オリンパスでは2019年初頭にOpenShift も可能となっています。開発者へのAI開発環 べき機械学習モデルの構築に注力できるよう 上にAIRIを導入し、FlashBladeの管理には 境のデリバリ速度はかなり向上しており、 になったのです。 コンテナ環境でオンデマンドなストレージ提供 OpenShiftの権限を主要な開発メンバーに を可能にする「Pure Service Orchestrator」 付与し、開発者が必要なAI開発環境の切り出 AI開発者とデータの増加を を採用します。 しをセルフサービスで行えるようになっていま 今後も想定して環境を準備 「新しい組み合わせで一部導入に苦労しま す。 AI開発で扱うデータ量は増えており、今後 したが、Pure Storageと東京エレクトロンデ 「AI開発環境を切り出すためのリードタイム 数百テラバイト規模のストレージ容量が必要 バイスから適宜サポートを受け、無事にコンテ は、最短ならコンテナを起動する時間だけで になってくると想定されます。またコンテナ ナベースのAI開発環境が構築できました。 す。この違いは、かなり大きなものがありま ベースの開発環境の迅速性、柔軟性を利用者 東京エレクトロンデバイスとはFlashArray導 す」（和田氏） が実感できれば今後AI開発者の利用率が増え 入時から5年ほどの付き合いがあり、我々の環 またコンテナは、何らかトラブルがあっても ることも想定し検討されます。 境も理解した上で対処してくれました。彼らは 自動で復旧します。このリカバリ性の高さも、 「AI技術はどんどん進化しています。それに ネットワークに強みを持ち、今回利用した 効 果 は 大 き い と 言 い ま す 。さら に 応えられる開発環境を、今後も準備していきま Arista Networksのスイッチにも精通してお FlashBladeについても、ハードウェアトラブ す」（柳田氏） AI開発の研究開発効率化や競争力強化へ どで止まることもなく、ハードディスクストレージに り、OpenShift環境の構築でもその強みを十 ルの少なさは期待していた通りで、バージョン AIでは重要なデータを扱うことも増えてお オリンパスでは、顧客価値向上のため、AI活用を 比べファイルIOが高速化し圧縮、重複排除の効果 分に発揮してくれました。さらに複数ベンダー アップに伴う停止が発生しないEvergreen り、データ保護はより一層重要です。データを していく方針を打ち出しています。この方針から、ソ も高く、開発者からも好評を得ています。オリンパ の製品をワンストップでサポートしてもらえる Storageの効果で、開発作業を止めないのも 安全に保護しながら最大限に活用できるよう フトウェア開発環境を担当するソフトウェア戦略グ スはこの仮想化サーバー基盤に加え、さらなる開 ので、安心して任せられます」（和田氏） 大きなメリットだと評価しています。 にする。そんな提案が、東京エレクトロンデバ ループは、AI開発の開発環境の整備に取り組んでい 発環境の迅速な整備のために、OpenShiftベース 今回、コンテナベースのAI開発基盤が準備 AIRIのAI開発環境は、機械学習モデルの検 イスには期待されています。 ます。 のコンテナ環境も採用しています。 できたことで、AI開発環境の共通化とリソース 証環境もすぐに切り出せます。検証後に必要 「AIに関する研究開発では、画像データが大量に 「コンテナの迅速性に、ストレージが追随できてい 発生し、保管するインフラの重要性が増しています。 ませんでした。そのためコンテナでデータの永続性 【オリンパス様のご紹介】 また、AI開発のテーマが増えてきたことにより、 を担保する、外部ストレージの効率的な管理の仕組 オリンパスは1919年に顕微鏡事業で創業し、レンズやカメラなど光学機器メーカーとして業界をリードしてきました。現在は世界シェアで70％と圧倒的なポジションに GPUリソースを効率よく利用する環境が必要に みが別途必要でした」（金野氏） ある消化器内視鏡や外科内視鏡製品を提供する内視鏡事業、外科用デバイスや処置具等を提供する治療機器事業、生物用・工業用顕微鏡、工業用内視鏡等を提供する科学 なってきました。」（柳田氏） その上で、AI開発環境についてもさらなる迅速性 事業の3事業を展開しています。今後は強みを持つ医療分野のビジネスをさらに強化し、世界の人々の健康と安心、心の豊かさの実現を通して、社会に貢献していきます。 そのためより柔軟で迅速なAI開発環境の整備が が必要でした。しかしAI開発環境にはさまざまな要 課題となっていました。 素があり、適宜その組み合わせを検証するのでは時 オリンパスでは、ソフトウェア開発に仮想化サー 間がかかります。一方ストレージは、AIが対象とする バー基盤を利用しており、ストレージにはPure 画像データが大容量となりFlashArrayではコスト ※会社名及び商品名は、それぞれ会社の商標あるいは登録商標です。 Storage社のオールフラッシュの「FlashArray」を 的に厳しいものがありました。 採用しています。FlashArrayはハードウェア障害な このような要件の中で検討していた際に、 CN BU https://cn.teldevice.co.jp/ 新宿： 〒163-1034 東京都新宿区西新宿3-7-1 新宿パークタワー S34階 つくば： 〒305-0033 茨城県つくば市東新井15-4 関友つくばビル7階 Tel.03-5908-1990　Fax.03-5908-1991 Tel.029-848-6030　Fax.029-848-6035 大阪： 〒540-6033 大阪府大阪市中央区城見1-2-27 クリスタルタワー33階 Tel.06-4792-1908　Fax.06-6945-8581 お問い合わせは、Webサイトの下記フォームよりお願いします。 名古屋： 〒451-0045 愛知県名古屋市西区名駅2-27-8 名古屋プライムセントラルタワー8階 https://cn.teldevice.co.jp/product/purestorage/form.html Tel.052-562-0826　Fax.052-561-5382 CS-PS-2107