データ センター向けの AI ストレージ エコシステム

エンタープライズ向け AI データ プラットフォーム

エージェント AI 向けの新たな分野のエンタープライズ インフラを推進。

概要

エンタープライズ向け NVIDIA AI Data Platform

NVIDIA AI データ プラットフォームは、NVIDIA の高速 コンピューティングをエンタープライズ ストレージに統合し、インテリジェントなデータ処理を一元化し、AI 対応データを提供するとともに、レイテンシを削減し、データ セキュリティを強化、パフォーマンスを最大化するカスタマイズ可能なリファレンス設計です。 これらのデータ プラットフォームは、エージェント型 AI ワークフローのパフォーマンスと精度を向上させるために、エンタープライズ ストレージのリーダーによって構築されています。

NVIDIA AI ファクトリーは、AI ライフサイクル全体を管理し、大規模なインテリジェンスを構築し、生データをインサイトに変換するように設計されたフルスタック ソリューションです。 しかし、このファクトリーを支えるデータは、多くの場合、非構造化データで、断片化され、急速に変化しています。 NVIDIA AI Data Platform は、GPU の高速化をデータパスに直接組み込むことで、データの複雑さと急速な変化をバックグラウンドで処理します。 これにより、エンタープライズ データは常に AI 対応の状態を確保し、AI ファクトリーを強化し、インテリジェントなリアルタイムの意思決定を推進します。

NVIDIA Vera BlueField-4 STX が、シリコン内セキュリティを備えたエージェント型 AI ストレージ処理を実現

NVIDIA DOCA の新しい機能により、ゼロトラスト ファイル アクセス、1,000 倍高速な脅威検出、エンタープライズ向けエージェント型 AI の 800 Gb/s のネットワーク適用を実現します。

GPU により高速化された AI ストレージによる AI 対応エンタープライズ データの提供

AI エージェントは、安全で正確な AI 対応データによってのみ、その可能性を最大限に引き出すことができます。 ストレージの大手企業が NVIDIA AI Data Platform のリファレンス設計を活用し、どのようにデータ ストレージとデータ準備を革新しているかをご覧ください。

利点

NVIDIA AI Data Platform の利点を見る

エンタープライズ ストレージ システムを変革し、AI 対応データを提供します。

リアルタイムで正確なインサイト

ハイブリッド検索と検索向けのマルチモーダル データの継続的なインデックス作成により、AI アプリケーションは最新で関連性の高い情報に基づいて動作します。

すべてのデータ、AI 対応

エージェント型アプリケーション全体で情報を発見、オーケストレーション、接続するインテリジェントなデータ処理により、活用されていない非構造化データを AI 対応に変換します。 

ターンキー プラットフォーム

業界リーダーのエンタープライズ ストレージ ソリューションは、NVIDIA の高速 コンピューティング、ネットワーク、AI ソフトウェアを完全に統合し、エンタープライズ デプロイ向けのターンキー AI データ プラットフォームを提供します。

データ保護とコンプライアンス

ゼロトラスト アーキテクチャと、きめ細かなセキュリティ ポリシーは、すべてのノードでエンタープライズ データを保護します。保存データと転送中のデータの暗号化が高速化され、脅威がリアルタイムで検出されます。

採用した企業

AI ストレージ業界の NVIDIA パートナー

データ ストレージ業界のリーダーとの提携から開発された NVIDIA AI Data Platform により、企業は自社データから実用的な知識を引き出すインテリジェントなシステムをデプロイできるようになります。

ユース ケース

高速エージェント型 AI のリファレンスワークフロー

エージェント型 AI 向けのデータを準備する重要な機能を一元化し、高速化します。

マルチモーダル エージェント型 RAG

大規模なセマンティック検索と検索のために、PDF、グラフィックス、オーディオ、テキストの継続的なインデックス作成を可能にします。

動画検索と要約エージェント

検索、要約、Q&A のために、大量のライブまたはアーカイブされたビデオ、オーディオ、画像を収集します。

Deep Research Agent

独自のエンタープライズ データを分析し、構造化レポートを安全に作成、改良、更新します。

製品

AI Data Platform の内部

NVIDIA AI Data Platform は、エンタープライズ ストレージ、NVIDIA アクセラレーテッド インフラ、NVIDIA エンタープライズ ソフトウェアを統合して、データ抽出と検索プロセスを高速化するとともに、AI エージェントと貴重なビジネス データとのシームレスな接続を実現します。

NVIDIA Blackwell GPU

NVIDIA Blackwell アーキテクチャは、AI ワークロードにパワフルな高速化をもたらし、エージェント型 AI のデータ処理パイプラインを最適化します。これらのパイプラインは、大規模 AI モデル向けにハイパフォーマンス コンピューティングを提供することで、取り込み、検索、クエリのワークフローを強化します。

NVIDIA BlueField DPU

NVIDIA BlueField-3 DPU は、ストレージ イニシエーター、コントローラー、ターゲット全体にわたり、データ アクセスを高速化し、複数の GPU が同じデータ ストアを効率的に共有できるようにします。 これにより、AI 推論のためのデータ スループットとアクセスが最適化され、CPU オーバーヘッドの削減とデータ可用性の向上が実現し、AI ワークロードの安全かつ効率的なスケーリングが保証されます。

NVIDIA Spectrum-X イーサネット ネットワーキング

RDMA over Converged Ethernet (RoCE) のアダプティブ ルーティングと最適化された輻滞制御により、NVIDIA Spectrum-X™ Ethernet はストレージ性能をほぼ 50 % 高速化し、通信のボトルネックを軽減します。これにより、企業は AI システムの使用率を最大化しながら AI アプリケーションを効率的に拡張できるようになります。

NVIDIA NIM

NVIDIA NIM™ は基盤モデルのデプロイを高速化し、データを安全に保護するための使いやすい推論マイクロサービスのセットです。 NVIDIA NIM は、企業規模の推論向けに最適化されています。

NVIDIA NeMo Retriever

NVIDIA NeMo™ Retriever は、検索拡張生成 (RAG) でエンタープライズ AI を強化します。 最適化されたモデル、ベクトル検索、マルチ GPU のパフォーマンスを組み合わせて、データ検索の高速化と拡張を可能にし、大規模言語モデル (LLM) の精度を向上させます。

NVIDIA cuVS

NVIDIA cuVS は、GPU で高速化されたベクトル検索とデータ クラスタリングを実現するオープンソースライブラリであり、より高速なベクトル検索とインデックス構築を可能にし、開発者がデータ マイニングとセマンティック検索のワークロードを強化できるようにします。

NVIDIA-Certified Systems

NVIDIA 認定ストレージ

パフォーマンス、セキュリティ、拡張性を提供する認定済みの主要 NVIDIA パートナーによるエンタープライズ向けストレージ。

関連情報

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コンテキストは新たなボトルネック—ストレージの再構築が必要

CES 2026 で、NVIDIA の創業者兼 CEO である Jensen Huang が、データ ストレージの進化する状況ついて解説し、なぜあらゆる AI ファクトリーでデータをAI対応するために、強力な AI データ プラットフォームが必要になるのかを説明します。

AI データ プラットフォームがエンタープライズ ストレージの未来を形作る方法

GPU をデータに導入することは、現代の企業にとって革命的なものです。 このポッドキャストでは、エンタープライズ製品管理ディレクターである Jacob Liberman が、進化するエンタープライズ ストレージの状況を詳しく説明し、現代の組織にとってインプレース データ処理がどのようにしてよりスマートで効率的、かつ信頼性の高い AI コラボレーションをもたらすかを明らかにします。

Jensen Huang氏 と NetApp CEO の George Kurian氏 による対談

NVIDIA 創業者兼 CEO の Jensen Huang氏 と NetApp の CEO の George Kurian氏 がデータ インフラの未来を形作る画期的なパートナーシップを発表しました。エンタープライズ AI の進化における重要な瞬間を目の当たりにしてください。両氏は、NVIDIA AI Data Platform のリファレンス設計を基盤に構築された新しい NetApp AI Data Engine が、未加工のエンタープライズ データを AI 対応のインテリジェンスに変換する仕組みについて語ります。

関連情報

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