Seriesで実現するディープラーニングについて説明します。ImageNetデータセットを使用してTensorFlowベンチマークを実行し、学習性能、GPU負荷、ストレージI/O負荷の結果を説明しています。[RELATED_POSTS]はじめに人工知能(AI)はさまざまな分野で活用されるようになっています。ディープラーニングはより発展が望まれており、ディープラーニングで扱われるデータは増加傾向にあります。スマートフォン、タブレットのようなエッジデバイスやセンサーに代表されるIoTデバイスから送信されるデータは、これからも増大していくことが予測されます。最適なディープラーニングの学習モデルを作り上げるには、多数の学習ジョブを実行していかなければなりません。共有環境ではより多数のユーザが利用することになり、それに伴いアクセスするデータ量は増大していきます。ディープラーニングの社会的な利用を模索していた頃、試験的に作られるディープラーニングではパソコンのローカルディスクに教師データを格納していました。上記のような業務システムに組み込まれるディープラーニングシステムや複数ユーザで共同利用するディープラーニング基盤では、大量のデータを格納できるストレージが必要です。障害に備えて、データの可用性、バックアップも必要です。GPUの飛躍的な性能向上により、サーバで並列に処理できるディープラーニングの学習ジョブ数も増加しています。そのような多数の学習ジョブに対してデータを安定的に供給し続けられる基盤システムが必要であり、サーバの処理能力とストレージの処理能力、その間のデータ転送能力のバランスが良いことが望まれます。Seriesは、オールフラッシュアーキテクチャを採用した高速処理、コンポーネント冗長化、RAID方式による高可用性、SnapShot機能による高速なバックアップリカバリー、SnapMirror機能による遠隔地ミラーリングを兼ね備えたNASストレージであり、ディープラーニングの学習データの格納場所に最適です。GUIによりディープラーニングを実行するコンピューティングノードとして最適です。システムでディープラーニングの学習を行った場合の学習性能、GPU負荷、ストレージI/O負荷、および拡張性について考察します。実現するディープラーニングについて説明します。I/O負荷の結果を説明しています。