KIOXIA Super High IOPS SSDがAI革命を加速する！

キオクシアは、GPUやAIアプリケーションが直面するこれらの課題を、SSD活用の機会と捉えています。

オープンソースプロジェクトの取り組みであるBig Accelerator Memory（BaM）は、GPUとSSDの間でデータへの直接アクセスを可能にする新しい方法を提供し、これによりGPUにおけるデータ移動速度を加速させます。ストレージの視点からみると、GPUを効果的に活用するためには、非常に小さなデータのサイズ（ブロックサイズ）での大量のデータ入出力を実現するために特別に設計されたSSDが必要になります。この1秒あたりの入出力回数が、IOPS（Input/Output Operations Per Second）、すなわち、データをランダムに読み書きする際の速度を示し、ストレージデバイスの性能を示す指標になっています。

キオクシアは、2025年8月に米国サンタクララで開催されたフラッシュメモリとストレージに関する世界最大級のイベント、the Future of Memory and Storage (FMS) 2025の基調講演で、512バイトランダムリードで驚異的な1億IOPSに達する「Super High IOPS SSD」を発表しました。キオクシアは、Super High IOPS SSDのベンチマークに関するデモをエミュレーターを使って紹介し、ターゲットである1億IOPSの実現にBaMフレームワークを利用できることを示しました。これにより、SSDがこれまでHBMが担っていた負担の一部を肩代わりし、高性能なGPU向けのメモリ容量プールを効果的に拡張するシステム構成を可能にします。

また、BaMを推進するための業界の取り組みをさらに進め、GPU I/OにNVMe™ SSDを利用する「NVIDIA Storage-Next™」と呼ばれるソリューションの開発を急ピッチで進めています。キオクシアは、このNVIDIA Storage-Nextイニシアチブに対応するSSD開発を進めています。

一般的なコンシューマー向け高性能NVMe SSDは数十万IOPS、データセンター向けのハイエンドモデルSSDでも200万～300万IOPS程度であることを考えても、1億IOPSという数値がいかに驚異的な数字であるかがわかります。

では、なぜ今、これほどの性能が必要なのでしょうか？その理由はAIにあり、特に「推論フェーズ」のワークロードにあります。このフェーズでは、学習済みモデルを用いて、画像認識やテキスト生成といったタスクを実行します。これには、大規模なデータセットから膨大な数のデータに迅速にアクセスする必要がありますが、その順序は予測できません。

ここで重要なのは、大容量ファイルを順番に読み込むシーケンシャル性能ではなく、ランダムアクセスの速さです。言い換えれば、IOPSはシステムの応答性に直接影響します。

現在のAIサーバーは、高価なGPUを多数搭載していますが、データを提供するストレージの処理が遅いと、その性能を最大限に引き出すことができません。この現象は、AIやデータセンターにおいて、GPUの計算能力がデータを読み込む速度に追いつかず、GPUが処理待ちになる「GPUの飢餓状態」と呼ばれ、AIインフラ全体の効率を大きく低下させる懸念があります。

キオクシアが提供する1億IOPSを実現するSSDは、このGPUの飢餓状態を緩和し、AIシステムのポテンシャルを引き出すための重要なソリューションです。