人工知能（AI）、機械学習（ML）、ディープラーニング（DL）の各アプリケーションには、大規模なデータセットと計算処理が伴います。これらのワークロードを正常に実行するには、ストレージノードとコンピューティングノードの両方をシームレスにスケールアウトできるアジャイルインフラが必要です。このレポートには、AIトレーニングモデルを分散モードで実行するための手順が含まれており、コンピューティングノードとストレージノードをシームレスにスケールアウトできます。また、このレポートには、解決策 EシリーズストレージとBeeGFS並列ファイルシステムを組み合わせることで、AIワークロード向けに柔軟で対費用効果の高いシンプルな解決策 を実現する方法を示すさまざまなパフォーマンス指標も含まれています。