ストレージノードは、半幅または全幅サイズのラックユニットとして使用できます。ストレージノードは最低 4 つ必要で、クラスタは最大 40 ノードまで拡張できます。ストレージクラスタは、複数のコンピューティングクラスタ間で共有できます。すべてのストレージノードには、書き込みパフォーマンスを向上させるためにキャッシュコントローラが搭載されています。1 つのノードで、 4K ブロックサイズで 5 万または 10 万 IOPS を実現します。

NetApp HCI ストレージノードでは、最小、最大、バーストの QoS 制限を定めた NetApp Element ソフトウェアが実行されます。ストレージクラスタにはタイプの異なるストレージノードを混在させることができますが、 1 つのストレージノードの容量は合計容量の 1/3 以下にする必要があります。

コンピューティングノードには、半幅、全幅、 2 ラックサイズのラックユニットを使用できます。NetApp HCI H410C と H610C には拡張性に優れた Intel Skylake プロセッサが採用されています。H615C には、拡張性に優れた第 2 世代 Intel Cascade Lake プロセッサが搭載されています。GPU を搭載したコンピューティングモデルは 2 つあります。 H610C は NVIDIA M10 カードを 2 基、 H615C は NVIDIA T4 カードを 3 基搭載しています。

NVIDIA T4 には RT コアが 40 基搭載されており、リアルタイムレイトレーシングに必要なコンピューティング能力を提供します。デザイナーやエンジニアと同じサーバモデルをアーティストが使用して、水面に反射する光を現実のように表現したリアルな画像を作成できるようになりました。この RTX 対応 GPU は、毎秒最大 5 ギガレイのリアルタイムレイトレーシングパフォーマンスを実現します。NVIDIA T4 を Quadro Virtual Data Center Workstation （ Quadro vDWS ）ソフトウェアと組み合わせて使用することで、アーティストは影、反射、屈折を正確に再現した、写真のようにリアルなデザインをあらゆる場所のすべてのデバイス上に作成できます。

Tensor コアは、ディープラーニング推論ワークロードの実行を可能にします。これらのワークロードを実行している場合、 Quadro vDWS を搭載した NVIDIA T4 のパフォーマンスは、 CPU のみのサーバを搭載した VM の最大 25 倍です。1 ラックユニットに NVIDIA T4 カードを 3 基搭載した NetApp H615C は、グラフィックスとコンピューティングの負荷の高いワークロードに最適な解決策です。

次の図に、 NVIDIA GPU カードとその機能の比較を示します。

M10 GPU は、現在でもナレッジワーカーのユースケースに最適な TCO 解決策です。ただし、仮想ワークステーション、グラフィックスパフォーマンス、リアルタイムのインタラクティブレンダリング、推論など、さまざまなユースケースに使用できる GPU での標準化を希望する場合には、 T4 が最良の代替ソリューションです。T4 では、同じ GPU リソースを使用して異なるワークロードを実行できます。たとえば、日中は VDI を実行し、同じリソースを使用して夜間にコンピューティングワークロードを実行できます。

H610C コンピューティングノードは 2 ラックユニットで、 H615C は 1 ラックユニットのサイズで、消費電力は少なくなります。H615C は、 H.264 および H.265 （ High Efficiency Video Coding [HEVC] ） 4 ： 4 ： 4 のエンコードとデコードをサポートします。また、 VP9 デコーダの主流化が進む中、 YouTube が提供する WebM コンテナパッケージでもビデオに VP9 コーデックを使用しています。

コンピューティングクラスタ内のノード数は VMware によって決まります。現在は VMware vSphere 7.0 Update 1 で 96 です。Enhanced vMotion Compatibility （ EVC ）が有効な場合、クラスタ内に異なるモデルのコンピューティングノードを混在させることができます。