2025年8月5日、米マイクロン・テクノロジーは、AI開発・運用における「AIデータパイプライン」を支援する3種のSSD「Micron 6650 ION」「Micron 7600」「Micron 9650」を発表した。
AI特有のデータ処理ニーズに最適化されており、今後のデータセンター設計に影響を与えるとみられる。
マイクロン、AIデータ処理全体を最適化するSSD3種を発表
マイクロン・テクノロジーは、AIインフラにおけるストレージの役割を再定義すべく、3種類のSSDを発表した。
これらは、AI開発における「AIデータパイプライン」（※）の各段階に特化して設計されており、AIワークロードを効率化する製品群である。
「Micron 6650 ION」は、IoTデバイスやセンサー、産業用システムなどからの大量データの取り込みと保存に対応する大容量SSDだ。
第9世代QLC NANDをベースに、PCIe Gen5を採用し、最大122TBの保存容量を提供する。
従来のHDDに代わり、2Uサーバーで5倍の省スペース化と運用コスト削減を実現した。
CO2排出量も年間約309kg削減できるという。
「Micron 7600」は、データの整形・変換といった中間処理に特化している。
99.9999％の低レイテンシーを実現し、「RocksDB」への最適化により、データ処理の高速化と電源効率を両立する。
最上位モデル「Micron 9650」は、AIモデルの学習や推論に向けたハイエンドSSDである。
PCIe Gen6対応で、28GB/sのシーケンシャルリード、550万IOPSのランダムリード性能を発揮。液冷対応設計で、NVIDIA H100 GPUとの帯域連携も想定されている。
マイクロン幹部のプラサド・アルリ氏は、AIインフラのストレージ階層を「ピラミッド構造」に例え、SSDの高速性と持続可能性が上位層の性能を最大化すると説明した。
ストレージとメモリーの両面から、AI時代に最適化されたインフラ構築を進める姿勢を示した。
※AIデータパイプライン：AI開発におけるデータ処理の一連の流れ。一般的に「取り込み」「注入」「変換」「学習」「推論」の5段階から成る。
ストレージ最適化が鍵に AIインフラ進化を左右する次の焦点
ストレージの高速化と最適化は、AIインフラの中核を担う要素として今後さらに注目されていくだろう。
GPU性能の向上にばかり焦点が当たってきたこれまでとは異なり、ストレージがAI全体のパフォーマンスと効率性を左右する局面が増えると考えられる。
特に、Micron 9650のような高性能SSDが普及すれば、AIモデルの学習と推論のスピードが飛躍的に向上し、リアルタイム処理の高度化にもつながる可能性がある。
一方で、液冷やPCIe Gen6といった新技術への対応が求められるため、導入には一定の設備投資が必要になる。
インフラ全体の設計を見直す必要が生じる点は、大手企業にとっても容易ではない課題となるはずだ。
ただし、長期的に見ればマイクロンの戦略はストレージに起因するボトルネックを減らし、AIの社会実装を後押しする一手になると予測される。
