このドキュメントでは、Cloud Storage の AI ゾーンの概要について説明します。AI ゾーンは、AI ワークロードと ML ワークロードのコンピューティング容量を提供するように設計された特殊なゾーンです。 Google Cloud ML アクセラレータ（GPU と TPU）の容量を大幅に提供します。
AI ゾーンは、次のような AI ワークロードと ML ワークロード向けに最適化されています。
- 大規模なトレーニング
- 小規模なトレーニング、ファインチューニング、一括推論、再トレーニング
- リアルタイム ML 推論
AI ゾーンの背景情報については、Compute Engine ドキュメントの AI ゾーンをご覧ください。
リージョン内では、AI ゾーンが標準（非 AI）ゾーンから地理的に離れている場合があります。
AI ゾーンは、他の Cloud Storage 機能および Google Cloud機能と互換性があります。
ストレージ アーキテクチャの推奨事項
費用、耐久性、パフォーマンスのバランスを取るには、階層型ストレージ アーキテクチャを使用することをおすすめします。
コールド ストレージ レイヤ: トレーニング データセットとモデル チェックポイントの永続的で耐久性の高いストレージ（「信頼できる情報源」）には、標準ゾーンのリージョン Cloud Storage バケットを使用します。
パフォーマンス レイヤ: 専用のゾーン ストレージ サービスを使用して、高速キャッシュまたは一時スクラッチ スペースとして機能します。このアプローチにより、ゾーン間のレイテンシが解消され、アクティブなジョブの実行中にスループットが最大化されます。
AI ゾーンで AI / ML システムのパフォーマンスを最適化するには、次のストレージ ソリューションをおすすめします。
| ストレージ サービスまたはプロダクト | 説明 | ユースケース |
|---|---|---|
| Cloud Storage の Rapid Cache プロダクト |
バケットから AI ゾーンに頻繁に読み取られるデータを取り込む、フルマネージド型の SSD ベースのゾーン読み取りキャッシュ。 トレーニング データセットまたはサービングするモデルを含むリージョン ソースバケットの AI ゾーンに、Rapid Cache インスタンスを作成します。トレーニング ジョブがファイルを読み取ると、そのファイルは高速なゾーン内キャッシュにプルされます。後続の読み取りは、リージョン ネットワークをバイパスして、キャッシュから直接提供されます。これは、モデル トレーニングの反復的なデータアクセス パターンや、低レイテンシのモデル提供に最適です。 |
推奨する用途:
|
| Cloud Storage の Rapid Bucket プロダクト |
バケットをゾーンに配置して Rapid Storage ストレージ クラスを使用できる高性能機能。I/O 集約型のワークロード向けに最適化され、アクセスする必要があるデータとのコロケーションを必要とする AI/ML アプリケーション向けに特別に設計されています。 低レイテンシと高スループットを必要とするワークロード用にデータ ストレージを最適化するには、Rapid Storage を使用するゾーンバケットを作成し、Cloud Storage FUSE を使用してバケットを仮想マシンのディレクトリとしてマウントします。その後、バケットのマウント ポイントを介して、ゾーン バケットにデータを保存またはアクセスするようにアプリケーションを構成できます。たとえば、モデルのチェックポイントをゾーンバケットに保存するには、トレーニング コードのマウント ポイントにチェックポイント ディレクトリを構成します。 リージョンの復元性を確保するには、チェックポイントをリージョン、マルチリージョン、またはデュアルリージョン バケットにバックアップします。Storage Transfer Service を使用して、ゾーンバケットから別のロケーションにあるバケットにデータを移動します。オブジェクトのライフサイクル管理を使用して、設定した期間の経過後にデータの有効期限を終了して削除します。 |
推奨する用途:
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ベスト プラクティス
AI ゾーンを使用する場合は、次のストレージのベスト プラクティスに従ってください。
パフォーマンス レイヤは、コンピューティング リソースと同じ AI ゾーンにプロビジョニングします。コンピューティングとストレージをコロケーションすると、GPU と TPU が完全に飽和状態になり、グッドプット（有用なスループット）を最大化できます。
Rapid Cache の場合、プライマリ トレーニング エポックを開始する前に、データセットの事前読み取りを実行して、SSD ベースのキャッシュにデータを入力（ウォームアップ）します。
利用可能な AI ゾーン
次の表に、AI ゾーンとその親リージョンを示します。 Google Cloud
| 地理的エリア | 親リージョン | AI ゾーン |
|---|---|---|
| ヨーロッパ | europe-west4 |
europe-west4-ai1a |
| 米国 | us-central1 |
us-central1-ai1a |
| 米国 | us-south1 |
us-south1-ai1b |
考慮事項
リージョンの AI ゾーンから、 Google Cloud リージョンの Google Cloud プロダクトにアクセスできます。ただし、AI ゾーンから Google Cloudリージョンのサービスにアクセスすると、ネットワーク レイテンシが増加する可能性があります。これは、AI ゾーンのロケーションが、リージョンの標準ゾーンのロケーションと物理的に分離されている可能性があるためです。
AI ゾーンではすべての Google Cloud サービスがローカルで提供されないため、ML 以外のワークロードは AI ゾーンではなく標準ゾーンで実行することをおすすめします。
次のステップ
- バケットを作成する。
- 詳しくは、Rapid Cache をご覧ください。
- Cloud Storage バケットのロケーションについて確認する。
- AI ワークロードと ML ワークロードのアーキテクチャ センターの設計ガイダンスを読む。