NVIDIAは2026年8月4日(現地時間)、Future of Memory and Storage (FMS) 会議において、AIのデータ需要に対応するための新たなストレージ技術の進展を発表した。同社はGPUがストレージへのアクセスを直接実行できるcuFile APIのオープンソース化を進める。また、ストレージ業界リーダーと連携したStorage-Nextイニシアチブを推進し、AIデータ処理の効率化とセキュリティ強化を目指す。
NVIDIAはFMSで、GPUがストレージからの読み書きを直接行うことを可能にするcuFileアプリケーションプログラミングインターフェース (API) をオープンソース化した。これはNVIDIA GPUDirect Storageのオープンソースコンポーネントであり、数百数千のGPUスレッドと高帯域幅メモリを活用して、データをマイクロ秒単位で安全にアクセスできるようにする。この技術は、業界がLinuxのベストプラクティスに基づいたセキュリティ優先のストレージスタックを統一する動きの一環である。
さらに、NVIDIAは「Storage-Next」と呼ばれるイニシアチブを通じて、ストレージ業界リーダーとともにメモリとストレージソリューションを最適化している。このイニシアチブにはDDN、KIOXIA、Micronを含む40以上のストレージおよびフラッシュベンダーが参加しており、GPU駆動型ストレージの挙動に関する連携とオープンな業界標準の確立を目指している。NVIDIAは、この目的のために、大規模なAIデータセット向けの高速データアクセスを実現するフレームワークSCADA (scaled, accelerated data access)を提供している。
SCADAは、並列GPUがアプリケーションに必要なデータのみをストレージから高速メモリに直接取り込むことを可能にする。DDNは、そのソフトウェア定義AIネイティブデータインテリジェンスプラットフォームであるInfiniaにSCADAを統合している。DDNの最高技術責任者 (CTO) であるSven Oehme氏は、NVIDIAとの協業がGPUとデータ間のより直接的かつ効率的な接続を生み出し、加速コンピューティングリソースの生産性を高めると述べた。SCADAは、ユーザーアプリケーションと承認されたストレージ間の保護されたアクセスを設定する分離された特権コンポーネントを使用し、Linuxプロトコルに準拠しながらデータセキュリティを維持する仕組みも持つ。
参考: NVIDIA Blog (AI) (アーカイブ) — 2026年8月5日 00:00 (JST)
原文ハイライト"cuFile enables securely accessing data from storage in just microseconds."