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公開：2025-03-22

NetAppがNVIDIA AI Data Platformと提携、ONTAPへのデータエージェント実装でAI推論を高速化

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• NetAppがNVIDIA AI Data Platformとのリファレンスデザイン提携を発表
• ONTAPにNVIDIAのデータエージェントを実装しAI推論を高速化
• グローバルメタデータ管理やAIパイプライン統合機能を提供

NetAppとNVIDIAのAI Data Platform提携によるエージェント型AI推論の強化

ネットアップ合同会社は2025年3月21日、NVIDIA AI Data Platformのリファレンスデザインとの提携を発表し、NetAppのONTAPにNVIDIAを活用したデータエージェントを実装することで、AI推論の高速化を実現する体制を整えた。企業のデータ戦略見直しとデータ資産活用の需要に応える形で、メタデータのカタログ化や自動化、ハイブリッドクラウド機能を統合したインテリジェントデータインフラストラクチャを提供することになる。^[1]

NetAppとNVIDIAの協業により、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアを活用したAI推論が可能となり、LlamaやNemotronなどのAI-Q BluePrintsやNVIDIA NIMマイクロサービスを利用できるようになった。NVIDIA Blackwell GPUとNVIDIA Dynamoが提供するオープンソースの推論ライブラリによって、ビジネスにおけるタイムリーなインサイト提供が実現することになる。

NetAppは本提携を通じて、グローバルメタデータネームスペース、AIデータパイプラインとの直接統合、Disaggregated Storage Architectureなど、AIパイプライン加速に必要な機能を提供する。SnapMirrorを活用した高効率なレプリケーションにより、データ分類や圧縮されたベクター埋め込みの作成を自動化し、検索拡張生成推論の強化を図ることが可能となった。

NetAppとNVIDIA AI Data Platformの主要機能まとめ

検索拡張生成（RAG）について

検索拡張生成（RAG）とは、AIモデルの推論精度を向上させるための技術で、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 既存のデータベースや文書から関連情報を検索して推論を補強
• データの最新性を保ちながら高精度な推論を実現
• 企業の内部データを活用した正確な情報生成が可能

NetAppとNVIDIAの協業により、企業データを活用した検索拡張生成の実装が容易になり、より正確で信頼性の高いAI推論が可能となる。SnapMirrorによるデータレプリケーションとベクター埋め込みの自動生成により、企業の非構造化データを効率的に活用できる環境が整備されることになる。

NVIDIA AI Data Platform連携に関する考察

NetAppとNVIDIAの提携は、企業におけるAIの実用化とデータ活用の観点で重要な意味を持つ。特にグローバルメタデータネームスペースの実装により、企業の異なる環境に分散したデータを統合的に管理できるようになり、より効果的なAI推論の実現が期待できるだろう。

今後の課題として、増大するデータ量に対するストレージ効率の最適化や、セキュリティとコンプライアンスの確保が挙げられる。これらの課題に対しては、Disaggregated Storage Architectureの活用やAIによる自動化された監視体制の構築が有効な解決策となり得るだろう。

将来的には、エッジコンピューティングとの統合やリアルタイム推論の実現など、より高度なAIワークロードへの対応が期待される。NetAppとNVIDIAの継続的な協業により、企業のAIトランスフォーメーションがさらに加速することになるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「NetApp、NVIDIA AI Data Platformでエージェント型AI推論ソリューションの未来を加速 | ネットアップ合同会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000138.000047898.html, (参照 25-03-22).
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2. NVIDIA. https://www.nvidia.com/ja-jp/

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