ADATAのTRUSTA部門は、AI向けインフラソリューション「AI Scaler Extended Memory Solution」を新たに発表した。同技術は、AIシステムにおける大きな課題であるGPUのビデオメモリ制限を克服するものだ。
現在、大規模言語モデルの実行には、高容量VRAMを搭載した高価なGPUが必要で、企業のAI導入コストは非常に高額になりがちだ。TRUSTAは、GPUメモリだけでなくシステムRAMや高速SSDも活用し、モデルデータを保存・処理するアプローチを採用した。
プラットフォームの中核は、オープンソースのソフトウェア・ハードウェアパッケージ「AI Scaler Toolkit」だ。これにより、GPU、DRAM、SSD間でワークロードを分散し、AIモデルを柔軟かつ低コストで実行できる。同社によると、シナリオによってはAI導入コストを50%以上削減できるという。
ADATAは、この技術を用いれば、従来は複数GPUが必要だったタスクを、拡張システムメモリを備えた単一GPUで実行可能になると説明する。高価なサーバークラスターを組まずにローカルAIシステムを構築したい企業にとって、これは大きな意味を持つ。
本プラットフォームはLlamaやQwen、Mixtral、Mistral、DeepSeek、Gemma、Phiといった人気モデルに対応し、OpenClawやHermes Agenticなどのエージェント型AIシステムとも互換性がある。開発者によれば、特定のハードウェアに依存せず、さまざまなサーバー構成に柔軟に適応できるという。
あわせてTRUSTAは、エンタープライズ向けSSD「TD7P51 ECO PCIe Gen5」も発表。最大15.36TBの容量を備え、複数のフォームファクターに対応し、AIワークロード下での信頼性を高めるインテリジェントデータ配置技術を採用している。
同社は、こうしたソリューションにより、データ管理やセキュリティ、コスト削減が重視されるオンプレミスシステムへの移行が加速すると期待している。