高速化されたAIおよびMLワークロードとは、専用のハードウェアアクセラレータ（例：GPU（グラフィックス処理ユニット）またはTPU（テンソル処理ユニット））を使用して、人工知能（AI）および機械学習（ML）のタスクのパフォーマンスを向上させることを指します。

これらのアクセラレータは、従来のCPUよりも効率的にトレーニングおよび推論プロセスの計算要求を処理するよう設計されており、AIおよびMLアルゴリズムの実行時間を短縮し、全体的なパフォーマンスを向上させます。この加速により、より迅速なモデルトレーニング、より迅速な推論、およびより大規模かつ複雑なデータセットに対処する能力が可能となり、さまざまなドメインでのAIおよびMLアプリケーションの機能が向上します。

• 帯域幅のボトルネック: 加速されたAIおよびMLワークロードは、処理される膨大なデータに対応するために高帯域幅のメモリを必要とすることがよくあります。現代のアクセラレータの計算能力に見合う高帯域幅を提供できるメモリアーキテクチャが必要です。これには、より広いメモリバス、高速なメモリインターフェース、または高帯域幅メモリ（HBM）技術の統合など、DRAM設計の革新が含まれる可能性があります。

• レイテンシー削減: レイテンシー（メモリからデータにアクセスするまでの時間）は、特に自律走行車や自然言語処理システムのようなリアルタイムアプリケーションにおいて、AIおよびMLワークロードにとって重要です。加速されたAIおよびMLワークロードの高速な計算に対応できる低レイテンシーのストレージソリューションが求められています。

• スケーラビリティと容量: AIおよびMLモデルがますます複雑化し、サイズが大きくなるにつれて、メモリ容量とスケーラビリティの需要もそれに応じて増加します。AIおよびMLワークロードの増大する需要に対応できるスケーラブルなメモリソリューションが必要です。これには、メモリ密度を高めるためのメモリ技術の革新や、複数のアクセラレータおよびストレージデバイス間でシームレスなスケーラビリティを実現するためのメモリインターコネクトおよびシステムアーキテクチャの進歩が含まれる可能性があります。

• SMARTのCXL AICは、アクセラレータ、CPU、およびメモリサブシステム間で高速接続を提供し、CXLインターフェースの高帯域幅機能を活用します。SMARTのCXL AICを使用することで、加速されたAIおよびMLワークロードが大規模なデータセットや複雑なモデルを効率的に処理するために十分なメモリリソースにアクセスできるようになります。

• SMARTのCXL AICは、高速ストレージソリューションをメモリ階層に直接統合することで、加速されたAIおよびMLワークロードのレイテンシーを最小限に抑えることができます。CXLインターフェースの低レイテンシー接続を活用することで、組織はSMARTのCXL AICを高性能なフラッシュストレージデバイス（NVMe SSDや永続メモリモジュールなど）に接続できます。これにより、データを最小限のレイテンシーで保存およびアクセスできるようになり、データ移動がシステム全体の性能に与える影響を軽減し、AIおよびMLワークロードを加速します。

• 組織は、SMARTのCXL AICを既存のシステムに追加することで、コンピューティングおよびストレージインフラストラクチャを動的にスケールさせることができ、AIおよびMLワークロードの進化する要求に対応できます。さらに、SMARTのCXL AICは、さまざまなサーバーアーキテクチャや構成をサポートすることで、異なるワークロード要件に対応する柔軟性も提供します。