25GbEとオールフラッシュNASでAI研究のデータ基盤を高速化したQNAP NAS導入事例

京都大学様

https://www.lsta.media.kyoto-u.ac.jp

取材日:2026年9月30日
業界：教育・学習支援

京都大学学術情報メディアセンター大規模テキストアーカイブ研究室では、言語モデルとその応用を中心に、自然言語処理やAIに関する研究に取り組んでいます。テキストだけでなく、歴史資料画像や実験動画などのデータもAIの学習データとして活用し、史料の内容や実験作業手順をAIが理解・説明する技術などを研究しています。大量かつ多様なデータを活用したAI研究を通じて、人類が蓄積してきた知識をコンピューターで理解・活用し、人間の知的活動や研究活動を支援・拡張する技術の実現を目指しています。
こうした大量のAI学習データを高速に処理するため、研究を支えるストレージ基盤にも高い性能が求められていました。

取材協力

京都大学学術情報メディアセンター
ディジタルコンテンツ研究部門
大規模テキストアーカイブ研究分野
教授　森信介氏

AI研究を加速する高速データ基盤

導入前の課題

AI研究で扱う学習データの増加に伴い、複数の計算サーバーから同時アクセス可能な高速ストレージ環境が必要になっていた
日常業務ではメール等によるファイルの送受信が発生し、共同編集の際に最新版のファイルが分かりにくくなっていた

導入後の効果

25GbEとSSD対応のTS-h1290FXの導入により、AI研究で利用する大容量データを高速に扱えるストレージ基盤への移行を実現
QsyncによるPC間の自動同期によって、研究室内だけでなく外出先からも常に最新のファイルへアクセスできる環境を構築
QNAP NAS上の仮想環境を学生自身が構築・運用するなど、ストレージをデータ保存だけではなく、研究・教育を支えるIT基盤として幅広く活用

導入の背景

AI研究の高度化に伴い、高速なストレージ基盤が必要に

当研究室では以前からQNAP NASを活用しており、研究データや学生のデータ、AIの学習データなどを保存してきました。今回、新たにQNAPの12ベイ・オールフラッシュNAS「TS-h1290FX」を2台導入した目的は、既存ストレージサーバーのリプレイスと、AI研究を支えるデータ基盤のさらなる高速化です。

AI研究では、学習データとしてさまざまな種類のデータを扱います。当研究室では、数千万枚にもなる大量の歴史資料画像や10～15分程度の実験動画や手順動画をはじめ、長期間にわたる新聞記事なども研究データとして活用しています。さらに、学習データを保存したNASへ複数の計算サーバーから同時にアクセスしてAIの学習処理を行うこともあります。そのため、単に大容量のデータを保存できるだけではなく、複数の計算環境からのアクセスに応えられる、高速なストレージ性能が求められていました。従来利用していたQNAP NASではHDDを中心に構成していましたが、AI研究で扱うデータ量や処理量の増加を見据え、SSDを搭載したオールフラッシュNASへの移行を進めています。

導入の決め手

25GbEとオールフラッシュ構成が導入の決め手

TS-h1290FXを選定するうえで重視したのが、CPU性能、SSDへの対応、そして高速なネットワーク接続です。AI研究用途では大量のデータを計算サーバーとの間でやり取りするため、10GbE以上の高速なネットワーク環境が求められます。

TS-h1290FXはAMD EPYCプロセッサーを搭載し、U.2 NVMe PCIe Gen 4 / SATA SSDによるオールフラッシュ構成に対応。さらに25GbEのネットワークポートを備えているため、高速な研究データ基盤を構築できることが導入の大きな決め手となりました。京都大学学術情報メディアセンターでは、研究室外のネットワークについてもすでに10GbE環境が整備されています。将来的には、東京大学や大阪大学にある計算基盤「mdx I, II」と高速ネットワークで接続し、遠隔地の計算資源で処理を行いながら、京都大学側のストレージへデータを保存・処理するといった研究環境についても検証していく構想があります。計算資源だけでなく、その計算を支えるストレージとネットワークを一体として高速化することで、より大規模なAI研究に対応できる環境を目指しています。

導入の概要

学生が自ら研究環境を構築。NASを「保存場所」以上の存在に

QNAP NASは、単なる研究データの保存先としてだけ使われているわけではありません。以前から利用している「TS-EC1080 Pro」では、学生の研究データや研究関連のデータを保存するとともに、Virtualization Station^※1を利用して複数の仮想マシン（VM）を稼働させています。TS-h1290FXはBlackwell PRO 6000 Max-Q を増設してあり、学生自身がVM上に大容量のGPUメモリを要するAIアプリケーションを稼働するというように、研究成果を応用したアプリケーションの構築から運用管理まで行うなど、NASそのものが研究環境の一部として活用されています。

研究に必要なシステムを学生が自ら構築し、実際に運用することができる環境は、研究を進めるためのインフラとしてだけでなく、学生が実践的なIT技術を身につける場としても活用されています。QNAPは個人向けからハイエンドモデルまで、基本的な管理インターフェイスに共通性があります。当研究室は以前からQNAP製品を利用しており、上位モデルへ移行しても操作感が大きく変わらない点や、ストレージだけでなくネットワークを含めて幅広いラインアップが用意されている点も評価しています。

導入後の効果

研究データだけでなく、教員・スタッフの日常業務も効率化

QNAP NASはAI研究だけでなく、教員やスタッフが日常的に利用するファイルの共有にも活用されています。教員が利用しているPCのストレージ領域は、QNAPのファイル同期サービス「Qsync^※2」を使って自動的に同期。論文の原稿や研究関連の書類などを保存すると、他の端末からも常に最新のファイルへアクセスできます。以前は、文書の追記や確認を依頼するたびにメールなどでファイルを送受信する必要があり、「どのファイルが最新版なのか分からなくなる」といった課題がありました。

しかし、Qsyncの導入後は、ファイルそのものをメールでやり取りする必要がなくなりました。例えば、チャットツールで共同作業者へファイルの保存場所を伝え、修正作業を依頼。作業完了の連絡を受ければ、すぐに最新ファイルを確認できます。外出先や移動中でも必要なファイルへアクセスできるため、研究・教育・大学業務を場所に縛られず進められるようになりました。クラウドストレージのような利便性を持ちながら、研究室内のストレージ環境でデータを管理できる点もメリットとして感じています。

Qsyncの容量節約モードで、端末側のストレージも効率的に活用

大量のデータを扱う研究環境では、NASだけでなく各PCのストレージ容量も課題になります。そこで活用しているのが、Qsyncの「容量節約モード」です。容量節約モードでは、すべてのファイルをPCへ常時ダウンロードするのではなく、ファイルの情報を端末側に表示し、実際に必要になったタイミングでNASからデータを取得できます。過去の研究データなど、常時ローカルPCへ保存しておく必要のないファイルを容量節約モードで管理することで、PCのストレージ使用量を抑えながら、必要なデータへスムーズにアクセスできます。また、フォルダー単位だけでなくユーザー単位で同期対象を設定できるため、研究データ、共同利用データ、個人データなど、用途に合わせた柔軟な運用が可能です。LinuxとWindows間のファイル共有にもQsyncを活用しており、異なるOSを利用する研究環境におけるデータ連携にも役立っています。

研究データを守るため、RAIDやバックアップも重視

研究データは、長期間にわたる研究活動の成果そのものです。そのため当研究室では、ストレージ性能だけでなく、データを安全に保持するための運用も重視しています。既存のNASではRAID 1やRAID 5を中心に構成し、ドライブ故障時にもデータを保持できるよう冗長化を実施しています。また、教員やスタッフが共有する事務ファイルの保存・バックアップには、SSDを4本搭載したQNAP「TBS-453DX」を利用。10GbE環境と組み合わせることで、日常的なファイルアクセスについても快適な環境を構築しています。用途やデータの性質に合わせ、複数のQNAP NASを使い分けることで、研究データから日常業務のファイルまで幅広く管理しています。

高速ネットワークを支える25GbEスイッチも導入

今回の高速ストレージ環境では、NASだけでなくネットワークについても強化を行いました。導入したのが、QNAPの16ポート25GbE SFP28マネージドスイッチ「QSW-M5216-1T」です。TS-h1290FXが備える25GbEインターフェイスと組み合わせることで、NASと計算環境の間を高速なネットワークで接続できます。AI研究では計算性能が注目されがちですが、大量の学習データを計算機へ供給するストレージやネットワークがボトルネックになれば、計算資源の性能を十分に活かすことができません。ストレージのSSD化とネットワークの高速化を同時に進めることで、研究データを効率的に活用できる環境を構築しています。

将来の展望

AIが研究プロセスそのものを支援する未来へ

今後について森教授は、AI研究をさらに発展させていきたいと考えています。その一つが、AIによる研究プロセスの支援です。研究論文を発表する際には、第三者が研究結果を再現できるよう、実験方法や手順を正確に記録することが重要になります。そこで、実験中に撮影した動画をAIが解析し、実施している手順が適切かどうかを確認したり、映像の中で「今何をしているのか」を自動的に言葉で説明したりすることができれば、研究活動をさらに効率化できる可能性があります。また、最近US Google社から加わった准教授とともに、大規模言語モデルを歴史学に応用する「歴史情報学の創成」に取り組んでいます。

テキストのみを理解するAIから、作業映像や歴史資料を理解し、それを人間の研究活動に活かすAIへ。こうした研究を進めていくためには、より多くのデータを蓄積し、高速に処理できる研究基盤が不可欠です。研究内容の高度化とともに増え続けるデータを支えるストレージ基盤として、QNAP NASはこれからも当研究室のAI研究を支えていきます。

Virtualization Stationとは、QNAPアプライアンス上での強力なハイパーバイザーで、コスト効果の高い仮想化環境の構築を可能にします。
Qsyncは、NASとその他デバイス間でファイルとフォルダーを同期するためにデザインされたファイル同期サービスです。ローカル Qsync フォルダーにファイルを追加するだけで、NAS と接続されているすべての機器で利用できるようになります。

導入製品

NAS（Network Attached Storage） / QNAP

TS-h1290FX-7232P-64G × 1台

AMD EPYC 8コアプロセッサー、64GB ECCメモリを搭載した12ベイオールフラッシュNAS。
U.2 NVMe/SATA SSDに対応し、25GbEポートを2基標準装備。
高速なファイル共有や大容量データの処理、4K/8K映像編集などに適しています。

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ネットワーク機器 / QNAP

QSW-M5216-1T × 1台

バックボーンネットワーク用の10GbE接続を備えた超高速25GbEファイバーマネージドスイッチ

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取材協力

AI研究の高度化に伴い、高速なストレージ基盤が必要に

25GbEとオールフラッシュ構成が導入の決め手

学生が自ら研究環境を構築。NASを「保存場所」以上の存在に

研究データだけでなく、教員・スタッフの日常業務も効率化

Qsyncの容量節約モードで、端末側のストレージも効率的に活用

研究データを守るため、RAIDやバックアップも重視

高速ネットワークを支える25GbEスイッチも導入

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