Google、大規模データ処理基盤「Cloud Storage Rapid」発表 AI学習効率を改善：ITニュースピックアップ

Googleは、AI用途の高速オブジェクト保存群「Cloud Storage Rapid」を発表した。専用バケットとキャッシュ機能でGPUやTPUの待機時間を減らし、学習や推論、分析処理の読み込み性能を改善する

[ITmedia エンタープライズ編集部，ITmedia]

　Googleは2026年5月12日（現地時間）、AI用途の大規模データ処理基盤「Cloud Storage Rapid」を発表した。生成AIや分析処理で急増するデータ負荷へ対応する狙いがある。新製品群は、高性能オブジェクト保存機能「Rapid Bucket」と、高速読み込み機能「Rapid Cache」で構成する。

GPU待機時間削減へ　Googleが保存基盤を再設計

　生成AI開発において、数千台規模のGPUやTPUを使う学習環境が一般的になりつつある。演算装置の性能向上が続く半面、保存装置側の処理速度不足が全体性能を制約する場面が増えていた。学習時のデータ読み込みやチェックポイント保存で遅延が発生すると、高価な演算資源が待機状態となり、運用効率低下へ直結する。

　Googleは、従来型オブジェクト保存基盤では現代AI処理需要へ十分対応しにくい状況に達したと説明する。Cloud Storage Rapidにおいて、演算環境と保存装置を同一ゾーンへ近接配置し、I／O待機時間を減らす設計を採用した。Google内部基盤「Colossus」を活用し、高速読み込みと低遅延処理を実現する。Googleは「Gemini」や「YouTube」でも同基盤を利用している。

　性能面において、毎秒2000万クエリ処理とサブミリ秒級遅延へ対応する。単一ゾーンバケットで毎秒15TB超の読み込み帯域も備える。新機能として、追記書み込み、書み込み中同時読み込み、ベクトル読み込み機能も導入した。

　AI学習用途において、GPU待機時間を半減し、マルチモーダル学習時のデータ読み込み速度を最大2.5倍へ高めた実績を示した。チェックポイント復旧は最大5倍高速化し、書き込み速度は従来比3.2倍へ達した。障害復旧時間短縮により、学習停止による損失抑制も狙う。

　Rapid Cacheは既存バケットへ追加適用できる高速読み込み機能だ。コード変更不要で利用でき、推論処理時のモデル読み込み高速化に役立つ。Googleによると、最大2.1倍の読み込み高速化と47％の総保有費用削減効果を確認する。

一般提供開始から1年で数千台のRapid Cacheが導入された（出典：Googleの公式ブログ）

　新機能「ingest on write」も追加されている。従来は、キャッシュ登録前に初回読み込み処理が必要だった。新機能において、Cloud Storage書き込み時に同時キャッシュ登録を実施する。初回読み込み時から高速化効果を得られる点が特徴だ。Googleは、チェックポイント復旧時間を最大2.2倍短縮できると説明する。

　Rapid Cacheは急速に導入数を伸ばしている。一般提供開始後1年間で配備数は20倍へ増加した。Cloud Storage全体の外向き通信量の最大20％を処理する水準へ達した。

　同社はマルチリージョンバケットとの組み合わせで、地域をまたぐGPU群運用も容易になったと説明する。階層型名前空間機能によるSpark処理最適化も進み、大規模データ前処理効率向上につながった。Googleは、Rapid BucketをAI学習や分析処理、モデル提供用途へ投入し、Rapid Cacheを学習復旧や推論処理高速化用途へ展開する方針を示した。AI計算基盤拡大が進む中、保存装置性能強化が次世代クラウド競争の重要分野となりつつある。