@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02003128,
 author = {上西,康太 and 杉原,航平 and 中野,将生 and 田村,敢太},
 issue = {8},
 month = {Jul},
 note = {巨大言語モデルをはじめとした機械学習モデルを開発するための計算基盤におけるストレージのうち，とくに商用システムの非機能要件を整理する．事業継続のためには，ストレージシステムもニーズに応じて機能面，性能面で継続的に改善する必要があり，そのために外部的なベンチマークだけでなく内部状態やメタデータ状態を分析できるような可観測性が第一の要件である．第二に，継続的に機能改善するためには内部コンポーネントが交換しやすい状態になっていることが望ましい（可換性）．第三に，事業におけるデータの寿命はシステムやハードウェアよりも長い．長期間，複数世代ハードにわたり調達されたヘテロジニアスかつリソースが増減する環境でも動作継続する可塑性が求められる．本稿では，これらを具体化し実装するための基本設計を提案する．またその試作システムについて，HPCにおける標準ベンチマークIOR/mdtestの性能評価を報告する．},
 title = {商用機械学習基盤の継続的開発に向けたストレージシステムの検討},
 year = {2025}
}