12月 26, 2024
ねん
テーマ
AI技術の普及が進む中、多くの企業がGPU計算資源の利用効率化に課題を抱えています。この課題に対して、デジタルトランスフォーメーションを推進するINFINITIXのAI-Stackプラットフォームは、3つのコア技術により、企業がGPUの使用率を最大化し、GPUの計算能力を柔軟かつ効率的に活用できるように支援します。
自動運転車からテキストや画像の自動生成に至るまで、AI技術は私たちの生活に浸透しています。そして、これらのAI技術の運用を支えるのがAI基盤です。本記事では、AI基盤の概要を紹介し、その主要な構成要素を解説します。
近年では、スマート医療開発の事例が次々と進展しています。たとえば、AIによるCTやMRI画像の高速解析は診断の正確性を向上させ、AlphaFoldはゲノムデータを活用してタンパク質構造を予測し、疾病研究や薬剤開発において重要な支援を提供しています。これに加えて、「INFINITIX AI-Stack」のAI開発管理基盤ワンストッププラットフォームを組み合わせることで、AIを活用したスマート医療の実用化がさらに加速します。
人工知能（AI）や機械学習（ML）のモデルトレーニングに必要なGPUリソースは、モデルの複雑さ、データセットの規模、データの出所によって異なります。例えば、軽量な画像分類モデルのトレーニングには1枚のGPUで十分な場合がありますが、GPT-3のような大規模モデルのトレーニングには、数百枚から数千枚のGPUが必要となることもあります。GPUリソースの割り当てをどのように柔軟かつ効率的に行うかは、AI研究開発において極めて重要な課題です。