生成AIの急速な発展は、高効率かつ拡張可能なAIデータセンターへの大きな需要を高めると同時に、一連の課題ももたらしています。
AIデータセンターの業務課題
- AI開発技術需要の急増：生成AI技術の普及に伴い、高性能計算リソースとモデル学習の需要が爆発的に増加しており、企業はこれに対応するための効果的なソリューションを求めています。
- 一括管理プラットフォームの欠如：多くのAIデータセンターでは、異なるリソースを管理するためにさまざまなツールを使用していますが、すべてのリソースを一括して調整・管理できるプラットフォームが不足しています。この結果、管理の複雑性が増し、効率が低下しています。
- マルチユーザー環境でのリソース競合：複数のユーザーがリソースを共有するAIデータセンター環境では、各ユーザーのリソース需要が異なり、需要期間が重なることがしばしばあります。適切なリソース割り当ての仕組みがない場合、競合が発生し、ユーザー体験が低下する可能性があります。
- コスト管理の困難さ：AIデータセンターの運営コストは非常に高く、ハードウェア設備、電力供給、保守などが含まれます。コストを効果的に管理し、リソース利用効率を向上させることは、データセンター運営者にとって大きな課題となっています。
AI-Stack ソリューション
- 一括管理プラットフォーム： AI-Stackは異種計算（Heterogeneous Computing）をサポートしており、一括管理プラットフォームで異なるブランドや規格のGPU（NVIDIAおよびAMD）およびその他の計算リソースを管理できます。管理者は、すべてのリソースを一元的に監視、スケジューリング、配分することが可能です。
- 柔軟なリソース配分： さまざまな応用シナリオやユーザーのニーズに応じて、GPUリソースを柔軟に配分します。プラットフォームは、タスクの優先度やリソース需要といった要件を考慮し、自動的に最適なリソースを割り当てることで、リソース利用の効率を大幅に向上させます。
- マルチユーザー管理： 高度なマルチユーザー管理機能を備え、管理者は各ユーザーに応じたアクセス権限やリソース配分を柔軟かつ効率的に設定可能です。これにより、リソースが適正かつ公平に分配され、全体の運用効率が向上します。
- GUI管理インターフェース： 直感的で使いやすい視覚化インターフェースを提供し、管理者はダッシュボードを通じてシステムの稼働状況を簡単に監視し、リソースを効率的に管理することが可能です。
- コスト最適化： リソースの使用状況を正確に追跡・分析することで、管理者がコスト内訳を詳細に把握し、運用コストの効率的な削減を実現します。
AI-Stackは、AIデータセンターが抱える運用や管理の課題を解決するだけでなく、集中管理と効率的なリソース配分を可能にすることで、運用効率、コスト管理、そしてシステムの安定性を総合的に向上させ、企業のAI応用に対して強力なサポートを提供します。
導入事例：台湾デジタル発展部
INFINITIXは、台湾デジタル発展部と協力し、AI普及と計算リソースの活用を目指し、「AI計算リソース共有プラットフォーム」を構築しました。このプロジェクトは、台湾デジタル発展部の重要なマイルストーンであり、台湾のスタートアップ企業に対して高効率で安定したAI計算リソースを提供することを目的としています。
AI-Stack GPU管理プラットフォームを通じて、台湾初のクロスブランドGPU統合（NVIDIA & AMD）に対応する計算資源管理プラットフォームを構築しました。このプラットフォームは、新興企業に柔軟かつ効率的なAI計算資源を提供します。仮想化技術、分散トレーニング、および資源配分機能を活用することで、計算資源の最適な配分を実現し、AIモデル開発サイクルを短縮します。これにより、台湾のデジタル産業の進化と先進技術の実現を加速させます。
このプロジェクトは、デジタル経済の推進における官民連携の大きな可能性を示し、台湾がグローバルデジタル経済の基盤を築く上で重要な役割を果たします。
