膨大なデータ計算が求められる現代において、AIはかつてない速度であらゆる産業を変革しています。製造業の生産ライン、病院の診断室、金融市場のリスク評価、さらには科学研究のブレークスルーに至るまで、AIの重要性は日増しに高まっています。しかし、AIのポテンシャルを最大限に引き出すためには、高度なアルゴリズムだけでなく、基盤インフラ、開発、管理をシームレスに統合する強力なソフトウェアプラットフォームが不可欠です。

INFINITIXは、AIインフラ管理ソフトウェアの開発に長年取り組んできました。AIの波が本格化する以前の2017年より、AI-Stackをいち早く市場に投入し、AI GPUリソースのスケジューリングやAIインフラ管理プラットフォーム分野に参入しました。2019年には、NVIDIAのスタートアップ支援プログラム「Inception Program」のグローバルパートナー企業となり、さらにNVIDIA認定ソリューションアドバイザー（Solution Advisor – Preferred Level）の資格を取得。台湾のAIインフラソリューションソフトウェア領域において、唯一この栄誉を受けた企業となりました。

AI-Stackは、企業向けのAI応用のために設計された包括的なプラットフォームであり、高効率な開発環境、精密なリソース管理、安定したインフラ基盤を提供します。本記事では、AI-Stackのアーキテクチャを詳細に解説し、そのコア機能と強みを徹底的にご紹介します。

AI-Stackのアーキテクチャ概要

  • 開発・エコシステム層（Dev & Ecosystem Layer）：KubernetesとDockerを基盤とし、高効率かつ直感的な開発環境を提供。主要なAIフレームワークやツールと統合し、AIアプリの開発を加速します。
  • 制御層（Control Layer）：一括可視化管理・ダッシュボードを提供し、GPU利用率を最大化。さらに、カスタマイズされたAI開発環境を構築します。
  • インフラクラスター層（Infrastructure Layer）：独自のチップおよびストレージ管理技術により、AIインフラの管理と運用を包括的にサポートし、GPUの計算資源を最大限に活用します。

続きまして、これらの3層アーキテクチャについて、それぞれ詳しく解説していきます。

第1層：開発・エコシステム層（Dev & Ecosystem Layer）- AI開発を加速するエンジン

AIアプリの開発をより迅速かつ簡単にしたいですか？AI-Stackの「開発・エコシステム層」は、最適なAI開発体験を提供します。この層は、開発者にとって高効率で直感的かつ使いやすい環境を提供し、AIプロジェクトをアイデア段階から実装へとスムーズに進めることを目的としています。

コア機能：

  • 高効率で直感的な開発環境：
    • AI-StackはKubernetesやDockerなどのコンテナ技術を基盤とし、シンプルな操作で素早くAI環境を構築できます。わずか1分でセットアップが完了し、開発に即時着手できるため、環境構築にかかる時間を大幅に削減します。
  • 拡張性の高いAI開発プラットフォーム：
    • AI-StackはTensorFlow、PyTorch、LLaMA、Falconなどの主要なAIフレームワークを統合し、機械学習のための包括的なソリューションを提供します。
  • ワークフローの自動化：
    • AI-Stackには自動化スケジューリング機能が備わっており、開発の効率を向上させます。これにより、モデルの学習とデプロイにかかるコストを大幅に削減し、リソースをより適切に活用できます。

注目すべき点として、台湾デジタル発展部が発表した「デジタル産業クロスドメインソフトウェア基盤計画」において、計算資源の管理ソリューションがINFINITIXによって提供されています。AI-Stackは迅速なデプロイメントが可能であり、Kubernetes環境を簡単に構築できます。さらに、開発者はリモートで計算資源を管理しながらAIモデルの開発をを進めることができるため、本プロジェクトやスタートアップ企業のニーズに完全に適合します。AI-Stackは、台湾のAI発展を加速させる重要な推進力として機能しています。

第2層：制御層（Control Layer）- AI運用の中核を支える

AI-Stackの「制御層」は、AI計算資源を管理し、精確な配分と最適化を通じて計算資源の活用効率を最大化。AIアプリの開発を加速させます。

コア機能：

  • 集中管理・監視プラットフォーム：
    • AI-Stackは、すべての計算資源と機械学習ワークフローを単一のプラットフォームで統合管理し、運用の複雑さを大幅に軽減。
    • 直感的な可視化操作インターフェースを提供し、初心者でも簡単に操作可能。AI運用のハードルを下げ、スムーズな導入を支援。
    • ロールベースのアクセス制御（RBAC）により、複数のユーザー・チームが同時利用できる環境を確保しつつ、データとリソースのセキュリティを強化。
  • GPU利用率の最大化：
    • AI-Stackは、動的なスケジューリング機能を複数備え、異なる資源ニーズに応じた柔軟な調整が可能。
    • ワンクリックでGPU資源をスケジューリングし、自動タスク管理を活用することで、計算資源の効率的な活用を実現。
  • カスタマイズ可能なAI開発環境：
    • カスタムイメージを作成することで、作業ニーズに最適化された開発環境を構築可能。統一された環境で作業することで業務効率を向上。
    • 複数のタスクを一括管理し、ワークフローを簡素化。生産性向上をサポート。

AI-Stackは、高度な要求を伴う医療分野においてもその性能を発揮しています。花蓮慈済病院では、AI-Stackを導入し、AIによる医療診断支援および研究を推進。循環器内科、消化器内科、放射線科、呼吸器内科などの幅広い分野で活用されています。従来、GPU資源の分配や使用効率に課題を抱えていた慈済病院では、AI-Stackによる集中管理・柔軟なスケジューリング・計算資源最適化により、研究・臨床応用の効率を大幅に向上。さらに、部門間の協力を促進し、医療AIの発展に貢献しています。

第3層：インフラクラスター層（Infrastructure Layer）- 強力なAI計算基盤

AI-Stackの「インフラクラスター層」は、AI基盤の土台を支えます。独自のチップおよびストレージ管理技術により、ハードウェアの性能を最大限に引き出し、AIの展開を加速させます。

コア機能：

  • ハードウェアリソースの最適化：
    • AI-Stackの独自GPU分割・集約技術およびクロスノード計算技術により、NVIDIAおよびAMDの各シリーズGPUに対応。柔軟なハードウェア選択が可能で、GPU資源を効率的に活用し、運用コストを削減。
    • AIワークロードスケジューラーを搭載し、コンテナ化オーケストレーションに対応。タスクに応じたコンテナを迅速に構築でき、デプロイ効率を向上させるとともに、各タスクに必要な計算資源を確実に供給。
  • 高い安定性と信頼性：
    • リアルタイムエラーレポート機能を搭載し、即座にエラーを特定。突発的な問題にも迅速に対応でき、システムリスクを軽減。
    • 柔軟な拡張性を備え、増加する計算データ量やピーク時の負荷にもスムーズに対応。システムの安定稼働を維持。
  • 高性能ストレージシステム対応：
    • BeeGFS、Ceph、Lustre、NFS、CIFSなど、多様な高性能ストレージシステムに対応し、用途に応じたストレージ性能と容量のニーズを満たす。

AI-Stackは、企業だけでなく学術研究分野においても高い評価を獲得しています。国立台北科技大学は、AI-Stackを導入することで、GPU資源の偏りや長時間の待機問題を解決し、研究効率を大幅に向上させました。AI-Stackの集中管理GUIを活用することで、GPU資源を効率的に分割・配分し、研究チームや学生間で公平に利用できる環境を実現。GPU資源活用を最大化するとともに、研究の加速に貢献しています。

まとめ

従来のAI開発プロセスには、多くの課題が伴います。環境構築の複雑さ、GPU計算資源の配分の難しさ、チーム間の連携の課題などがその代表例です。AI-Stackは、これらの課題を解決するために生まれた包括的なソリューションです。単なる開発環境の提供にとどまらず、資源管理やAI基盤の構築までを一元化し、すべての要素を統合したプラットフォームを提供。これにより、企業はAIの展開と活用に集中できる環境を手に入れることができます。

簡単に導入できるAI開発プラットフォームを探している方、または大規模なAI計算を支える強力なインフラを必要としている方——どちらのニーズにも、AI-Stackが最適な選択肢となります。AI-Stackを活用することで、企業はAI技術をより効果的に活用し、ビジネスの成長とイノベーションを加速できると私たちは確信しています。

ぜひ、AI-Stackの機能を体験してみてください。今すぐお問い合わせいただき、AI-StackがどのようにAIワークフローを簡素化し、AIの無限の可能性を引き出すのかをご実感ください！