AIと深層学習が企業の競争力の中核となる現代において、AIソフトウェアの性能を最大限に引き出すには、安定かつ高効率な計算リソースの支援が不可欠です。しかし、従来のサーバーアーキテクチャやデプロイ方式では、現在のAIモデルの学習および推論に求められる膨大な計算能力や柔軟なリソーススケジューリング要求に応えることは困難になっています。

この課題に対し、INFINITIXが開発した「AI-Stack」プラットフォームは、AIインフラ管理とGPUリソースのスケジューリングを包括的に支援する、モジュール化・スケーラブルなソリューションを提供します。AI時代の計算基盤に求められる柔軟性と拡張性を兼ね備えた、次世代の統合プラットフォームです。

一、現代の課題：AIソフトウェアとサーバー統合の壁

AIモデルの規模が数百万から数千億パラメータへと急速に拡大する中、AIプロジェクトの学習・推論フェーズにおける計算能力、メモリ、I/O性能への要求も日々高まっています。

企業がAI基盤を構築・拡張する際には、技術選定の複雑さに加え、運用コスト、拡張性、リソース効率といった複数の要件を同時に考慮する必要があります。特に、GPU価格の高騰やハードウェアの多様化が進む現在、異種ハードウェアの統合、リソースの遊休化の回避、マルチテナント環境での共用といった課題は、企業がAI戦略を実行する上で大きな障壁となっています。

AIモデルの計算需要は急激に増加し、企業が直面する主な課題とその内容は以下の通りです：

課題概要
異種ハードウェアの統合が困難NVIDIAやAMDなど複数ベンダーのGPUが混在し、統一的な展開やリソース配分が難しい
リソース使用効率が低い静的なリソース割り当てにより、GPUが遊休状態になったり断片化したりする
コスト負担が大きい高額な初期投資と、予測困難な運用コストが経営を圧迫
DevOpsへの移行が困難複雑なソフト／ハード構成やMLOps導入のハードルが高く、柔軟かつ自動化された基盤が不足

二、AI-Stackの4つの中核ソリューション

AI-Stackは、企業のAI基盤運用における「中枢オーケストレーター」として機能する存在です。単なるリソーススケジューラーにとどまらず、全体最適な計算資源の統合・調整・自動化・可視化を実現するためのエンジンとして設計されています。

具体的には、ベアメタルレベルのGPU仮想化技術、Kubernetesとのネイティブ統合、ダイナミックなスケーリング機能、そして直感的な可視化ダッシュボードなど、4つの中核機能を柱に、データサイエンティストとIT管理者の双方にとって一貫性のある操作体験を提供します。

これにより、AIの学習・推論タスクが求める高負荷な処理環境においても、リソースの最適な割り当てとジョブの安定稼働を実現。シングルノードから大規模な分散構成まで、あらゆる導入環境に対応可能です。

AI-Stackは、企業がAI時代において「自律的かつ持続可能で高効率なAIインフラ戦略」へと移行するための要となるソリューションです。

1. オールインワンのAIソフト/ハード統合基盤

  • NVIDIA/AMD両社GPUの統合管理・モニタリング
  • 主要AIフレームワークと連携：TensorFlow、PyTorch、JAX
  • 開発ツールを標準搭載：Jupyter Notebook、VS Code Remote
  • 視覚化ダッシュボード：GPU/CPU/RAMの使用率、温度、消費電力などをリアルタイムで監視

2. 柔軟なデプロイとクラウド/オンプレミス統合

  • ハイブリッドクラウド構成に対応：オンプレミスとパブリッククラウドを組み合わせた柔軟な展開が可能
  • GaaS（GPU as a Service）：従量課金により、初期投資を抑えつつGPUリソースを必要な分だけ利用可能
  • プライベートクラウド構築を支援：ハードウェアのカスタム調達から運用保守まで一貫して対応
  • 最新GPUラインナップを即時反映

3. コンテナ化 + MLOps自動化フロー

  • Docker + Kubernetes 構成：環境の一貫性を保ちつつ、バージョン管理とスケーラビリティを両立
  • CI/CD自動化パイプライン：ワンクリックでデプロイ、推論サービスを即時公開
  • 柔軟なスケジューリングアルゴリズムにより、多様な戦略に対応するジョブの自動割当で、GPU利用率を最大化
  • 分散学習をサポート：Horovod、DeepSpeed、Slurm

4. スマートリソース管理とマルチテナント対応

  • GPU仮想分割（ixGPU）：　NVIDIA／AMDの両GPUをサポートし、1枚のGPUで複数ジョブを並列実行可能
  • GPUアグリゲーション技術：複数GPUを仮想的に統合し、大規模モデルの学習性能を飛躍的に向上
  • マルチテナント環境における厳格なアクセス制御：RBAC（ロールベースアクセス制御）とリソースクォータにより、利用者ごとの権限分離と資源配分を徹底

三、AI-Stackの優位性：従来プラットフォームとの違い

AI-Stackの強みは、単なる技術機能の充実にとどまりません。AIインフラ運用そのものの在り方を根本から再定義するプラットフォームである点こそが、他との決定的な違いです。

従来型のAI基盤は、静的かつクローズドなアーキテクチャを採用しており、ワークロードの不確実性や多様な計算要求に対する柔軟な対応が困難でした。

これに対し、AI-Stackはクラウドネイティブ設計を中核に据え、ベアメタルレベルのGPU仮想化技術とマルチノード対応の動的リソース管理を実装。モデルの学習・推論・テストといった多様なフェーズのニーズに対して、リアルタイムかつ最適なリソース配分を可能にします。

異なるGPUベンダー間でのスケジューリングと監視、多テナント環境での柔軟なリソース分離、さらにESGを見据えたカーボン排出の可視化・管理にも対応。AI-Stackは、企業がAI戦略とサステナビリティを両立させるための最適なプラットフォームです。

機能項目AI-Stackプラットフォーム従来型サーバープラットフォーム
GPU仮想化対応○ ベアメタルレベルのGPU分割（ixGPU）✗ 単一タスクでGPUをフル占有
GPUリソース利用率○ 利用率90%以上を実現✗ 多くの場合40%未満にとどまる
自動デプロイ機能○ CI/CDおよびMLOpsの完全な自動化フローに対応✗ 手動構築が必要で、時間と工数がかかる
マルチタスク/柔軟なスケジューリング○ 同一GPU上での複数タスクやノード間並列処理に対応✗ 非対応または追加開発・統合が必要
投資効果○ 固定費削減、従量課金による変動費最適化✗ 初期投資が高く、リソースの無駄が発生しやすい

四、業界別ユースケース紹介

業種導入事例・活用内容
製造業Union Tool社が不良品検出AIを導入。AI-Stackにより開発プロセスを簡素化し、GPUリソースを効率的に共有。
金融業SinoPac社が社内AIモデル基盤を構築。AI-Stackと連携することで、ワークフローの承認管理やリソースの分離を実現。
政府/デジタル産業デジタル発展部がAI共有リソースプールを構築。異なるGPUブランド間でのリソース分割とマルチテナント管理を導入。
医療・学術機関慈済病院や北科大がAI-Stackを用いてDGXリソースを統合管理。研究効率の向上とリソース配分の最適化を実現。

INFINITIXのAI-Stackは、「AI開発者」から「IT管理者」までをシームレスにつなぐ全体最適な管理基盤です。高度に統合されたソフトウェアとハードウェアにより、高効率・柔軟性・セキュリティ・スケーラビリティを兼ね備えたAI計算環境を実現。AI時代における企業のデジタルトランスフォーメーションを力強く支援する、最適なソリューションです。