ブログ
最新のAI Stackに関する記事
Blog & News
AI-Stack × AMDが実現する高効率なAI研究開発環境：ELSAラボは、AMD Radeon™ AI PRO R9700（32GB GDDR6 VRAM搭載）を採用したハイエンドワークステーション「ELSA VELUGA G5-ND」を導入し、AIインフラ管理ソフトウェア「AI-Stack」で計算リソースの管理・配分を実施した。
台湾のデジタル発展部は、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。INFINITIXは、このプロジェクトにおいて、自社のAI-Stackプラットフォームを活用し、GPUリソースの効率的な管理と共有を実現しています。この取り組みにより、スタートアップ企業は低コストで高性能なAI開発環境を利用でき、台湾のAIエコシステム全体の発展に支援しています。
導入事例
国立虎尾科技大学はAI-Stackを導入し、各学部に分散したGPUをリソースプールへ統合。環境構築は数週間から数分へ、運用コストは50%以上削減し、ドローンAI研究開発を加速。
AI-Stack × AMDが実現する高効率なAI研究開発環境：ELSAラボは、AMD Radeon™ AI PRO R9700（32GB GDDR6 VRAM搭載）を採用したハイエンドワークステーション「ELSA VELUGA
ソリューション
INFINITIXのAI-Stackは、オンプレミス環境向けに設計された、異種計算リソースのオーケストレーション・管理プラットフォームです。AIインフラのミドルウェアとして、行政機関全体で利用できる「GPUリソースプール」の構築を支援します。分散している計算リソースを一元管理し、需要に応じて動的に割り当てることで、リソース配分の最適化を実現します。
生成AIが急速に普及するなか、企業によるAI投資のスピードは、管理・統制の仕組みづくりを大きく上回っています。 AI-Stackは、企業が重視するコスト、効率、ガバナンスを単一のプラットフォームに統合します。AIを単に動かすだけではなく、長期的かつ安定的に、管理された状態で拡張できる環境を実現します。
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…
注目記事
Gemini 3.7 Flashの1M Context、3段階Thinking、半額APIを企業視点で解説。Coding、Agent、PDF評価、2027年の料金変更、4週間PoCまで整理します。
Qwen3.8-Maxは2.4兆パラメータ、95B稼働、100万トークンのコンテキストを備えます。Max API、2.4Tオープンウェイト、27Bローカル版の違いを、企業向けにベンチマーク、料金、GPU要件、4週間PoCの観点から解説します。
AIエージェントを企業に導入すると、トークンコストは想定以上に増える可能性があります。本記事では、AIエージェントの大規模展開で生じる隠れたコスト、外部APIから自社AIインフラへ移行すべきタイミング、企業での代表的な3つの活用シーンを解説します。
サポート
INFINITIXは、この弾性分散学習をAI-Stackにシームレスに統合しており、Horovod、DeepSpeed、Megatron-LM、Slurmといった主要なフレームワークをサポートしています。本記事では、AI-Stack上でHorovodを使って弾性分散学習を実行する手順を、ステップごとにご紹介します。
Kubeflowを使用している多くの開発者は、依然としてGPUリソースを分割できないという問題に直面しています。この記事では、InfinitixのixGPUモジュールを使ってKubeflowのGPU分割を行う方法を手取り足取り教えます。
KubeflowはKubernetesベースのオープンソース機械学習プラットフォームとして、近年、機械学習分野でますます普及しています。InfinitixのixGPUモジュールは、開発者がKubeflow上でGPUリソースを自由に分割することを可能にします。
AI-Stackについてもっと知りたい
