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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。
導入事例
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
AI-Stackの導入により、高雄医学大学は単一プラットフォーム上で計算リソースを柔軟に配分できるようになった。救急AI、病理AI、看護AIアシスタント、さらには糖尿病や腎疾患などを対象とした院間データベース分析に至るまで、あらゆる用途に対して即時かつ安定した計算リソース供給が可能となっている。 また、AI-Stackの高度な計算リソーススケジューリング機能により、AI開発チームのモデル開発効率は大幅に向上した。加えて、AI-Stackが提供するMLOps機能は、「AI型主治医制度」を支える基盤として機能し、将来性のある若手医師がAIモデル開発に集中し、KMU Genie プラットフォーム上で迅速に実運用へと展開できる環境を実現している。これにより、スマートホスピタルとしての臨床レジリエンスも高まった。
製品の画像検査にAI導入を計画 超硬ドリルやエンドミル、金属加工機器などの製造企業、ユニオンツール。電子回路基板に部品を固定し、配線を行うための微細な穴を開ける「PCBドリル」で世界シェアをリードする…
ソリューション
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…
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-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。
AI-Stackスマート製造ソリューションは、製造業のデジタルトランスフォーメーションのために設計され、遅延、データセキュリティ、統合の柔軟性といった主要な課題を解決します。エッジコンピューティングとデジタルツイン技術を組み合わせることで、本ソリューションは迅速なモデル訓練、リアルタイム推論、データ処理を実現し、生産効率を向上させ、コストを削減します。
注目記事
Google I/O 2026で発表されたGemini Omni Flashは対話型編集と物理シミュレーションを実装。同じくオープンソースのLTX-2はオンプレミス展開を可能に。クラウド旗艦 vs オンプレオープンソース、2026年の選び方を完全解説。
2026年、AIプロセッサが大爆発!GPU、NPU、TPU、LPU、DPUの役割は?5大PUファミリーの役割、違い、選択基準、そして企業がなぜヘテロジニアス計算管理プラットフォームを必要とするかを一気に解説。
ソフトバンクがNVIDIA・鴻海と提携し「日本製AIサーバー」の開発に着手。2030年5,240億ドル市場を狙う一手の背景、ソブリンAIが国家戦略となった理由、そして日本企業のAI戦略への影響を深掘り解説。
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。
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