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最新のAI Stackに関する記事
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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。
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、Supermicroの5機種のGPUサーバーと組み合わせることで、3U MicroCloudから8U HGXまでの製品レンジをカバーし、NVIDIA全シリーズおよびAMD Instinctシリーズなどのアクセラレータに対応する。
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。
注目記事
OpenAI dots の企業導入で確認する実行環境、権限、完了証拠と費用を解説。継続業務を任せるための試行と検収の考え方を整理します。
Claude Opus 5.5の企業導入を、検収済みタスクの総費用、ツール権限、effort設定、AIOSの管理から評価。価格低下だけで判断しない更新方法を解説します。
企業のGPU平均稼働率はわずか5%。ハードウェアの検収完了は、顧客へのサービス開始を意味しません。本記事では、AIデータセンターを自社構築する際の4つのギャップ（稼働率、マルチテナント管理、トークン計量・課金、サービス開始までの期間）と、自社開発か導入かの判断基準を解説します。
サポート
本記事では、AI-Stack上でRCS機能とvLLMを組み合わせて、google/gemma-3-1b-it 言語モデルをデプロイする手順を一つずつ実演します。
高いセキュリティが求められる共有AI基盤では、Network Policy は Ingress / Egress をどのように制御しますか？適切なネットワークアクセス制御がない場合、ワークロードが不要なサービスやネットワークリソースにアクセスする可能性があり、不正アクセス、データ漏洩、ラテラルムーブメント（Lateral Movement）などのリスクが高まります。
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。
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