INFINITIX
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生成AI（GenAI）の波が押し寄せる中、企業におけるGPUコンピューティング能力の需要は急増しています。しかし、企業は「異種ブランドのGPU管理の困難さ」「リソース配分の不公平性」「コアな可視性の欠如」という3つの大きな課題に直面しています。本記事では、企業がGPUリソースをいかに効率的に管理すべきかをご紹介します。
With the rise of Generative AI and deep learning, the
近年、AI大規模モデルの進化が加速する中で、学習や推論に必要な計算リソースとコストは急速に増大しています。こうした状況のなか、企業にはより精密で柔軟なリソース管理が求められています。限られたGPUやストレージを効率的に活用しつつ、コストを最適化することが課題となっているのです。 そこで注目されているのが、Token as a Service（TaaS）という新しい概念です。TaaSは、利用量に応じてリソースを「トークン」で管理・課金する仕組みで、AI計算リソースの利用をより明確かつ柔軟にコントロールできるようにするモデルです。
しかし、実際の導入プロセスは決して容易ではありません。モデルの開発や学習にかかる膨大なコスト、高度な専門知識の要求、そして運用・保守の煩雑さ。こうしたハードルが、AIを「ビジネス価値」に結び付けるまでの道のりを長くしています。 この課題を解決する新たなアプローチとして注目されているのが、Model as a Service（MaaS）です。
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。
近年、AI の活用領域が急速に広がる中で、ディープラーニングモデルのスケールも飛躍的に拡大しています。言語モデル、画像認識、生成AIなど、いずれの分野においても学習に必要な計算リソースは爆発的に増大しており、企業や研究機関にとって大きな負担となりつつあります。このような背景の中で注目を集めているのが、「Elastic Distributed Training」（弾性分散トレーニング）という技術です。
HPCとは「ハイパフォーマンス・コンピューティング」の略で、通常のデスクトップPCやワークステーションでは処理しきれない、膨大かつ複雑な計算タスクを処理するために、大量の計算リソースを集約することを指します。
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。