ソリューション
AI-Stackプラットフォームは、ワンストップのソリューションを提供し、さまざまな産業で活用可能です。企業が直面するAI基盤管理の課題を解決し、AI応用の迅速な実行化を支援します。
ねん
テーマ
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。
金融AI技術の急速な発展に伴い、金融業界はデータ処理の複雑性、汎用言語モデル（LLM）の知識制限、急速に変化する市場のニーズ、基盤インフラの課題など、多くの困難に直面しています。データ処理の面では、財務報告書、リアルタイムデータ分析、リスク評価、動的市場情報の多様性と複雑性が技術的解決策に対してより高い要求を突きつけています。
近年では、スマート医療開発の事例が次々と進展しています。たとえば、AIによるCTやMRI画像の高速解析は診断の正確性を向上させ、AlphaFoldはゲノムデータを活用してタンパク質構造を予測し、疾病研究や薬剤開発において重要な支援を提供しています。これに加えて、「INFINITIX AI-Stack」のAI開発管理基盤ワンストッププラットフォームを組み合わせることで、AIを活用したスマート医療の実用化がさらに加速します。
人工知能（AI）や機械学習（ML）のモデルトレーニングに必要なGPUリソースは、モデルの複雑さ、データセットの規模、データの出所によって異なります。例えば、軽量な画像分類モデルのトレーニングには1枚のGPUで十分な場合がありますが、GPT-3のような大規模モデルのトレーニングには、数百枚から数千枚のGPUが必要となることもあります。GPUリソースの割り当てをどのように柔軟かつ効率的に行うかは、AI研究開発において極めて重要な課題です。