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は、現在のAIモデルの学習および推論に求められる膨大な計算能力や柔軟なリソーススケジューリング要求に応えることは困難になっています。 この課題に対し、INFINITIXが開発した「AI-Stack」プラットフォームは、AIインフラ管理とGPUリソースのスケジューリングを包括的に支援する、モジュール化・スケーラブルなソリューションを提供します。AI時代の計算基盤に求められる柔軟性と拡張性を兼ね備えた、次世代の統合プラットフォームです。 一、現代の課題：AIソフトウェアとサーバー統合の壁 AIモデルの規模が数百万から数千億パラメータへと急速に拡大する中、AIプロジェクトの学習・推論フェーズにおける計算能力、メモリ、I/O性能への要求も日々高まっています。 企業がAI基盤を構築・拡張する際には、技術選定の複雑さに加え、運用コスト、拡張性、リソース効率といった複数の要件を同時に考慮する必要があります。特に、GPU価格の高騰やハードウェアの多様化が進む現在、異種ハードウェアの統合、リソースの遊休化の回避、マルチテナント環境での共用といった課題は、企業がAI戦略を実行する上で大きな障壁となっています。 AIモデルの計算需要は急激に増加し、企業が直面する主な課題とその内容は以下の通りです： 課題 概要 異種ハードウェアの統合が困難 NVIDIAやAMDなど複数ベンダーのGPUが混在し、統一的な展開やリソース配分が難しい