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高性能なAI開発環境を簡単に構築
AI-Stackは、AIインフラのミドルウェアとして、基盤となる異種計算リソースとAIアプリケーション/サービスをシームレスに連携します。リソースの一元管理、インテリジェントオーケストレーション、集中監視に加え、体系的なガバナンス機能を提供。AIワークロードとリソース配分を最適化し、安全かつ効率的なAIインフラ環境を実現します。
計算リソースの一元管理
多様な計算リソースを単一のプラットフォーム上で一元管理。AIモデルの学習や推論など、さまざまなワークロードの要件に応じて、リソースを柔軟に配分できます。
高度なセキュリティ
マルチテナント環境における権限管理とリソース分離に対応。ユーザーごとのデータセキュリティを確保し、計算リソースの独立した安全な運用を実現します。
直感的な操作性
AI-Stackは、シンプルで一貫性のある操作フローを提供。ユーザーは複雑な操作を意識することなく、AIインフラの状況を迅速に把握し、効率的に管理できます。
GPUの利用率を最大化する
GPUにかける費用を無駄にすることなく、GPUスループットを容易に最適化
GPUリソースのワンクリック・スケジューリング
インテリジェントオーケストレーションにより、ワークロードの要件とリソースの稼働状況に応じて、最適な計算リソースを割り当てられます。
複数GPUを一括管理。異種GPU環境もこれ一つで。
高度な異種計算リソース管理機能により、NVIDIAおよびAMDの主要GPUに加え、NPUやPhison aiDAPTIV+など、多様なAI計算リソースを単一のプラットフォーム上で一元管理します。企業の効率的で拡張性の高いAIインフラ構築を実現します。
カスタマイズされたAIコンピューティング環境
使い慣れた作業環境を素早く構築、再現
カスタムイメージ
ユーザーは、ワークロードを実行するための特定のコンピューティング環境を構築し、カスタムイメージを使用することができます。 必要なソフトウェア、ニューラルネットワークライブラリ、プログラムライブラリなどをプリインストールして、作業要件にぴったり合った環境を構築できます。 ディープラーニングや大規模言語モデルをより効率的に開発・実行するための柔軟性が向上させる。
バッチタスク処理
ユーザーは複数のタスクをバッチで作成・管理し、ワークフローを効率化するとともに、実行状況を追跡・監視できます。
AI-Stackの使い方を知りたい
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開発とエコシステムレイヤー
AI-StacksでAIの未来を拓く
KubernetesとDockerをベースにしたAI-Stackは、開発者がモデルの設計、トレーニング、実験、デプロイに集中できる効率的で直感的な作業環境を提供します。 AI-Stackはまた、一般的な人工ニューラルネットワーク（ANN）や…
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コントロールレイヤー
AI計算リソースとワークロードを可視化管理
AI-Stackは、AIインフラのミドルウェアとして、基盤となる異種計算リソースとAIアプリケーション/サービスをシームレスに連携します。リソースの一元管理、インテリジェントオーケストレーション、集中監視、体系的なガバナンス機能により、AI計算リソースとワークロードを可視化・最適化し、安定性と拡張性を備えた効率的なAIインフラ運用を実現します。
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物理クラスタレイヤー
独自のチップとストレージ管理技術
あらゆる規模のAIワークロードを効率的に実行するために設計され、チップとストレージデバイスを正確に操作する独自のハードウェア制御技術を提供します。 1台のGPUサーバーでも複数のサーバーでも、リソースを…
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