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物理クラスタレイヤー
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、リソースの最適な活用とワークロードの効率的な運用を実現します。
NVIDIA認定のプリファード ・ソリューション・アドバイザー
NVIDIAと提携し、高品質なサービスを提供します
NVIDIAの全製品をサポート
AI-Stackは、データセンター向けGPUから一般向けグラフィックスカードまで、NVIDIA製GPU全ラインアップに対応。既存のGPU資産はもちろん、今後導入するハードウェアも柔軟に統合できます。これにより、すべてのGPU投資から最大のリターンを引き出します。
多様な異種計算リソースに対応
AI-Stackは、NVIDIA/AMD製GPU、Phison aiDAPTIV+、NPUなど、多様な異種計算リソースに対応しています。リソースの一元管理とインテリジェントオーケストレーションにより、異なるアーキテクチャの計算リソースを共有リソースプールとして統合し、AIモデルの開発・学習・推論に必要なリソースを柔軟かつ効率的に活用できる環境を実現します。
ハードウェアリソースの包括的な最適化
ハードウェア投資の価値を最大化する革新的テクノロジー
独自のGPUスライス・テクノロジー
AI-Stackは、用途に合わせてGPUリソースを柔軟に分割・割り当てできます。分割されたGPUは互いに干渉せず独立して動作し、リソースの無駄を排除。その結果、GPU利用率の向上と運用コストの削減を同時に実現します。
柔軟な拡張性
ユーザーはいつでもコンピューティング・リソースとデータ・ストレージ・スペースを拡張することができ、刻々と変化するコンピューティング・データ量のピーク時の需要に対応することができます。
コンテナ化されたスケジューリング
コンテナを作成し、実際のワークロード要件とリソース使用量に応じてコンピューティングリソースとストレージリソースを割り当てることで、開発環境を迅速に構築できます。
安定性と信頼性
エラーを迅速に検知・通知することで、ユーザーや管理者による原因の特定と対応を支援します。問題の早期発見と復旧を促し、システムの安定稼働を確保します。
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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