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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
Tensor Core GPU、データセンターGPUを含むNVIDIAの新旧GPUカードをサポートし、以前使用していたマイニングカードもコンピューティングリソースとして使用できます。 例えばGeForce RTX 3090, 4090 、Tensor Core GPU V100、A100、H100など。
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
第3世代の革新的なテクノロジーは、異なるワークロードに応じて適切なGPUリソースを割り当て、GPUスライス間は互いに影響を与えることなく独立して動作します。
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
高速なエラー報告メカニズムにより、ユーザーはエラーを即座に発見し、安定したシステム運用を確保できます。
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コンピューティングとオペレーションを簡単かつ正確に使いこなせるようになりたいですか？
AI-Stackプラットフォームは、第2世代の直感的なユーザーインターフェース設計により、コントロールレイヤーにおける統合管理およびモニタリングインターフェースを提供し、コンピューティングリソースの一元管理…
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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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