生成AI（GenAI）や大規模言語モデル（LLM）の波が世界中を席巻する中、企業のAI基盤に対するGPU需要はこれまでにないスピードで拡大しています。しかし、AIプロジェクトを加速させるためにGPUを増設する一方で、多くのIT部門が「リソースを管理しきれない」という共通の課題に直面しています。

主な課題は次の3点です。

  1. 異なるブランドのGPUを一元管理できない
    企業が過去に導入したGPUは、NVIDIAやAMDなど複数ブランドに分かれ、さらに部門ごとに点在しているケースが一般的です。こうした異種GPU環境では、リソースの統合管理やスケジューリング、監視が難しく、結果的に計算リソースが分散し、活用効率が低下します。
  2. リソースの割り当てが偏る
    どの部門やプロジェクトが、どれだけの時間でGPUを使用しているかを正確に把握できない。そのため、社内でリソースの取り合いや順番待ちが発生し、プロジェクトの進行に遅れが生じることも少なくありません。
  3. 可視化の欠如
    従来のIT監視ツールではGPUのコアレベルまで把握できず、学習ジョブのリアルタイムな性能ボトルネックを特定することが困難です。その結果、リソース利用状況をもとにした次期ハードウェア投資の判断ができず、設備計画の最適化を妨げています。

企業におけるAI GPUリソース監視の3つの重要視点

真に効果的なAIリソース監視システムは、単なるCPUやメモリのモニタリングにとどまりません。AIワークロードの中核まで可視化し、ハードウェア・ユーザー・ワークロードの3つの観点から統合的に管理する必要があります。

ハードウェアレベルでの深層モニタリング（リアルタイムの健全性と性能）

AIシステムの安定稼働を支える基盤は、まずハードウェア層の可視化にあります。GPU・CPU・メモリ・ネットワークといったリソースの稼働率や温度、負荷を監視し、ボトルネックを未然に防ぎます。

  • 計算リソース： GPU/CPU/メモリ/ネットワークなどの使用率や負荷、温度を監視し、最適な処理性能を維持。
  • ストレージリソース： 容量、読み書き速度、バックアップ状態を追跡し、大規模学習データやモデルの安全な保存・アクセスを保証。
  • システム安定性： 稼働時間（Uptime）、サービス可用性、エラーレートを監視し、障害や性能低下を即時検知。
  • コスト管理： GPU利用状況とコストを可視化し、運用費を最適化。

プロジェクト/ユーザー単位での使用量トラッキング（公平性と内部課金）

マルチテナント環境（Multi-Tenant）では、公平なリソース配分が不可欠です。有効な監視システムは、各部門・各プロジェクトの利用状況を精緻に記録し、内部課金にも活用できます。

  • リソースクオータ： 部門やプロジェクトごとにGPU利用上限を設定。
  • GPU使用時間： GPU-Hour単位で正確に算出し、コスト配分や請求を透明化。
  • リアルタイム利用状況： 各ユーザーが現在使用中のGPU数や実行タスクを即時に把握。

ワークロードのリアルタイム監視（MLOpsプロセス最適化）

GPU監視の目的は「稼働状況の確認」だけではありません。MLOpsプロセス全体を最適化するためのリアルタイムな可視化も欠かせません。KubernetesやDockerなどのコンテナ基盤と連携し、以下の情報を即時にフィードバックします。

  • ジョブの待機時間： リソースボトルネックを特定。
  • 環境のデプロイ速度： 開発者がすぐに作業を開始できる状態を維持。

AI-Stack：GPU・AIインフラ統合管理ソリューション

NFINITIXの「AI-Stack」は、企業のAI導入を加速させるために設計された統合管理ソリューションです。監視と管理を高いレベルで統合し、GPUリソースの活用効率を最大化します。

  1. 異なるブランド・モデルのGPUを一元管理:

AI-Stackは、NVIDIAおよびAMDといった主要GPUブランドの両方をサポート。企業内の各部署に分散している計算リソースを統合し、単一プラットフォーム上で統一的に監視・管理・スケジューリングできます。これにより、異種ハードウェア間での非効率や連携不足といった課題を解消します。

  1. ワンストップのダッシュボードと深いインサイト

プラットフォームには、リソース使用状況やプロジェクト進行度をリアルタイムに可視化するグラフィカルなダッシュボードを搭載。各GPUノードの稼働率、スペック、ハードウェアの健全性、ユーザー別の利用時間など、すべての重要指標を一目で把握できます。これにより、経営層やIT管理者はデータに基づいた最適な設備投資計画を立てることが可能になります。

  1. GPUの分割とクオータ管理

AI-Stackは、独自のGPU仮想化・分割技術によって、1枚のGPUを複数のAIプロジェクトやユーザーに柔軟に割り当てることができます。さらに、強力なマルチテナント管理機能とリソースクオータ（配分上限）設定により、リソースを公平かつ透明に運用。過剰投資を防ぎつつ、GPUリソースの利用効率を最大化します。

「監視」から「インテリジェント管理」へ

AI-Stackは、単なるモニタリングツールではありません。企業にAIインフラの完全な可視化と制御力を提供し、GPUリソースの浪費や不均衡な配分といった根本的課題を解決します。これにより、企業はハードウェアへの投資対効果を最大化し、AI業務の迅速な展開とイノベーション実現を支援します。