Generative AIの成功の鍵、インフラ選択と最適化の重要性を解説

Generative AIは、大量の計算、リソース、ネットワーキング、およびストレージを必要とします。そのインフラストラクチャーの選択は、ワークロードに合わせて行う必要があり、モデルのワークロードとアプリケーションの需要を予測することが重要です。クラウドとオンプレミスの選択は、スケーラビリティとコストの観点から検討され、データプライバシーとコントロールの問題も考慮する必要があります。

エンタープライズでは、カスタマイズされたモデルが需要となっており、プロプライエタリデータを使用することで、効率的なモデルの利用が可能になります。オープンソースモデルを使用する場合は、モデルの最適化が重要となり、インフラストラクチャーの選択は、モデルのサイズとニーズに合わせて行う必要があります。

ハードウェアとソフトウェアの最適化には、複雑なシステムソフトウェアスタックが必要です。NVIDIAは、インフラストラクチャーからソフトウェアまでを提供するフルスタックのコンピューティング企業として投資しています。Nemoフレームワークは、エンドツーエンドのソリューションを提供し、モデルのトレーニングプロセスを最適化し、GPUリソースを効率的に割り当てることができます。LLMの成長に対応するためには、電力効率の向上が必要となり、ソフトウェアの開発により、効率的で持続可能なデプロイメントが可能になります。

Generative AIへの投資の最大化と成功のためには、エンタープライズにおける利用事例の特定と、既存のモデルと内部データの活用が必要です。加速された計算は、結果の時間とビジネスの意思決定の改善に役立ちます。インフラストラクチャーとアーキテクチャーを最適化することで、速度、コスト、パフォーマンスを向上させることができ、ハードウェアとソフトウェアの選択は、ワークロードに合わせて行う必要があります。

【ニュース解説】

Generative AI（生成AI）技術は、企業や組織が新しい価値を生み出し、業務を革新するための強力なツールとして注目されています。この技術は、テキスト、画像、音声などのデータから新しいコンテンツを自動生成する能力を持ち、多岐にわたる産業での応用が期待されています。しかし、その実現には膨大な計算資源、ストレージ、ネットワーキング能力が必要とされ、適切なインフラストラクチャーの選択が成功の鍵を握ります。

企業がGenerative AIを活用する際には、まず具体的な利用事例を特定し、その目的に合わせたAI対応プラットフォームの構築が求められます。例えば、リアルタイムでのパフォーマンスが求められるアプリケーションや、大規模な基盤モデルのトレーニングなど、目的によって必要とされる計算資源は異なります。また、将来の需要の増加を見越したスケーラビリティも重要な考慮事項です。

クラウドとオンプレミスの選択は、スケーラビリティやコスト、データプライバシー、コントロールの観点から検討されます。クラウドは柔軟性が高く、必要に応じて容易にスケールアップできる一方で、オンプレミスは初期投資が大きくなりますが、データのプライバシーやコントロール面での利点があります。

エンタープライズでは、特定のニーズに合わせてカスタマイズされたモデルが求められており、これにはプロプライエタリデータの活用や、オープンソースモデルの最適化が関わってきます。モデルのサイズやニーズに応じたインフラストラクチャーの選択が、コストとパフォーマンスの最適化につながります。

ハードウェアとソフトウェアの最適化は、複雑なシステムソフトウェアスタックを必要とします。NVIDIAは、インフラストラクチャーからソフトウェアまでを提供するフルスタックのコンピューティング企業として、Generative AIモデルとアプリケーションの構築、カスタマイズ、デプロイメントを支援するNemoフレームワークなどを開発しています。

Generative AI技術の進化に伴い、モデルの複雑さとサイズは増大しており、これにはより効率的で持続可能なインフラストラクチャーが求められます。電力効率の向上や、ソフトウェアの開発によるデプロイメントの最適化が、この課題に対する解決策となります。

Generative AIへの投資を最大化し、成功を収めるためには、企業は利用事例の特定、既存モデルと内部データの活用、加速された計算の利用、インフラストラクチャーとアーキテクチャーの最適化など、多面的なアプローチが必要です。これにより、ビジネスの意思決定が改善され、速度、コスト、パフォーマンスのバランスが取れたワークロードの実現が可能になります。

from NVIDIA and Supermicro on the gen AI tech stack critical for success.