INFINITIXのAI PaaS製品「AI-Stack」がNVIDIA GPUの最適な計算効率を提供

2021.03.19

AIがもたらす産業への影響と課題

AIは産業界に大きな影響を及ぼしており、企業がAIへの投資に興味を持つきっかけとなっています。しかし、産業界が直面している人材不足の問題は依然として難題です。人材不足は企業の人件費を押し上げ、結果的に企業の成長にとって不利な要因となっています。一般的に、企業の競争優位性は低コストか差別化にありますが、AI技術におけるコストは「人材」と「計算能力」にあります。残念ながら、現時点ではこれらのリソースの投資コストは依然として非常に高いのが現状です。現在、市場におけるGPUの計算能力は依然として高価であり、これがAI学習のコストを引き上げる要因となっています。その結果、この分野に進出する能力を持つ人材の数が減少しています。

INFINITIXの目標

INFINITIXの目標は、より多くの人々がAI技術を簡単に利用できるようにすることです。同社は「AIの導入」にかかるコストを削減し、より多くの顧客がAI分野に参入する機会と能力を得られるよう努めています。急速に発展するAI、高性能計算、およびデータセンター市場のニーズに応えるため、INFINITIXのAIインフラプラットフォーム「AI-Stack」は、企業、医療機関、金融業界、一般製造業、半導体業者、教育機関、政府研究機関など、AIの発展を目指す組織に対し、「オンプレミス」または「オンプレミス + クラウド」のAIクラウドプラットフォームの構築を支援します。このプラットフォームにより、研究者、AIエンジニア、教授、学生たちは学習や専門的な開発に集中できる環境が整います。

AI-Stackプラットフォームの特徴

AI-Stackプラットフォームは、Webユーザーインターフェースを提供し、直感的な操作で深層学習用コンテナのセルフサービス申請・作成や日常操作をサポートします。ユーザーごとにリソースの自動割り当てとデプロイを行う機能を備えています。また、NVIDIAに最適化された広く使用されているTensorFlow、Caffe、PyTorch、MXnet、RAPIDS、Matlab、Chainer、TensorRTなどのAIフレームワークをプリインストールされており、必要に応じてカスタムAIイメージを作成可能です。この優れたAIフレームワークの拡張性設計により、深層学習やAIフレームワークを繰り返しダウンロードする時間を大幅に削減します。さらに、システムプロセス管理とリソース申請機能により、タスクのバッチ作成やスケジューリングを組み合わせることで、個人および開発チームがGPUリソースをより効率的に活用できるようにします

ハードウェア対応

ハードウェア対応において、AI-StackはA100、Tesla、Quadro、GeForceシリーズのNVIDIA GPUを統合管理でき、外部ストレージデバイスにも接続可能です。そのため、GPUサーバーのブランドや台数に関わらず、AI-Stackのソフトウェアライセンスを通じて簡単に管理を行えます。一人で複数のGPUを使用する場合、複数人で1台のサーバーを共有する場合、または複数人で複数台のサーバーを利用する場合においても、AI-Stackは柔軟に対応可能です。さらに、単一の企業部門や研究所・研究開発センターから、部門横断的、機関横断的、さらには外部への公開に至るまで、あらゆる利用シーンで高効率なコラボレーションと完璧なAI開発環境の管理を実現します。

今後の展望

AI-Stackは今後、NVIDIA Clara™との統合を進め、医療画像、ゲノム研究、患者モニタリング、薬物開発など、医療分野でのAI活用をさらに簡単かつ効率的にサポートする機能を提供する予定です。また、INFINITIXはNVIDIA Inception Programの一員として、NVIDIA製品の最新動向を積極的にフォローしています。AI-StackはNVIDIA DGX PODリファレンスアーキテクチャに基づいた最新技術を採用し、顧客に最先端のGPU技術を活用できる環境を提供します。これにより、AI-StackはAI開発におけるGPU管理の最適な選択肢としての地位をさらに強化していきます。