【Q&Aで解説】HPE ProLiantとNVIDIA GPUで「実際に動くAI基盤」を築くには？ GPU選びの前に決めておくべきこと

生成AIを導入したいが、何から始めればよいか分からない──このような課題はどうやって解決すればいいでしょうか。リョーサン菱洋の羽島雅実氏の知見を基に、HPE ProLiantとNVIDIA GPUで「実際に動くAI基盤」を築く方法をQ&A形式で解説します。

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この記事の概要

• AIの導入相談は「生成AIを取り入れたい」という抽象的なイメージから始まることが多く、システム構成やGPU・サーバの選び方まで具体化できない企業が増えています。
• オンプレミスのAI基盤では、GPUに合わせてサーバ、ストレージ、OS、ネットワークなどを組み合わせる必要があります。
• 業務効果やデータの置き場所まで確かめるPoC（概念実証）と、3年後の運用を見据えたシステム全体の設計が失敗を避ける鍵になります。

　企業がAIの導入を進めようとすると、従来のITシステムとは違う難しさに直面します。これまでは解決したい課題が先にあり、アプリケーションベンダーが示す動作要件やサイジングの情報を基に機器を選ぶケースが多くありました。ところがAIでは、「生成AIを取り入れたい」「現場の作業を効率化したい」という抽象的な相談から始まることが多いのです。

　背景には、AIを取り入れないと時代に取り残されるという危機感があります。一方で、AIの導入や運用を経験した企業は少なく、最適なアプリケーション選定や導入までの段取り、具体的なシステム構成を描けていないケースが増えています。では一体、AI導入はどこから取り組めばいいのでしょうか。

　HPEとNVIDIA双方の正規一次代理店であるリョーサン菱洋の羽島雅実氏（ソリューション営業本部 ソリューション技術部 シニアマネージャー）の知見を基に、HPE ProLiantとNVIDIA GPUでオンプレミスのAI基盤を築くポイントをQ&A形式で解説します。

リョーサン菱洋の羽島雅実氏（ソリューション営業本部 ソリューション技術部 シニアマネージャー）

GPUを選んでも、AI基盤はまだ完成しない

Q　HPE ProLiantとNVIDIA GPUでオンプレミスのAI基盤を構築する場合、GPU以外に何をそろえる必要がありますか？

A　選んだGPUに適したサーバとストレージ、ミドルウェア、アプリケーション、OS、ネットワークを見繕い、それらを組み合わせて「実際に動くAI基盤」に仕上げる必要があります。

　GPUの選定が重要なのは確かですが、AI基盤の全てをGPUベンダーがサポートしてくれるわけではありません。各要素を自社だけで選んで組み合わせるのは難しいため、1社のベンダーで全てを賄うのではなく、各分野の企業と協力する「エコシステム」が重要です。

データセンターから工場の現場まで選べるHPE ProLiantのGPUサーバ

Q　HPE ProLiantのGPU搭載サーバにはどのような種類がありますか？　また工場や店舗などの現場にも置けますか？

A　ラック型の「DLシリーズ」、タワー型の「MLシリーズ」に加え、エッジ向けの「Edgeline」などがあります。省スペースのエッジ向けサーバを選べば、工場や店舗、遠隔拠点でのAI活用もスモールスタートしやすいです。

　リョーサン菱洋は、GPUを搭載するサーバとしてHPE ProLiantを扱い、用途や設置環境に応じてNVIDIA製GPUとの組み合わせを提案しています。中でも「HPE ProLiant Compute DL145 Gen11」や「HPE Compute Edgeline EL2000」は、省スペースながらGPUを搭載できるエッジ向けサーバです。広い温度範囲や粉じん・振動を考慮した堅ろうな設計に加え、壁面への設置など柔軟な導入にも対応しています。

　構成の確かさを支えるのが、リョーサン菱洋の自社エンジニアです。同社にはHPE ProLiantへのGPU実装を担うエンジニアが在籍しており、NVIDIA製GPUとの組み合わせを事前に検証したうえで、顧客の用途や設置環境に合った構成を提案できます。

学習データとモデルを守るHPE ProLiantのセキュリティ

Q　HPE ProLiantは、AIの学習データやモデルをどのような仕組みで守るのですか？

A　カスタム設計ASICによるシリコンレベルの防御と、量子コンピュータを見据えた暗号対策を施しています。

　HPE ProLiantは、カスタム設計のASICによってハードウェアのシリコンレベルで防御し、起動プロセス中に狙われるブートローダー攻撃にも備えています。量子コンピュータによる暗号解読の脅威を見据えた対策も施しており、緊急にハードウェアを入れ替えなければならなくなるリスクを抑えられます。データをクラウドに持ち出せない製造や医療の現場にとって、オンプレミスのAI基盤そのものを守れる点は重要な判断材料になります。

「何を決めればよいか分からない」段階からの伴走支援

Q　AIの知見が少ない企業でも、リョーサン菱洋の支援を受けてHPE ProLiantでAI基盤を導入できますか？

A　構成やスペックに詳しくなくても相談できます。リョーサン菱洋は「こういう用途で使いたい」という段階から細かくヒアリングし、導入後まで全てのフェーズで伴走します。

　AI基盤はサーバやGPUなど複数の製品で構成するため、ユーザー企業が各ベンダーを個別に調整するより、全体を見渡して取りまとめる存在が重要になります。リョーサン菱洋は、顧客が抱える「何を、どの順序で決めるべきか分からない」という問題に対してネットワークやソフトウェア、設置工事、運用保守などを担うパートナーとも必要に応じて連携してワンストップで支援します。

PoCで確かめるのは「動くか」よりも「効果と運用」

Q　リョーサン菱洋は、AI基盤のPoCで何を確かめるべきだとしていますか？

A　AIが技術的に動くかに加えて、業務効率化やコスト削減の効果、データの置き場所と管理方法まで確かめて、3年後の運用まで見据えて検証することを推奨しています。

　AI基盤への投資は費用が大きくなりやすいため、羽島氏はPoCを重視しています。「PoCを通じて、技術面だけでなく、どれだけ業務効率化やコスト削減につながるのかを理解することが重要です。その知見を基に本番環境で必要な機材を見極めて、段階的に投資することこそがAI導入を成功に導きます」

　検討すべき製品はGPUやアプリケーションにとどまりません。AIの源になるデータをどこに置き、どう管理するかも重要です。ストレージの選択やデータの配置には、セキュリティポリシーも関係するためです。「AIの世界は変化が速く、システムの陳腐化は避けられません。それでも、導入前に3年後を見据えた運用のビジョンを持っておくことが重要です」

AIで何を実現したいのか？

　AI基盤づくりの第一歩は、GPUやサーバの型番を決めることではありません。何を実現したいのかを整理し、PoCで効果を確かめ、将来の拡張や運用まで見据えてシステム全体を描くことが重要です。

　羽島氏は、多くの企業にとってAI活用は外せない要件になるとみています。リョーサン菱洋では「とにかくAIを使いたい」という段階の顧客にも、何をすれば効率化につながるのかを一緒に考えて、AIを活用した後の価値まで見据えた上で提案・伴走します。

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