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「GPU」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

GPUを増やしても、AIの処理が高速になるとは限りません。ジョブの実行順序やデータ配置が適切でなければ、GPUは待機状態となり、性能を十分に引き出せなくなります。本稿では、「AIを止めない」ための技術として、ジョブスケーラーと分散ストレージの役割、そしてAIインフラに求められる設計の考え方を解説します。

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AIの台頭により、企業のマルチクラウド戦略は見直しを迫られている。従来のベンダーロックイン回避や冗長性確保を目的とした防御的な活用から、戦略的な技術要件へと変化した。独自AI機能の違いやGPU不足などを踏まえ、ワークロードを最適なクラウドへの意図的な配置が重要だ。本稿では、AI主導のマルチクラウドを促進する4つの構造的要因と、I&Oリーダーが対処すべき運用課題を具体的に紹介する。

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AIの需要は「学習」から「推論処理」に移行しており、機密保持の観点からAIインフラのオンプレミス運用を再評価する向きがある。しかし既存のデータセンターは電力やスペースの限界に直面している。この制約を破り、業務アプリとAI処理の混在環境を効率化するアーキテクチャとは。

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MicrosoftとMistralは戦略的提携を拡大すると発表した。Mistralの最新モデルをMicrosoftの各プラットフォームへ展開するほか、欧州でのGPUインフラ拡張に向けて大規模な投資を行う。クラウドから完全オフラインまで多様な環境に対応し、規制業界での高度なAI導入と自社管理を支援する。

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NVIDIAは、AI関連企業がGPU搭載インフラへ容易にアクセスできるようにする新たなビジネスモデルを発表した。クラウド事業者と収益分配や資金調達支援を組み合わせた仕組みを構築し、新興企業の計算資源調達を後押しする。すでにSharon AIなどがこの枠組みの下で大規模なAIファクトリーの構築を進めている。

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AI開発やCAE解析ニーズの拡大により、高性能ワークステーションの需要は急速に高まっている。一方で、GPU不足や価格高騰、納期長期化などを背景に、従来型の調達モデルは限界を迎えつつある。こうした中、「必要な時に、必要な性能を利用する」という新たな選択肢として、ワークステーションレンタルへの注目が高まっている。

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Appleは、Apple Intelligenceのクラウド推論基盤「Private Cloud Compute」(PCC)を外部のデータセンターへ拡張すると発表した。GoogleおよびNVIDIAと協業し、Google Cloud上のGPUなどで次世代の基盤モデルを運用する。外部インフラでも従来の強力なプライバシー保証を維持するとしている。

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