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生成AIの活用が本格化し、LLMの学習・推論を支えるAI基盤への投資が進んでいます。GPUクラウド事業者や、自社でAIを本格運用する企業では、多数のGPUを導入し、基盤を拡充する動きも見られます。
一方で、高性能GPUは高価です。投資を成果につなげるには、GPUを増やすだけでなく、導入した設備を安定して稼働させ、その性能を十分に引き出すことが求められます。
GPUが増えるほど、サーバーやネットワークを含めたクラスタ全体の運用は複雑になります。障害によってジョブが中断すれば、原因の特定や復旧、再実行に時間がかかり、GPUを十分に活用できません。
また、AI推論では、長い文章の処理や同時リクエストの増加に伴い、GPUメモリーが不足することがあります。GPUを増強しても、メモリーが制約となって期待したほど処理量が伸びない場合があります。
こうした課題に対応するには、クラスタの安定運用によって稼働率を高めることと、推論時のメモリー利用を最適化することの両方が必要です。
本セミナーでは、高価なGPUへの投資効果を高めるために、AI基盤の設計・構築・運用で押さえるべきポイントを解説します。
クラスタの安定運用とパフォーマンス最適化を支援する「ClusterWareAI」に加え、AI推論時に処理を高速化するための一時データ「KVキャッシュ」を大容量メモリーへ移し、GPUメモリーの負荷を軽減する「MemoryAI KV Cache Server」をご紹介します。
さらに、GPUの稼働率を50％台から90％台へ引き上げた過去の実績をもとに、インフラの設計・構築・運用で何に着目し、どのような改善を積み重ねたのかを事例とともに解説します。GPUサーバー、ストレージ、ネットワークから監視・保守まで、基盤全体を見据えた運用の考え方をお伝えします。
ペンギンソリューションズは、長年にわたりAI/HPC基盤の設計・構築・運用に携わり、約10万GPUの展開・運用、40億時間を超えるGPU稼働を支えてきました。
この経験をもとに、複数ベンダーの製品・技術を組み合わせ、お客様の課題に応じたAI基盤を提案。設計・構築から導入後の監視・保守・運用まで伴走する、AIファクトリー向けフルスタックサービスを提供しています。
・AIインフラを構築・運用しており、稼働率やリソース効率を改善したい方
・障害によるジョブの中断や、AI推論時のメモリー不足に課題を感じている方
・クラウド利用から、自社環境でのLLM学習・推論への移行を検討している方
・GPUクラウドなど、AI基盤サービスを提供・検討している事業者の方
・AIインフラ全体のTCOや投資対効果を最適化したい方
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