企業のAI導入、数々の課題に直面
AI技術は急速にあらゆる業界に浸透しており、企業のAI計算資源への投資も増加しています。オンプレミスのデータセンターであれ、クラウドサービスであれ、計算性能を最大化し、コストを抑えることがAI導入の重要な課題となっています。しかし、多くの企業はAIの本格導入において、依然として以下のような課題に直面しています。
GPU計算資源の無駄
GPUの平均利用率はわずか30%にとどまり、貴重な計算資源がアイドル状態となり、ハードウェアの投資対効果が低下している。
柔軟性のない計算資源管理
柔軟なリソーススケジューリング機能が不足し、変動するAIワークロードに適応できず、計算資源の需給バランスが崩れている。
AI開発プロセスの複雑さ
AI開発には煩雑な手作業が多く、環境構築・計算資源割り当て・モデルデプロイまでのプロセスが長期化し、AI開発の効率を低下させている。
AI-Stack は、高コストかつ限られた GPU 計算資源の課題を徹底解決し、コンテナ技術、自動スケジューリング、高性能コンピューティング（HPC）、分散計算技術を統合。これらを AI モデル学習分野に応用することで、高性能とコスト効率の最適なバランスを実現します。
ホワイトペーパーを入手
INFINITIX の AI-Stack ホワイトペーパー 「AI開発のボトルネックを突破、GPU自動計算資源の利用率を最大化」をダウンロードし、企業の AI 導入における課題と AI-Stack ソリューション について詳しくご覧いただけます。
このホワイトペーパーで以下の内容をご理解いただけます：
🔹生成 AI 市場の規模と成長予測
🔹企業の AI 導入における課題と活用事例
🔹INFINITIX の AI-Stack プラットフォームによるソリューション
🔹AI-Stack の具体的な導入事例
AI-Stack が企業の AI 投資効果を最大化
INFINITIX の AI-Stack は、業界をリードする AI インフラ管理プラットフォーム であり、企業の AI 導入成功の鍵となるソリューション です。高度な GPU 管理技術 を活用し、AI-Stack は GPU 計算リソースの最適化 を実現するだけでなく、AI 開発効率と投資効果を飛躍的に向上 させます。これにより、企業は AI 活用を加速し、ビジネスの成長を促進できます。
GPU 利用率の向上
GPU クラスタの 平均利用率が 90% を超え、GPU計算資源を大幅に最適化。
生産性の向上
実験数が飛躍的に増加し、成果の創出が加速。GPU あたりの実験回数を基準にすると、生産性が 10 倍以上向上。
ハードウェアコストの削減
投資対効果（ROI）が向上し、クラスタリソースの効率的な活用により、ハードウェアコストを削減。
ワークフローの簡素化
データサイエンティストはインフラ管理に時間を費やすことなく、実験の数と質の向上に専念できる環境を実現。
