AIインフラストラクチャ
AIインフラストラクチャとは
AIインフラストラクチャには、AIアプリケーションの開発、展開、メンテナンスのビルディングブロックが含まれています。AIインフラストラクチャは、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーキングリソースを使用して、AIモデルとAIアルゴリズムのトレーニングと実行のための膨大なデータセットを処理、保存、分析します。
- AIインフラストラクチャでは何が使用されるのか
- AIインフラストラクチャのキーコンポーネント
- AIインフラストラクチャの重要性
- 自社を最適化してAIインフラストラクチャをサポートする方法
- HPEによるサポート
AIインフラストラクチャでは何が使用されるのか
多くの場合、このインフラストラクチャでは、AIのタスクに最適化されたGPU、TPU、AIチップが使用されます。AIの開発と展開のためのフレームワーク、ライブラリ、ツールはソフトウェアコンポーネントであり、クラウドサービスと分散コンピューティング環境は、ネットワーキングを使用してデータを効率的に移動します。AIインフラストラクチャは、計算容量を提供し、企業や研究者が多くの用途や業種でAIを使用できるよう支援することによってAIエコシステムを支えます。
AIインフラストラクチャのキーコンポーネント
AIインフラストラクチャには、AIアプリケーションの開発と実装に欠かせない数多くの要素が含まれています。
- MLモデル: AIは、膨大なデータセットでパターンの認識と予測を行う機械学習 (ML) モデルに依存しますが、このようなモデルを効率的に動作させるには、多くのコンピューティング容量とストレージ容量が必要です。これらのモデルは、人工知能システムの基礎的なビルディングブロックとしての役割を果たし、コンピュータービジョンから自然言語処理までのさまざまな機能を支えます。
- データワークロード: AIの成功は、データの品質と量に左右されます。AIシステムは、構造化されていないことが多い多種多様なデータセットを管理できなければなりませんが、そのためには、トレーニングデータと推論データを使用できるようにするためのデータ入力、前処理、およびストレージソリューションが必要です。
- ハードウェア: スケーラブルなAIのタスクを実行するには、パフォーマンスに優れたハードウェアが必要ですが、GUP、TPU、専用プロセッサーは、データの処理とモデルのトレーニングを迅速化します。これらのハードウェアアクセラレータは、ML運用の並列計算アクティビティを最適化し、企業が複雑なモデルを効果的にトレーニングできるようサポートします。
- ソフトウェア: AIインフラストラクチャは、多くのツールとフレームワークを使用してAIアプリケーションの設計、展開、管理を行います。MLモデルを構築して展開するには、TensorFlowやPyTorchのようなMLライブラリ、Pythonのようなプログラミング言語、TensorFlow ServingのようなAIプラットフォームが必要であり、モデル監視、バージョン管理、コミュニケーションツールはAIの開発を簡素化します。
- ネットワーキング: クラウドベースのAIアーキテクチャーには、データの伝送とコンポーネントのインタラクションのための堅牢なネットワーキングが必要ですが、高速ネットワークは、ストレージ、コンピューティング、処理リソースのデータを効率的に移動することにより、地理的に分散した場所に展開されるAIアプリケーションの分散コンピューティングとリアルタイム推論を可能にします。信頼できるネットワークインフラストラクチャは、AIシステムの拡張性、パフォーマンス、耐障害性を向上させて企業がAIの可能性を最大限に引き出せるようにします。
MLモデル、データ処理手法、ハードウェアアクセラレータ、ソフトウェアツール、ネットワークインフラストラクチャは、互いに連携してAIシステムを大規模に設計、展開、管理します。
AIインフラストラクチャの重要性
AIインフラストラクチャは、次のような複数の理由でさまざまな領域にわたる組織の運用の改善に貢献します。
- 効率: 専用のAIインフラストラクチャを使用する企業は、大規模なデータセットをすばやく正確に分析できます。AIインフラストラクチャは、パフォーマンスに優れたコンピューターとハードウェアアクセラレータを使用して意思決定を迅速化し、より正確で有益な情報を得られるようにすることで効率と生産性を向上させます。
- 拡張性: AIのワークロードは短期間で成長するため、インフラストラクチャは簡単に拡張できなければなりません。AIインフラストラクチャを使用することにより、企業はコンピューティング容量とストレージ容量をすばやく増やして需要の変化に対応できますが、このような拡張性があれば運用がスムーズになり、さまざまな用途やセクターでAIテクノロジーを使用することが可能になります。
- コスト節減: 専用のAIインフラストラクチャに投資することにより、企業は高額なハードウェアやソフトウェアを購入して維持しなくて済むようになります。また組織は、クラウドベースのAIインフラストラクチャか専用のサービスプロバイダーを使用することにより、投資を行わずに必要なコンピューティング性能と知識を得られます。その結果、コストが大幅に削減されるだけでなく、最先端のAIを利用することが可能になります。
- 信頼性: AIインフラストラクチャは、複雑で集中的なワークロードを管理できます。強固な設計で効率的なソフトウェアフレームワークを備えているため、企業はAIインフラストラクチャを活用することで一貫した正確な結果を得られます。そしてこのような安定性が利害関係者の信頼を築き、AI主導の意思決定における組織の有効性を高めます。
AIインフラストラクチャは、AIソリューションの展開と管理の効率、拡張性、信頼性を向上させてコストを削減するのに欠かせないものですが、企業は、強力なAIインフラストラクチャに投資してAIを活用することにより、イノベーションを実現して競争優位性を確保し、戦略的目標を達成できます。
自社を最適化してAIインフラストラクチャをサポートする方法
AIインフラストラクチャに合わせて自社を最適化するには、AIの可能性を最大限に引き出すための戦略的なプランニングと重要な領域への投資が必要ですが、そのためには次のようなアクションが必要不可欠です。
- データのニーズを評価する: 自社のデータのニーズを徹底的に評価します。AIアプリケーションのデータの量、多様性、速度を評価し、データのワークロードを効率的に処理してデータの管理と処理をシームレスにするインフラストラクチャソリューションを見つけます。
- 質の高いハードウェアとソフトウェアに投資する: AIのワークロード向けに設計された、GPU、TPU、ストレージシステムなどの質の高いハードウェアコンポーネントを取得するためのリソースを割り当てます。堅牢なAIの開発とソフトウェアツールやフレームワークの展開に投資し、インフラストラクチャがAIアプリケーションの拡張性とパフォーマンスの向上をサポートするようにします。
- クラウドベースのソリューション: 柔軟性と拡張性を向上させてコストを削減するためにクラウドベースのAIインフラストラクチャを使用してみます。クラウドプラットフォームなら、オンデマンドのコンピューティング性能を使用することにより、ビジネスの需要の変化に合わせてインフラストラクチャを拡張できます。開発と展開を簡素化するAIに特化したサービスやツールを提供する、信頼できるクラウドプロバイダーを選択します。
- パフォーマンスを監視して最適化する: 高度な監視戦略と最適化戦略により、AIインフラストラクチャを低コストでスムーズに運用します。パフォーマンスを向上させるために、処理速度、リソースの使用状況、レイテンシを監視し、自動化と機械学習を用いてリソース割り当てとワークロードの分散を動的に最適化します。
これらの手法は、企業がAIアプリケーションを開発、展開、管理するための耐久性と効率に優れたAIインフラストラクチャを構築するのに役立ちます。
HPEによるサポート
ヒューレット・パッカード エンタープライズ (HPE) は、HPE ProLiant DL320サーバー、HPE Ezmeral Data Fabric、HPE ML Ops (MLDE) などの各種のAIインフラストラクチャサポート製品を提供しています。
- HPE Ezmeral Data Fabric: この製品は、エッジからクラウドまでの分散型システムのデータの管理と分析を一元化し、AIアプリケーションのデータの取り込み、保存、処理、分析を行います。Ezmeral Data Fabricは、拡張性と耐障害性に優れたデータ主導のプロジェクトの基盤を提供し、データ管理の効率を向上させてAIモデルの開発を促進します。
- HPE ML Ops (MLDE): (当初Machine Learning Deployment Engine (MLDE) として提供されていた) HPE ML Opsは、機械学習のライフサイクル全体を統合し、機械学習モデルの展開、監視、ガバナンスを容易にして本番環境を統合します。モデルの展開を自動化してパフォーマンスデータを追跡し、コンプライアンスを強化するML Opsを利用すれば、AIの取り組みをすばやく展開できます。このプラットフォームは、データサイエンティスト、デベロッパー、運用チームを連携させることにより、AI開発のイノベーションとアジリティの向上を後押しします。
- HPE ProLiant DL320サーバー: これらのパフォーマンスと拡張性に優れたサーバーは、AIのワークロードに対応します。強力なCPU、十分なメモリ、柔軟なストレージで高いコンピューティング性能を必要とするAIアプリケーションをサポートするProLiant DL320サーバーは、パフォーマンスと安定性が高いうえに手頃な価格となっているため、AIインフラストラクチャをコスト効率良く展開できます。またモジュラーアーキテクチャーを採用しているため、さまざまなユースケースでのAIのワークロードの開発に合わせて拡張することが可能です。
HPEのEzmeral Data Fabric、ML Ops (MLDE)、ProLiant DL320サーバーは、企業におけるAIインフラストラクチャの設計と管理をサポートします。これらのソリューションを導入することにより、企業は今日のデータ主導の世界でAIを活用してイノベーションを実現し、生産性を向上させて他社と競い合うことができます。
