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ネットアップ合同会社

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高度化するディープラーニングのアルゴリズム、サーバ/ストレージの最新要件は

AIやディープラーニングの用途が広がるにつれ、インフラにもより高いパフォーマンスが求められるようになった。高度な計算処理やスケールアップ/アウトに対応するための、サーバやストレージの要件を解説する。

コンテンツ情報

公開日 2019/02/07 フォーマット PDF 種類 製品資料
ページ数・視聴時間 14ページ ファイルサイズ 1.11MB

要約

 ディープラーニング(DL)および人工知能(AI)は、カスタマーサポートbotの音声認識、金融業での不正検出など、さまざまな分野で活用が進んでいる。こうした用途の広がりとともに、データの量と質が高まり、アルゴリズムも大幅に向上する中、インフラにもより高いパフォーマンスが求められるようになっている。

 例えばサーバについては、DLアルゴリズムの高度な計算処理に対応するにはGPUの性能が重要なことはもちろんだが、それ以外に超広帯域幅や低レイテンシファブリックといった、ディープラーニングに特化した設計も必要となる。またストレージについても、高いGPU使用率を維持するための広いI/O帯域幅と並列処理能力、スケーラビリティ、そして自動化を見据えた堅固なプラットフォーム統合が求められる。

 本コンテンツでは、より短時間でモデルをトレーニングするコンピューティング、大量のデータセットを処理するストレージといった、AIインフラの要件を詳しく解説する。それらの要件を満たす製品に対するパフォーマンステストの結果も紹介しているので、AIやDLを導入する際の参考にしてほしい。

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