自動運転ソフトウェア企業が選んだITインフラ　膨大な処理を支える秘訣を公開

　自動運転の実現を支える深層学習（ディープラーニング）には、膨大なデータ処理に耐えられるITインフラが必須だ。ボトルネックがあるとデータ供給が滞り、有効な学習を妨げてしまう。今後も処理すべきデータが増えていくことは間違いなく、データ処理を円滑に行えるソリューションが求められる。

　そこで必要になるのは、深層学習向けに最適化された構成のインフラソリューションだ。AI開発のような高度な処理をサポートするインフラがあれば、データサイエンティストは環境チューニングやインフラ管理を気にせず分析・学習作業に取り組める。将来的にAIが成熟した際も処理能力を向上できるよう、コンピューティング容量をシームレスに拡張できる観点も必要となる。

　そこで本コンテンツでは、自動運転ソフトウェア企業におけるインフラ選びの事例を紹介。高度な処理能力を実現するためのソリューション選びにおいて、どのような課題や要件を持っていたのかを具体的に解説する。AI活用時代におけるITインフラ選びについて、具体例を通じて重要なポイントを詳しく見ていく。