AI開発／運用環境の構築は難しい？　コンテナ活用がもたらすメリットとは

　デジタル技術による業務の自動化により、生産性向上やコスト削減、人材不足解消を図る企業が増えてきた。中でも、AIの活用は業種を問わず加速しており、従来では対応が難しかった課題を解決できるとして、ますます期待が高まっている。

　一方、GPUを使ったAI開発／運用環境の準備では、ドライバ、フレームワーク、ライブラリのバージョンの組み合わせや相性により、動作させるまでに膨大な時間がかかることがある。またGPUの利用方法としては、パブリッククラウドのGPUインスタンスやオンプレミスのGPU搭載サーバなどが挙げられるが、それぞれ、コスト高騰のリスクや高額な初期投資などの課題を抱えているのが実情だ。

　いずれにしても、各部門が個別にGPUを利用していては、AI開発環境がサイロ化し、連携が図れない状態になる。本資料ではこれらの課題を踏まえ、企業内で共通利用できるAI基盤を用意することと、AI開発者と基盤管理者の役割を明確にすることの重要性を提起している。また、AI開発の効率化と複雑性の排除にコンテナ活用が有効な理由も明らかにする。