AIやMLワークロードを民主化し、全ての環境で開発を加速させる方法とは

　大規模言語モデルの実行を前提とした、生成AIアプリケーションへのニーズがかつてないほど高まっている。従来は、AI開発、MLワークロードの実行には、ハイエンドなコンピューティングパフォーマンスが必須とされてきたが、AI処理性能に優れたCPU製品と、このCPUに最適化された開発プラットフォームが登場し、状況は大きく変わりつつある。

　CPUベースのソリューションにより、AIアプリケーションやMLワークロード開発の期間は劇的に短縮され、成果物のパフォーマンスも大幅に向上したという。このソリューションをより多くの開発者に開放し、クラウドからエッジに至るまでのあらゆる環境での開発効率向上を実現すべく、PyTorchやExecuTorchとの統合が発表された。

　本資料では、AI関連テクノロジーの進化のスピードにキャッチアップするための労力を最小化し、あらゆる開発者にAI／ML開発を開放することを目的とするソリューションについて、その魅力を紹介している。さらに、このソリューションがもたらすビジネス価値を、具体的なパフォーマンスデータを用いて解説しているので、参考にしてほしい。