最適なAIインフラデザインとは何か？　製造業の例から考える構築のポイント

　AI活用の波はとどまるところを知らず、最近では製造業でも、研究開発や設計支援など、多様なシーンで利用され始めている。その中で重要となるのが、用途に応じたインフラの選定だ。例えば、秘匿性の高いデータを扱う領域でAIを活用する場合、プライベートクラウドやオンプレミス環境でインフラを構築する必要がある。他にも、GPUサーバの消費電力問題や、ネットワークの容量不足など課題は多く、自社で全てを解決するのは難しいだろう。

　そこで注目したいのが、これらの課題をワンストップで解消するソリューションだ。専有型GPUをプライベートクラウドとして月額固定料金で利用できるプラットフォームや、液冷方式に対応した省エネデータセンター、大容量／低遅延通信を実現するネットワークなどを組み合わせ、最適なAIインフラデザインを支援してくれるという。

　本資料では、製造業におけるAIインフラ構築の課題や、その課題を解決する同ソリューションの特長を、詳しく紹介する。複雑化するAI基盤の整備を前進させたい企業にとって、最適な参考資料となるだろう。