AI活用を加速させる、スーパーコンピューティングの実力
AI活用には処理スピードが重要となる。特に、大規模言語モデルのトレーニングでは、長期的に稼働できる強力なコンピュート性能も求められる。そこで注目したいのが、AIモデルのトレーニングを加速させるスーパーコンピューティングだ。
2025/04/14
- カテゴリ:
- エンタープライズAI
- AI/機械学習/ディープラーニング
AI活用には処理スピードが重要となる。特に、大規模言語モデルのトレーニングでは、長期的に稼働できる強力なコンピュート性能も求められる。そこで注目したいのが、AIモデルのトレーニングを加速させるスーパーコンピューティングだ。
2025/04/14
AIを使ったイノベーションの推進が期待されているが、組織全体にAIを導入するためにはいくつかの課題を解消することが必要だ。開発や分析を担うエンジニアやデータサイエンティストのニーズに応えながら、組織全体にAIを導入する方法とは?
2025/04/14
予測の精度と信頼性の向上、ワークロードの高速化といった、AIのメリットを引き出すには、まずデータを「AI対応」にする必要がある。それを実現するために押さえておきたい、データ作成や管理のポイントを解説する。
2025/04/14
多くの企業で生成AIの導入が加速している。しかし、AIの概念実証(PoC)パイロットが本番環境に移行できず、期待していた成果を得られていないという企業も少なくない。効果的な活用を進めるためには、どうすればよいのだろうか。
2025/04/09
世界中への食料の安定的な供給、野心的な宇宙計画、天然資源の保護など、従来は達成不可能だと思われてきた目標は、AIの進化と、膨大なデータの活用により、かつてないほど実現に近づいている。その実態を、4つの事例を基に探る。
2025/04/09
AIの爆発的な成長は、コンピュートリソースとストレージリソースのニーズを急増させ、結果として二酸化炭素排出量を急増させている。この課題に対処するためには、サステナブルなAI戦略の構築が必要だ。本資料でそのヒントを解説する。
2025/04/09
AIを本番環境で運用する際は、データ管理やコストの観点から、パブリッククラウドではなくオンプレミスでの運用を望む企業が多い。しかしその際は、専門知識やインフラ整備が必要となる。この問題を解決するには、どうすればよいのか。
2025/04/08
AI活用に必要なデータだが、日々生成されるデータの量が急増し、あらゆる場所に分散する今、複雑なクラウド環境でそれらのデータをどのように管理すべきかに悩む企業は多い。この問題を解消する、インテリジェントなデータ管理の方法とは?
2025/04/08
ワークロードのホスティングが多様化する一方、それぞれに最適な場所選びが課題となった。企業のニーズを踏まえ、効果的なワークロード配置を実現する上で、よりシンプルかつコスト効率の高いアプローチについて考察する。
2025/04/08
クラウドファーストの流れが加速する中、無計画に構築されたハイブリッドクラウドの弊害が多くの企業を悩ませている。ITオペレーションの最適化を図るためには、次世代のハイブリッドクラウドへのモダン化を進めることが有効だ。
2025/04/08