AIコンピューティング

AIコンピューティングとは

• AIコンピューティングは、AIシステムがデータから学習し、予測を行い、コンテンツを生成し、意思決定を自動化できるようにするインフラストラクチャ基盤です。
• AIコンピューティングでは、通常、GPU、アクセラレータ、高速ネットワーキング、スケーラブルなストレージ、AIソフトウェアフレームワークを使用して、大規模なデータセットを効率的に処理します。
• 企業はAIコンピューティングを活用することで、意思決定の精度を向上させ、ワークフローを自動化し、リスクを検出し、エクスペリエンスをパーソナライズし、AIプロジェクトをテスト環境から本番環境へと移行しています。
• AIコンピューティングは、クラウド、オンプレミス、プライベートクラウド、エッジ、ハイブリッド環境で実行できます。

簡単に言うと、AIコンピューティングとは、AIを機能させるテクノロジーのことです。AIアプリケーションが学習、応答、改善するうえで必要なコンピュート機能とデータアクセスを提供します。

たとえば、AIアシスタントが質問に答えるとき、不正検知システムが疑わしい決済にフラグを立てるとき、医療ツールが医療画像を分析するときに、その裏で稼働しているのがAIコンピューティングです。私たちに見えているのはAIアプリケーションです。データを処理し、モデルを実行しているのが、AIコンピューティング環境です。

AIコンピューティングにより、大量のデータをより有益なインサイトへと迅速に変換することで、企業は意思決定の精度を高めることができます。AIモデルは、パターンの検出、結果の予測、異常の検出、アクションの推奨、日常的な意思決定の自動化を行うことができます。

たとえば、企業はAIコンピューティングを使用して、需要の予測、金融詐欺の検出、顧客セグメンテーションの改善、機器の故障の予測、サプライチェーンの最適化、デジタルエクスペリエンスのパーソナライズなどが行えます。

価値があるのはAIモデルだけではありません。データを大規模に処理し、モデルを確実に実行し、人、アプリケーション、ビジネスプロセスがそれらに対応するのに十分なインサイトを迅速に提供できることに大きな価値があります。

AIコンピューティングは、データ、モデル、プロセッサー、アクセラレータ、ソフトウェア、ストレージ、ネットワーキングを、AIワークロードをサポートできる単一の環境に統合することで機能します。

このプロセスは通常、データから始まります。データは、AIモデルによって収集、クリーニング、整理、準備されます。トレーニングでは、モデルがそのデータからパターンを学習します。チューニングでは、特定のビジネスユースケースに合わせてモデルを精緻化できます。推論では、トレーニング済みモデルが新しいデータを分析し、出力を生成します。

この出力には、回答、予測、推奨、分類、画像、サマリー、アラート、自動アクションなどがあります。

AIコンピューティングは、パブリッククラウド、プライベートクラウド、オンプレミスデータセンター、エッジロケーション、ハイブリッド環境で実行できます。最適な環境は、パフォーマンス、レイテンシ、コスト、セキュリティ、データ管理、コンプライアンスのニーズによって異なります。

GPUがAIコンピューティングにとって重要なのは、多くの計算を同時に処理できるためです。こうした特長により、大規模なデータセット、ニューラルネットワーク、複雑な数学的演算などのAIワークロードに役立ちます。

CPUも引き続き重要です。CPUは一般的なコンピューティングタスクとアプリケーションロジックを処理します。ただし、ディープラーニング、生成AI、コンピュータービジョン、自然言語処理など、並列処理を必要とするAIタスクには、GPUの方が適しています。

多くのAI環境において、GPUかCPUかを選択するだけでは最適なセットアップを実現できません。ワークロードに合わせて、CPU、GPU、メモリ、ストレージ、ネットワーキング、ソフトウェアを適切に組み合わせる必要があります。

実行する必要があるワークロード、保護する必要があるデータ、達成したい成果に基づいて、AIコンピューティングインフラストラクチャを選択する必要があります。

スタートアップであれば、柔軟性が高く、初期投資を抑えられるクラウドGPUサービスから始めることもできます。中規模企業は、ターンキーまたはマネージド型のAIソリューションを選択すると複雑さを軽減できます。大企業では、セキュリティ、ガバナンス、パフォーマンス、拡張をサポートする専用のAIインフラストラクチャ、プライベートクラウドAI、またはハイブリッドAIが必要となる可能性があります。

選択に影響を及ぼす主な要因:

• トレーニング、チューニング、推論、RAG、生成AIなどのワークロードのタイプ。
• データのサイズと機密性。
• セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスの要件。
• GPUとアクセラレータのニーズ。
• ストレージとネットワークのパフォーマンス。
• 予想される使用量とコストモデル。
• 運用スキルと管理のニーズ。
• AIがクラウド、データセンター、プライベートクラウド、エッジ、ハイブリッド環境で実行されるかどうか。

エンタープライズAIプラットフォームの場合は、その環境がデータアクセス、モデル展開、監視、セキュリティ、既存システムとの統合、長期運用をどのようにサポートしているかも評価する必要があります。

AIコンピューティングの実現が難しいのは、AIワークロードには通常、特殊なインフラストラクチャ、大量のデータ、慎重な運用計画が必要になるためです。

主な課題:

• トレーニング、チューニング、推論に適したインフラストラクチャの選択。
• GPUとアクセラレータの可用性の管理。
• 大規模なデータセットの準備と管理。
• インフラストラクチャのコストとエネルギー使用量の制御。
• 複数のチームや環境にまたがるAIワークロードの拡張。
• 機密データ、モデル、AIシステムの保護。
• エッジ、クラウド、プライベートクラウド、データセンターといった環境全体でのAIの管理。
• AIプロジェクトのパイロット運用から安定した本番運用への移行。

こうした課題に対処するため、組織はインフラストラクチャ、データ管理、ソフトウェア、セキュリティ、運用、ライフサイクルのプランニングを含むAIコンピューティング戦略を策定する必要があります。