オンプレミスAIデータセンターの事例
AIは、世界中の企業にとって主要な技術となっており、今後もその地位を維持し続けるでしょう。幅広い業界においてビジネス慣行を変革し、より適切な意思決定を可能にするこの技術により、AIプロセスの「トレーニング 「推論 を実行できるサーバーへの需要がかつてないほど高まっています。トレーニング に必要なトレーニング インフラはコスト面で大きな負担となる可能性がありますが、ハイエンドシステム（複数のCPUやGPUを搭載したもの）が常に最良の選択肢とは限りません。企業のデータトレーニング を実施することで、組織はコストを削減しつつ、生産性と柔軟性を同時に高めることができます。
クラウド とデメリット
多くの組織が、定義上、多数の顧客と共有されるクラウド へワークロードを移行しています。クラウド の拡張性は非常にクラウド ものの、数千台のGPUを同時に稼働させる必要があるトレーニング はほとんどクラウド 。 パブリックで共有型のクラウド を利用する利点は、多数のハイエンド（つまり高価な）サーバーが利用可能になる可能性があることです。逆に、必要な時に多数のハイエンドサーバーが利用できない場合もあります。さらに、大規模なトレーニング におけるデータのインジェストおよびアウトジェストに関連するコストは、特にトレーニング 別のパブリックで共有型のクラウド インポートする必要がある場合、かなりの額になる可能性があります。
オンプレミス向けAIトレーニング
オンプレミスのデータセンターでAIを検討・導入する理由はいくつかあります。
- コスト– GPU搭載サーバーの導入コストは高額になる可能性がありますが、長期的に見れば、クラウドを利用する場合に比べてコストを抑えられる場合があります。クラウド 、特にデータ転送に関して、長期的には比較的高額になる可能性があります。さらに、ハイエンドのGPUサーバーを導入する際のコストは高額になる可能性がありますが、利用可能な時間の100%をCPUやGPUがフル稼働するとは限らず、そのような状況は現実的ではありません。
- パフォーマンス– CPUとGPUの組み合わせには、その数や性能の面でさまざまな選択肢があります。エンタープライズAIの要件を理解した上で、CPUの数（1、2、4、または8）と性能を決定することが不可欠です。最新世代のCPUは、16コアから128コアまで幅広く、ベースクロックは4 GHz近くに達します。 GPUについても、旧世代から最新モデルまで幅広く存在し、最大で数千コアを搭載するモデルもあります。プロジェクトのCPUおよびGPU要件に応じて、データセンター内で最適な構成や複数の構成を実装することが可能です。
- 再トレーニング– 特定のサイズのモデルを、利用可能なGPUの数に基づいてトレーニングするコストを見積もる方法はさまざまですが、多くのモデルでは、新しいパラメータを用いて継続的に再トレーニングを行う必要があります。推論 するためには、更新された最新のデータを用いてモデルを再トレーニングする必要がありますが、これには、使用する新規データの量トレーニング と同等の時間がかかる場合があります。 オンプレミスのデータセンターではシステムを繰り返し利用できますが、パブリッククラウドでは、トレーニング 反復処理やトレーニング たびに費用がかさむ可能性があります。
- ソフトウェア– 効率的かつ効果的なトレーニング 構築する際には、検討すべきソフトウェアの選択肢が数多くあります。パブリッククラウド 共有クラウド 、必要なコンポーネントがすべて揃っていない場合があり、パブリッククラウド で取得した各インスタンスについて、追加の設定やテストが必要になる可能性があります。
- データの保管場所と主権– 多くの業界や地域において、トレーニング 使用するデータのトレーニング に関する規制や要件が存在する場合があります。オンプレミスのデータセンターを利用すれば、遠隔地のクラウド の利用が許可されていない場合でも、組織はこれらの規制を順守することができます。
- セキュリティ- 多くの組織にとって、データと結果のセキュリティは非常に重要です。オンプレミスのデータセンターでは、セキュリティ・チームがシステムやストレージ・デバイスへのアクセスに関して、より厳格なセキュリティ・ポリシーを導入することができます。社内プロセスやデータへのアクセスが必要なAIを開発・使用する場合、オンプレミ・データセンターにAIを導入するのは当然の選択です。
- コンプライアンス– データがさまざまな規制の対象となる場合、これらの規制を遵守クラウド パブリッククラウド を探すよりも、規制に準拠したオンプレミス型データセンターを構築する方が理想的である可能性があります。
概要
効果的かつ効率的なオンプレミス型AI特化データセンターを構築するには、企業に最適なワークロードのパフォーマンス要件を理解する必要があります。適切に設計されたオンプレミス型データセンターは、トレーニング の結果を得るまでの時間を短縮しトレーニング モデルの種類に合わせて最適化された低遅延推論 や意思決定を提供することができますトレーニング オンプレミスデータセンターは、企業のニーズに応えるために、低コストで独自に構成することが可能です。ワークロード、データ量、AIワークフローの微調整、およびさまざまなソフトウェア層に関する社内の専門知識を理解することで、組織にとって最適な選択肢を決定するのに役立ちます。