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GPUの選定から活用方法まで解説！AI基盤におけるリソースの最適化を実現
当資料は、AI基盤に適したGPUの選定ポイントと活用方法を詳しく 解説するガイド資料です。 GPUサーバーの選定が難しい、GPUリソースの活用を把握できていない、 AIワークロードの管理が難しいといった3つの課題と、それらを解決する アプローチをご紹介。 プロダクト・ソリューション紹介では、提供可能な各GPUの詳細や GPUリソースの効率的な活用を実現するソリューションについても ご案内しています。 【掲載内容】 ■AI基盤における3つの課題 ■AI基盤の課題を解決する3つのアプローチ ■プロダクト・ソリューション紹介 ■企業情報 ■お問い合わせ ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
Blackwell Ultraアーキテクチャ採用！最大144 PFLOPSの演算性能を実現
NVIDIA HGX B300は、生成AIや大規模データ解析のパフォーマンスを根本から変える最先端GPUプラットフォームです。 大容量メモリと高速インターコネクトにより、より大きなモデルを一度に処理でき、学習や推論もこれまで以上に高速に処理します。 複数GPUの連携もシームレスで、開発・解析の効率を大幅に向上。AI研究や企業DXを支える“次世代の計算基盤”として、あらゆるプロジェクトの可能性を飛躍的に広げます。 【特長】 ■圧倒的な演算性能で大規模モデルも一気に処理 ■大容量メモリと超高速GPU間通信でデータボトルネックを解消 ■高性能ネットワークとセキュリティ機能で安心・効率的なデータ処理 ■高密度GPUモジュールと柔軟な冷却設計で設置効率を最大化 ■HPC・AI推論・リアルタイム処理に最適化 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
AI学習を加速する、電源2基連携可能な6U AMD Threadripper PRO搭載マシン
AI開発の現場では、大規模なデータセットを用いた学習や複雑なモデルの構築において、処理速度の向上が不可欠です。特に、ディープラーニングなどの分野では、GPUの演算能力とCPUの並列処理能力が学習時間を大きく左右します。学習時間の短縮は、開発サイクルの高速化や、より多くの実験・検証を可能にするために重要です。当社の『ZEUS BTO 6U ラックマウント/Ryzen Threadripper PRO/GPUサーバー』は、これらの課題に対応するため、高性能CPUと強力なGPUを搭載し、学習プロセスを効率化します。 【活用シーン】 ・大規模AIモデルの学習 ・ディープラーニング研究開発 ・シミュレーション処理 ・データ分析基盤 【導入の効果】 ・学習時間の短縮による開発サイクルの高速化 ・より複雑なモデルや大規模データセットへの対応 ・研究開発の効率向上とコスト削減
