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AI・LLM向けHPCクラスタ構築で押さえておきたいポイント 生成AIや大規模言語モデル（LLM）の開発では、モデル規模や学習データ量の増加に伴い、単体のGPUワークステーションやGPUサーバーだけでは、必要な処理性能を確保できないケースが増えています。 そこで選択肢となるのが、複数のGPUサーバーを連携させたHPCクラスタです。 ただし、GPUサーバーを複数台導入すれば、台数に比例して処理性能が向上するとは限りません。ノード間ネットワーク、ストレージ、ソフトウェア環境、リソース管理などに問題があると、GPUが本来持つ性能を十分に活用できない場合があります。 本記事では、AI・LLM開発向けHPCクラスタで発生しやすいボトルネックと、構成を検討する際に確認しておきたいポイントを、実際のご相談で確認する内容も交えながら解説します。

産業用システムにおけるOS選定は、システムの目的（制御、監視、通信など）や運用期間、開発コストによって最適な選択肢が異なります。 ミリ秒単位の厳密なリアルタイム制御ならRTOS、Windows資産の活用と10年間の長期安定運用ならWindows IoT Enterprise LTSC、高いカスタマイズ性とコスト効率を重視するならLinuxを、システムの目的や優先事項に合わせて選定することが重要です。 最適なOSを選定した後は、そのOSの能力を最大限に引き出し、過酷な産業現場でも24時間365日安定して稼働し続ける「ハードウェア（産業用PC）」の選定が不可欠です。

細胞生物学や神経科学の研究において、切っても切り離せないのが「顕微鏡画像の解析」です。 「膨大な連続スライス画像を前に、1枚ずつ手作業でトレースしている……」 「プログラミングの知識がないから、高度なAI解析は諦めている……」 そんな悩みを抱えていませんか？ 今、バイオイメージングの現場では、AI（人工知能）技術を搭載したソフトウェアの進化によって、 こうした「職人技」とも言える過酷な手作業が過去のものになりつつあります。 今回は、プログラミング不要で高精度なAI解析を実現する「AIVIA」と、 Meta社の最新AI（SAM2）を搭載し3D再構築を劇的に高速化する「SegRef3D」の強力なワークフローをご紹介します。