GPU使用率を最適化するAIソリューション
AIアプリケーションの開発工程において、学習フェーズでは多くのGPUリソースを必要とします。 今後より精度の高いAIアプリケーションを開発するためには、 さらに莫大な数のデータを取り扱い、その学習時間に要するリソースは膨大です。 大量のGPUサーバーの利用効率化はAIアプリケーション開発における最重要課題と言えるでしょう。 Federator.ai GPU Boosterは、独自AI技術により AIの学習フェーズにおけるGPU利用効率化を最大限に引き出し、多くの課題を解決します。
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基本情報
■製品の特徴 【GPUリソース配分を独自AI技術分析により予測】 GPU Boosterの独自AI技術により、 AI/MLのワークロードに必要なリソースの予測値を分析 GPUリソースの最適なリソース配分・設定を分析する独自AIアルゴリズムを採用 【既存Kubernetes環境とのシームレスな統合】 既存で利用しているKubernetes環境上のAL/MLワークロードに対して、 自動的に最適なリソース配分分析が可能 【GUI管理によるGPUリソース状況把握】 GUI表によるGPUリソースの詳細状況を表示 GPUコンポーネント内の各コアインスタンスの利用状況を時系列で表示
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納期
用途／実績例
■活用例 【AIアプリケーション開発の高速化】 AIアプリケーション開発における学習フェーズでのGPUリソースの効率化(時間短縮、消費電力削減)によるESG貢献 学習フェーズの短縮化が可能なため、AIアプリケーション開発のスピード化による顧客ビジネスの拡大に貢献。
詳細情報
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【最適化前のGPUリソース状況】 Federator.aiの可視化ツールで表示しているGPUリソースの利用状況。 GPU Boosterを適用前では、H100 x8の各GPUコア利用率は、全体平均36.2%にとどまる。
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【GPU Booster利用後の最適化されたGPU利用】 Federator.aiの可視化ツールで表示しているGPUリソースの利用状況。 GPU Boosterを適用後では、H100 x8の各GPUコア利用率は、全体平均89.79%まで高まる。
企業情報
トゥモロー・ネットは、AIで新しい社会を創る「Visionary AI Orchestrator」として、AIに関するインフラ、プラットフォーム基盤、アプリケーション、サービス、ユーザーインターフェイスにおいて最適なAI環境の導入を支援するトータルAIソリューションカンパニーです。創業以来培ってきた豊富なインフラ導入実績を活かしてGPUサーバーを含むAI基盤の選定・運用から、自社開発のチャットボット/ボイスボット、生成AI連携、マルチAIエージェントといった最先端のAIソリューションを用いたITシステムの構築を一気通貫で提供します。社会インフラ、金融、流通、コールセンターや行政サービスなどあらゆる分野におけるAIニーズをサポートし、社会をよりよい未来へ導くことを目指しています。
