AI ファクトリーとは?

AI ファクトリーは、データの取り込みからトレーニング、ファインチューニング、大規模な推論に至る AI のライフ サイクル全体を管理し、データから価値を創造するために専用に設計されたコンピューティング インフラです。主要な製品はトークンのスループットで測定されるインテリジェンスであり、意思決定、自動化、新しい AI ソリューションを推進します。

データ センターはさまざまな分野における汎用的なコンピューティング タスクを処理するように設計されていますが、AI ファクトリーは、特に AI 推論のパフォーマンスと効率性に重点を置いて、人工知能 (AI) ワークロード向けに最適化されています。

AI ファクトリーは、一連の相互接続されたプロセスとコンポーネントを通じて稼働し、それぞれが AI モデルの作成と展開を最適化するように設計されています。ここでは、AI ファクトリーがどのように機能するか詳しく見ていきましょう。

データ パイプラインは、AI 開発の原動力となる取り込みシステムとして機能します。生データを取得、クリーンアップ、統合、変換し、最も洗練された入力データのみが AI モデルにフィードされるようにします。このプロセスでは自動化が不可欠であり、人間の介入を最小限に抑え、AI 開発を遅らせる可能性のあるボトルネックを排除します。

アルゴリズム開発は、AI モデルが洞察を抽出し、パターンを認識し、予測を行うように設計される段階です。 このプロセスには、特徴の特定、予測、意思決定が含まれ、最高レベルの精度と効率性を確保するためにこれらのすべてが洗練されます。

実験プラットフォームは、モデルの仮説テスト、A/B 実験、実世界シミュレーションを行う仮想的なテストを行う場として機能します。 この反復プロセスにより、AI の出力が単に機能するだけでなく、最高レベルの精度と効率性を確保するために最適化されます。 このプラットフォームは、迅速なプロトタイピングとテストをサポートし、チームはモデルを素早く反復し、洗練させることができます。

必要とされる AI インフラには、AI の展開と運用をシームレスに実現するためのハードウェアとソフトウェアの両方が含まれます。ハードウェア コンポーネントには、高性能な GPU、CPU、ネットワーク、ストレージ、高度な冷却システムなどが必要です。 ソフトウェア コンポーネントは、モジュール式で拡張が可能で、API により、あらゆるパーツが一体化したシステムに統合されています。 この包括的なエコシステムは継続的なアップデートと拡張をサポートし、AI の進歩に合わせてビジネスを進化させることができます。

自動化ツールは、手作業を軽減し、ハイパーパラメーターのチューニングからワークフローのまで、AI のライフ サイクル全体にわたって一貫性を維持するために使用されます。 これにより、AI モデルの効率性と拡張性が維持され、人間の介入による遅延を回避して継続的な改善が保証されます。自動化ツールは、大規模な AI 運用に必要な高いスループットと信頼性を維持するために不可欠です。

AI ファクトリーは、企業が競争力を維持するためにデータと AI をより効果的に活用できるようにするためのいくつかの利点をもたらします。

1. 生データの収益化: AI ファクトリーは、生データをビジネス上の意思決定を推進し、収益を生み出すために利用できる実用的なインテリジェンスに変換します。

2. AI ライフサイクル全体の最適化: データの取り込みから大規模な推論まで、AI ファクトリーは、AI 開発プロセスのあらゆるステップを合理化し、最適化します。

3. パフォーマンスの向上: AI ファクトリーは演算負荷の高いタスクを処理するように設計されており、AI 推論のパフォーマンスを大幅に向上します。

4. 費用対効果とハイパフォーマンスの確保: AI ファクトリーは、専門のハードウェアとソフトウェアを使用することで、費用対効果の高く高性能な運用を保証します。

5. スケーラビリティの実現: AI ファクトリーは拡張性を持たせて構築されており、AI ワークロードの需要増加に対応し、企業が AI 機能の拡張をできるようにしています。

6. 安全で適応性の高いエコシステムの提供: 継続的なアップデートと拡張をサポートする安全な環境を提供するため、企業は AI の進歩に常に対応できるようになります。

安全で適応性の高いエコシステムの提供: 継続的なアップデートと拡張をサポートするセキュアな環境を提供するため、企業は AI の進歩に常に対応できるようになります。

AI ファクトリーの多用途性は、ほぼすべての業界で活用でき、AI を活用したイノベーションと効率化を実現できることを意味します。注目されている例としては、自動車、ヘルスケア、通信業界における AI の取り組みが挙げられます。

AI ファクトリーは、高度な AI モデルをトレーニングし、迅速かつ正確な意思決定に不可欠となるハイパフォーマンス コンピューティングとリアルタイム データ処理能力を提供することで、高度なロボティクスと自動運転車を実現します。また、継続的な学習と最適化をサポートし、時間の経過とともにこれらのシステムの安全性と信頼性が確実に向上するようにします。 さらに、AI ファクトリーは自動化を通じて製造工程を最適化し、生産時間とコストを削減します。

ヘルスケア分野では、AI ファクトリーが大規模なデータセットを分析して新薬候補を特定し、個々の患者に合わせた治療を行うことで、創薬と医療を支援しています。生成 AI はこのプロセスで重要な役割を果たしており、新しい薬物分子や治療プロトコルの作成を可能にします。 これは、より効果的で個別化されたヘルスケア ソリューションと、コスト削減による患者アウトカムの改善につながります。

通信会社は、AI ファクトリーを活用してネットワークの効率性を向上させ、カスタマー サービスを強化しています。例えば、ノルウェーの Telenor は、従業員のスキルアップと持続可能性の促進に重点を置き、AI の導入を加速するために AI ファクトリーを立ち上げました。AI ファクトリーはまた、ネットワーク パフォーマンスの最適化やダウンタイムの短縮をサポートするだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の使用を含む AI アプリケーションを通じて、よりパーソナライズされた迅速なカスタマー サービスの提供にも役立ちます。

AI ファクトリーは、以下のいくつかの環境にすることができます。

これらのソリューションは、データとパフォーマンスを完全に制御できるため、高いセキュリティと特定のパフォーマンス基準を必要とする組織に最適です。

クラウドベースのソリューションは拡張性と柔軟性を備えているため、組織は必要に応じてリソースを調整し、どこからでも AI 機能にアクセスできるようになります。

ハイブリッド ソリューションにより、組織はセキュリティと制御、そしてクラウドの拡張性のバランスを確保することができます。オンプレミスのインフラとクラウドのリソースを統合することで、企業は高度な AI 機能へのアクセスを維持しながら、コストを最適化し、パフォーマンスを向上させ、コンプライアンスを確保することができます。

NVIDIA は、AI 時代のイノベーションの次の波を推進するために、AI ファクトリー構築のための完全に統合され、最適化されたプラットフォームを提供しています。

これらの GPU は、複雑な AI モデルのトレーニングに必要な演算能力を提供します。

NVIDIA® NVLink™ と NVLink Switch の相互接続により、大規模な AI ワークロードの処理に不可欠となる複数の GPU 間の高速通信が可能になります。

NVIDIA Quantum InfiniBand と Spectrum-X™ イーサネットは、AI ファクトリー内でのデータ転送と通信に不可欠な、堅牢かつ効率的なネットワークを保証します。

これには、高性能なディープラーニング推論向けの NVIDIA TensorRT™ エコシステム、AI ワークフローを最適化するための NVIDIA Dynamo、展開と継続的なカスタマイズと学習を可能にするデータ フライホイールを容易にするための NVIDIA NIM™ マイクロサービスなどが含まれます。

NVIDIA Omniverse™ デジタル ツイン プラットフォームは、展開前に AI ファクトリーのインフラを設計、テスト、最適化するのに役立ち、物理的な設定が効率的かつ効果的であることを保証します。