潜在能力を解き放つ：AIワークロード向けにインフラストラクチャーを最適化する7つの方法

人工知能（AI）は、高度な分析、オートメーション、パーソナライズされたエクスペリエンスを可能にすることで、業種・業務に革命をもたらしています。企業は、生成AIを導入した後、アプリケーションのモダナイゼーションで生産性が30％向上したと報告しています。ただし、AIイニシアチブが成功するかどうかは、基盤となるインフラストラクチャーが要求の厳しいワークロードを効率的にサポートできるかどうかに大きくかかっています。このブログでは、AIワークロードのインフラストラクチャーを最適化し、AIテクノロジーの機能を最大限に活用できるようにするための7つの重要なストラテジーについて説明します。

AI向けにカスタマイズされたハイパフォーマンス・コンピューティング・システムに投資することで、モデルのトレーニングと推論タスクが加速されます。GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）とTPU（テンソル・プロセッシング・ユニット）は、AIアルゴリズムの中核となる複雑な数学的計算を処理するために特別に設計されており、従来のCPUと比較して大幅な高速化を実現します。

拡張性は、時間の経過とともに複雑さと需要が変化するAIワークロードを処理するために最も重要です。クラウド・プラットフォームとコンテナ・オーケストレーション・テクノロジーは、ワークロードの要件に基づいてコンピューティング、ストレージ、ネットワーキング・リソースを動的に割り当てる、スケーラブルで弾力性のあるリソースを提供します。この柔軟性により、過剰なプロビジョニングや過小利用を回避し、最適な性能を保証します。

効率的なデータ処理パイプラインは、AIワークフロー、特に大規模なデータセットを伴うワークフローに不可欠です。分散ストレージと Apache Hadoop、Spark、Dask などのフレームワークを活用することで、データ取り込み、トランスフォーメーション、分析が加速されます。さらに、メモリー内データベースとキャッシュ・メカニズムを使用することで、遅延が最小限に抑えられ、データ・アクセス速度が向上します。

複数の計算ノード間でAIアルゴリズムを並列化することで、計算タスクをマシンのクラスター全体に分散でき、モデルのトレーニングと推論が高速化されます。TensorFlow、PyTorch、Apache Spark MLlibなどのフレームワークは、分散コンピューティング・パラダイムをサポートし、リソースの効率的な利用と洞察を得るまでの時間の短縮を可能にします。

FPGA（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）やASIC（アプリケーション固有の集積回路）などのハードウェア・アクセラレータは、特定のAIタスクのパフォーマンスとエネルギー効率を最適化します。これらの特殊なプロセッサーは、計算ワークロードを汎用CPUやGPUからオフロードし、推論、自然言語処理、画像認識などのタスクの高速化を実現します。

低遅延で高帯域幅のネットワーク・インフラストラクチャーは、ノード間のデータ集約型通信に依存する分散型AIアプリケーションに不可欠です。InfiniBandやRDMA（リモート・ダイレクト・メモリ・アクセス）などの相互接続をデプロイすると、通信オーバーヘッドが最小限に抑えられ、データ転送速度が加速され、性能が向上します。

包括的な監視と最適化の実践により、AIワークロードを長期にわたって効率的かつコスト効率よく実行できることが確認されます。性能監視ツールを活用して、ボトルネック、リソースの競合、使用率の低いリソースを特定します。継続的な最適化手法、自動スケーリング、ワークロードのスケジューリング、リソース割り当てアルゴリズムにより、進化するワークロードの需要にインフラストラクチャーを動的に適応させ、リソース利用率とコスト削減を最大化します。

AIワークロードのインフラストラクチャーの最適化は、ハードウェア、ソフトウェア、アーキテクチャーの考慮事項を含む総合的なアプローチを必要とする多面的な取り組みです。ハイパフォーマンス・コンピューティング・システム、スケーラブルなリソース、高速データ処理、分散コンピューティング・パラダイム、ハードウェア・アクセラレーション、最適化されたネットワーク・インフラストラクチャー、継続的な監視と最適化の実践を採用することで、組織はAIテクノロジーの可能性を最大限に引き出すことができます。最適化されたインフラストラクチャーによって、企業はイノベーションを推進し、新しい洞察を解き放ち、今日の競争の激しいランドスケープの中で一歩先を行くAI駆動型ソリューションを提供できます。

IBM®のお客様は、IBMのAIソリューションとRed Hatのハイブリッドクラウド機能によって、マルチアクセス・エッジコンピューティングプラットフォームの力を活用できます。IBMを使用することで、お客様は独自の既存ネットワークとエッジ・インフラストラクチャーを持ち込むことができ、その上で実行されるソフトウェアが提供され、統合ソリューションが作成されます。

Red Hat OpenShiftにより、オートメーション・ソフトウェアの仮想化とコンテナ化が可能になり、アプリケーションのニーズに応じて最適化されたハードウェアのデプロイメントにおいて高度な柔軟性がもたらされます。また、効率的なシステム・オーケストレーションも実現し、エッジでのリアルタイムのデータベースの意思決定や、クラウドでのさらなる処理を可能にします。

IBMは、サーバーやストレージからソフトウェアやコンサルティングに至るまで、AI向けに最適化された幅広いソリューションを提供します。最新世代のIBMサーバー、ストレージ、ソフトウェアは、セキュリティーが充実したハイブリッドクラウドと信頼できるAIオートメーションおよび洞察を活用して、オンプレミスとクラウドのモダナイズと拡張を支援します。