GPUを利用した機械学習インフラの構築には技術的な障壁が残る。ある企業はGPUベースのインフラ構築プロセスの一部を自動化するPaaSを開発中だ。これを使えば、AI技術の構築にかかる労力と時間を削減できるかもしれない。
深層学習や機械学習は、これまでにない革新的なハードウェアの呼び水になる。しかしそのように高度なインフラでジョブを実行するのは容易なことではない。期待の高さにもかかわらず、チームはGPUやTPUを利用する最新の機械学習インフラにジョブを移行させる試みに開発時間の大半を奪われている。
こうした問題が契機となり、GPUをクラウド内の機械学習インフラで正しく動作させるため、ライブラリなどソフトウェアの要素をコンテナにまとめる作業を自動化する、データサイエンスプラットフォームへの関心が高まっている。
〇高まるGPUの需要
クラウドベンダー、「Hadoop」ディストリビューションプロバイダー、機械学習の専門家などがこうしたソフトウェアを展開している。スタートアップ企業の中でもこの問題を追及しているのが、PaaSを専門に扱うPaperspaceだ。同社は幅広い開発者グループが反復性の高いニューラルネットワークベースのAIワークロードをGPUなどのハードウェアに導入できるよう、同社のソフトウェアを強化している。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
生成AIを活用して業務や顧客体験の再構築を進める動きが活性化しているが、その多くが、PoCやラボ環境の段階にとどまっている。なぜなら、生成AIの可能性を最大限に引き出すための、インフラのパフォーマンスが不十分だからだ。
昨今のソフトウェア開発では、AIコーディングアシスタントの活用が主流になっている。しかし、最適なコーディングアシストツールは、開発者や企業によって異なるという。導入の際は、どのようなポイントに注意すればよいのか。
生成AIの活用にはデータベースが重要となるが、従来のデータベースは最新テクノロジーに対応できないなどの課題がある。本資料では、データベースをモダナイズし、生成AIを用いてビジネスイノベーションを生み出すための方法を探る。
ビジネスにおいて、検索体験およびその結果の質の向上が重要なテーマとなっている。顧客はもちろん、自社の従業員に対しても、実用的な答えをより迅速に、手間なく入手できる環境の整備が求められている。
登場以来ビジネスへの活用方法が模索されてきた生成AI。近年では業務組み込みにおける具体的な成功例が数多く報告されている。本資料では、5件の生成AI活用事例を交えて、業務に組み込む上での具体的なアプローチを解説する。
いまさら聞けない「仮想デスクトップ」と「VDI」の違いとは
遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ（仮想PC画面）は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
「サイト内検索」＆「ライブチャット」売れ筋TOP5（2025年4月）
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10（2025年4月）
今週は、ECプラットフォーム製品（ECサイト構築ツール）の国内売れ筋TOP10を紹介します。
「パーソナライゼーション」＆「A／Bテスト」ツール売れ筋TOP5（2025年4月）
今週は、パーソナライゼーション製品と「A／Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介し...
ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。
