AI時代のインフラを展望【後編】

「GPU」と「Python」だけじゃない　知っておきたいAI時代の基礎知識

「GPU」や「Python」はAI時代に欠かせない技術となったが、AI時代のインフラを考える上で必要なのはこれらだけではない。プロセッサとプログラミング言語の選択肢について、企業が持つべき視点とは。

　GPU（グラフィックス処理装置）は、AI（人工知能）モデルのトレーニングや推論を支える欠かせない存在となった。GPUの力を最大限に引き出すため、多くの開発者がプログラミング言語「Python」を採用している。PythonがAI開発において人気を集める理由の一つが、その簡潔な構文と豊富なライブラリ（プログラムの部品集）の存在だ。

　とはいえ、GPUやPythonが常に最適な選択肢とは限らない。アプリケーション開発ツールを手掛けるAzul Systems（以下、Azul）のCEOスコット・セラーズ氏に、プロセッサやプログラミング言語の選択肢について聞いた。

GPUを選ばない理由、押さえるべき言語とは？

TechTarget発　エンジニア虎の巻

米国TechTargetの豊富な記事の中から、開発のノウハウや技術知識など、ITエンジニアの問題解決に役立つ情報を厳選してお届けします。

この連載の記事をもっと見る

この記事の著者

関連記事

• 

  Microsoftの「Azure AI Foundry」で広がる“生成AI開発”の可能性と懸念とは

• 

  「誰もがAIを開発できる時代」にどう備える？

新着ホワイトペーパー PR

• 製品資料
  [o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「改正物流効率化法対策」徹底解説　総物流費を抑制するサプライチェーン戦略
• 製品資料
  [o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「サプライチェーン最適化」実践ガイド：効果的な意思決定を実現する秘訣とは？
• 製品資料
  [株式会社リンプレス] 非デジタル／IT人材を「自走するDX推進者」に変えるための育成ロードマップ
• 市場調査・トレンド
  [ワンアイルコンサルティング株式会社] AI時代の組織設計：「判断と責任」を人に残すための2つの原則とは？
• 技術文書・技術解説
  [ワンアイルコンサルティング株式会社] システムの保守がモダン化を阻む？　「変えない判断」から脱却する方法とは