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GPU選定、なぜ迷走しがちなのか？ スペック表では分からない“真の判断基準”：GPU選定でつまずかないために
AIプロジェクトの成否は「GPUの選定」にかかっているといっても過言ではない。しかし、多くの企業が選定段階でつまずいてしまうのが現実だ。性能とコストを両立させる賢いGPU導入戦略について、専門家に聞いた。
AI（人工知能）導入に欠かせないGPUだが、その要件は「学習」と「推論」で大きく異なる。学習では、大規模データを高速に処理するための豊富なGPUメモリと高い演算性能が求められる。一方、推論ではリアルタイム性が重視され、処理負荷は比較的軽いため軽量なGPU構成でも対応できるケースが多い。
このように、「AIを導入する」といっても目的やフェーズによって必要なGPUは異なる。それにもかかわらず、インターネット上に出回るGPUサーバの比較情報は、型番やスペックの羅列にとどまりがちだ。実際のユースケースに即した比較・検討材料は限られており、自社に適したGPU構成を見極めるのは容易ではない。
本稿では専門家の知見を基に、AIの運用フェーズごとに適したGPU要件を整理し、性能とコストのバランスを両立する「GPU選定の勘所」を探る。
提供：株式会社ハイレゾ
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