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「GPUクラスタ」利用のハードルを大幅に引き下げる国産クラウド、その実力は：必要なときにすぐに使い始められる
生成AIや大規模シミュレーションの普及により、単体GPUでは処理し切れない計算を効率的にさばく「クラスタ構成」のニーズが拡大している。だがその導入には高いハードルがある。その壁を越えるGPUサーバの選択肢とは。
生成AI（人工知能）の普及に伴い、企業のAI活用は検証から実用化のフェーズへと急速に移行している。それに伴い、AI学習や科学技術計算を支える計算基盤へのニーズも様変わりしてきた。
これまでのAI開発現場では、GPU（Graphics Processing Unit）サーバ単体の性能確保が最優先されていた。しかし、LLM（大規模言語モデル）の学習や製造業における高度な流体解析など、計算対象の巨大化に伴い、サーバ単体では処理し切れないケースが増加してきている。そのため、複数のGPUサーバを連結して並列分散処理を行う「クラスタ構成」のニーズが高まりつつある。
しかし、自社でこうしたGPUクラスタをオンプレミス環境に構築するには、極めて高いハードルが存在する。最新のハイエンドGPUサーバは調達コストが莫大（ばくだい）で、納品リードタイムも長期化しやすい。さらに、複数のサーバを高速ネットワークで接続し、ストレージI/O（Input/Output）を最適化する設計・構築には、高度な専門知識と期間を要する。
では、予算やスキルに限度がある企業は、一体どのようにすればGPUクラスタの恩恵にあずかれるのだろうか。
提供：株式会社ハイレゾ
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