オンプレミスの AI 推論とモデルトレーニングを簡単に: 迅速なセットアップ、シンプルな操作、予算に合わせた設定

Phisonは、AI推論とモデルトレーニングをオンプレミスで導入する際に機関が直面する実際的な課題に焦点を当てました。セッションでは、GPUメモリの制約、インフラコストの障壁、大規模言語モデルをローカルで実行することの複雑さについて議論しました。Phisonは、 aiDAPTIV 高価な GPU メモリへの依存を減らしながら AI の導入を簡素化するように設計されたコントローラー レベルのソリューションです。.

TechStrong TVは、PhisonのTech Field Dayセッションから厳選したハイライトをTech Field Day Insiderウェビナーとして制作しました。このウェビナーでは、最も関連性の高い技術的洞察を抽出し、専門家パネルによる解説も掲載されているため、ITリーダーや研究リーダーは、セッション全体を視聴することなく、アーキテクチャへの影響をより容易に理解できます。.

このウェビナーでは、Phison の技術リーダー 2 名にスポットライトを当てます。

• ブライアン・コックス, 手頃な価格のオンプレミス LLM トレーニングと推論を担当するソリューションおよび製品マーケティング担当ディレクター。.
• セバスチャン・ジャン, 、CTO が、aiDAPTIV を使用した LLM の微調整と推論のための GPU メモリ オフロード手法について説明します。.

オンプレミスAIにより、機関はデータ主権を維持し、コンプライアンス要件を満たし、機密性の高い研究データを保護できます。また、長期的なクラウドコストを削減し、研究、教育、社内業務で使用されるAIワークロードの予測可能なパフォーマンスを実現します。.

主な課題としては、GPUメモリ容量の限界、インフラコストの高騰、LLMのローカル導入と管理の複雑さなどが挙げられます。これらの制約により、機関はパイロットプロジェクトを超えてAIイニシアチブを拡大することがしばしば困難になっています。.

ファイソン aiDAPTIV コントローラーレベルで高性能NVMeストレージを使用してGPUメモリを拡張します。これにより、追加のGPUや特別なコーディングを必要とせずに、既存のハードウェア上で大規模なモデルを実行できるため、ローカルAI導入のコスト障壁が大幅に低減されます。.

GPUメモリオフロードにより、GPUメモリが飽和状態になった場合でも、AIワークロードはNVMeストレージを透過的に利用できるようになります。研究者やITチームにとって、これはパイプラインの再設計やコードの書き換えをすることなく、より大規模なモデルの学習や微調整が可能になることを意味します。.

いいえ。aiDAPTIVはシステム層とストレージ層で動作するため、モデルコードやAIフレームワークを変更することなくAIワークロードを拡張できます。これは、確立された研究ワークフローを使用している学術チームにとって特に有益です。.

aiDAPTIVは、高価な大容量GPUへの依存を減らし、既存のハードウェアをより有効に活用することで、設備投資を削減しながらシステム寿命を延ばします。これにより、予算が限られている機関でも高度なAIワークロードをより容易に利用できるようになります。.

このウェビナーでは、プライベートなオンプレミスAIを大規模に導入するための実践的なブループリントを提供します。コスト削減、リソース効率の向上、クラウドロックインのない安全なAI研究と実験の実現に関する実用的なインサイトを提供します。.