「NVIDIA DGX Cloudが利用可能になり、生成型AIトレーニングを強化します」
NVIDIA DGX Cloud enhances generative AI training availability.
NVIDIA DGX Cloud(ほぼすべての企業をAI企業に変えることができるツールを提供する)は、現在、Oracle Cloud Infrastructureにオンラインで数千台のNVIDIA GPUが利用可能となっており、また、米国と英国にもNVIDIAのインフラが配置されています。
3月のNVIDIAのGTCカンファレンスで発表されたDGX Cloudは、AIスーパーコンピューティングサービスであり、企業にはジェネレーティブAIや他の画期的なアプリケーションのために先進的なモデルをトレーニングするために必要なインフラとソフトウェアへの即時アクセスを提供します。
「ジェネレーティブAIにより、AIの迅速な採用があらゆる業界の主要企業にとってビジネス上の必須事項となり、多くの企業がより高速なコンピューティングインフラを求めています。」と、Moor Insights & Strategyのチーフアナリストであるパット・ムーアヘッド氏は述べています。
グローバルマネジメントコンサルティング会社のMcKinseyによる最近の推計によれば、ジェネレーティブAIは年間4兆ドル以上の経済効果をもたらし、世界のさまざまな産業における独自のビジネス知識を次世代のAIアプリケーションに変えることができます。
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ジェネレーティブAIによるビジネス変革をリードする業界のパイオニア
ほぼすべての業界はジェネレーティブAIの恩恵を受けることができ、早くも先駆者たちが市場を変革しています。
ヘルスケア企業は、DGX Cloudを使用してタンパク質モデルをトレーニングし、自然言語処理による薬剤探索と臨床報告を迅速化しています。
金融サービスプロバイダーは、トレンドの予測、ポートフォリオの最適化、レコメンデーションシステムの構築、知的なジェネレーティブAIチャットボットの開発にDGX Cloudを使用しています。
保険会社は、クレーム処理を自動化するためのモデルを構築しています。
ソフトウェア企業は、AIを搭載した機能やアプリケーションの開発にそれを使用しています。
その他の企業は、貴重な資産のAI工場やデジタルツインを構築するためにDGX Cloudを使用しています。
即時利用可能な専用AIスーパーコンピューティング
DGX Cloudインスタンスは、月額ベースで企業が借りる専用のインフラを提供し、需要が高くなることが多い高速コンピューティングリソースを待たずに大規模なマルチノードトレーニングワークロードを迅速かつ容易に開発できるようにします。
「NVIDIA DGX Cloudの利用可能性により、ほぼ瞬時にアクセスできるAIスーパーコンピューティングリソースの新たなプールが提供されます。」と、ムーアヘッド氏は述べています。
このAIスーパーコンピューティングへのシンプルなアプローチにより、オンプレミスのインフラの調達、展開、管理の複雑さがなくなります。NVIDIA DGX AIスーパーコンピューティングとNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアを提供するDGX Cloudは、企業がウェブブラウザを使用して独自のAIスーパーコンピュータにアクセスできるようにします。
NVIDIA AIスーパーコンピューティングとブラウザでのソフトウェア
DGX Cloudの各インスタンスは、ノードごとにNVIDIAの80GB Tensor Core GPUを8基搭載し、ノードあたり640GBのGPUメモリを提供します。高性能で低遅延のファブリックにより、ワークロードは相互接続されたシステムのクラスタにスケールアウトし、複数のインスタンスは1つの巨大なGPUとして機能します。高性能ストレージはDGX Cloudに統合され、完全なソリューションを提供します。
企業は、NVIDIA Base Command Platformソフトウェアを使用してDGX Cloudのトレーニングワークロードを管理および監視します。このプラットフォームは、DGX CloudとオンプレミスのNVIDIA DGXスーパーコンピュータ間でシームレスなユーザーエクスペリエンスを提供し、必要に応じてリソースを組み合わせることができます。
また、DGX CloudにはNVIDIA AI Enterpriseも含まれており、NVIDIA AIプラットフォームのソフトウェアレイヤーであり、データサイエンスパイプラインの加速と本番環境でのAIの開発と展開をスムーズにするために100以上のエンドツーエンドのAIフレームワークと事前学習済みモデルを提供します。
DGX Cloudの利用を開始する方法について詳しくは、以下をご覧ください。
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