現場で役立つ「AIインフラ」の基礎と運用
「現場で役立つ「AIインフラ」の基礎と運用」の連載記事一覧です。
第2章（2）ジョブスケーラーと分散ストレージの最適化：
GPUを増やしても、AIの処理が高速になるとは限りません。ジョブの実行順序やデータ配置が適切でなければ、GPUは待機状態となり、性能を十分に引き出せなくなります。本稿では、「AIを止めない」ための技術として、ジョブスケーラーと分散ストレージの役割、そしてAIインフラに求められる設計の考え方を解説します。
第2章（1）稼働率を左右するミドルウェアの役割：
AIインフラを適切に動作させるには、GPUやストレージなどの物理的な基盤を整えただけでは十分ではありません。なぜミドルウェアが重要になるのか、設計においては何を考慮すべきなのかを解説します。
【第1章】（4）従来のHPC型からサービス型へ：
AIサービスは、止まることなく動き続けることを前提に設計されます。ある瞬間にアクセスが数倍に跳ね上がることも珍しくありません。それを支える企業のインフラはどうあるべきか。従来型HPCと対比しつつ、Kubernetesなどを使った新しいインフラ運用について解説します。
現場で役立つ「AIインフラ」の基礎と運用：【第1章】（3）：
AIシステムを安定的に稼働させる上で考慮すべきポイントの一つになるのが、GPUリソースとストレージをいかに最適化するかです。そのために必要になる仕組みや、運用上の工夫を解説します。
現場で役立つ「AIインフラ」の基礎と運用：【第1章】（2）：
GPUの利用でサーバの消費電力と発熱が急激に増大し、冷却がAIインフラの重要な要素として浮上しています。AIサーバの発熱と冷却の基本を整理した上で、水冷や液浸といった新しい冷却技術の動向や、冷却方式を選択する際のポイントなどを解説します。
現場で役立つ「AIインフラ」の基礎と運用：【第1章】（1）：
生成AIを自社環境で本格運用する際、最初に直面する可能性があるのが「インフラの壁」です。AIシステムの安定稼働や、性能確保のために押さえておくべきAIインフラの基本的な知識について、GPUサーバや冷却・電力設備、ストレージなどの観点から解説します。
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