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Siemonは生成AI革命の最前線にあり、これらの技術を提供する最前線にいる顧客やパートナーとの協力を通じて、今日の展開をサポートする準備ができた次世代のAI対応ソリューションの範囲を開発しました。
生成AI革命が到来しました。
準備はできていますか？私たちは準備万端です。
長年にわたり、人工知能（AI）と機械学習（ML）は産業を再形成し、生活を強化し、複雑な世界的課題に取り組んできました。以前はHPC（高性能コンピューティング）として知られていたこれらの変革的な力は、あらゆる規模の組織のデジタル変革を促進し、生産性、効率性、問題解決能力を向上させてきました。
ディープラーニングとニューラルネットワークによって駆動される非常に革新的な生成AI（GenAI）モデルの出現は、さらにゲームを変革しています。これらのデータ集約型で計算集約型のMLおよびGenAIアプリケーションの使用増加により、データセンターインフラストラクチャに前例のない需要がかかっており、信頼性の高い高帯域幅、低遅延のデータ伝送、大幅に高いケーブル配線とラック電力密度、および高度な冷却方法が必要とされています。
高度なAIにはデータセンター設計の再考が必要
データセンターがGenAIに向けて準備する中、ユーザーは革新的で堅牢なネットワークインフラストラクチャソリューションを必要としています。これらのソリューションは、複雑な高性能コンピューティング（HPC）AI環境向けのバックエンド、フロントエンド、およびストレージネットワークファブリックを簡単に設計、展開、スケーリングするのに役立ちます。
NVIDIAディープラーニング推論プラットフォームの例
加速されたGenAIとMLモデルは、トレーニング（新しい能力の学習）と推論（新しいデータへの能力の適用）で構成されています。これらのディープラーニングとニューラルネットワークは、人間の脳の構造と機能を模倣し、膨大で複雑なデータセットにわたるパターン、ニュアンス、特徴を分析して新しいオリジナルコンテンツを学習し生成します。ChatGPTやGoogle Bardなどの大規模言語モデル（LLM）は、膨大な量のデータで訓練されてもっともらしい言語応答を理解し生成するGenAIモデルの例です。制御や入出力操作を順次実行する汎用CPUは、さまざまなソースから並列で膨大な量のデータを効果的に引き出し、十分に速く処理することができません。
そのため、加速されたMLとGenAIモデルは、加速された並列処理を使用して数千の高スループット計算を同時に実行するグラフィック処理ユニット（GPU）に依存しています。単一のGPUベースサーバーの計算能力は、従来のCPUベースサーバー数十台の性能に匹敵します！
オンデマンドTechTalk: 生成AIがインフラストラクチャに与える影響とは？
当社のGenAIエキスパートが、この急速に変化する主題について必要な明確さを提供し、トレーニングと推論の要件を最も満たすようにネットワークアーキテクチャ設計を適応させる方法の実証可能な例を紹介します。
もっと読むSiemonはAI対応
Siemonは生成AI革命の最前線にあり、これらの技術を提供する最前線にいる顧客やパートナーとの協力を通じて、展開をサポートする準備ができた次世代のAI対応ソリューションの範囲を開発しました。
新興のAIデータセンターネットワークアーキテクチャとアプリケーション
新興のデータセンターアーキテクチャ向けに設計されたSiemonの最先端AI対応ソリューションをご覧ください。AIとHPC処理を円滑に行うための高性能ケーブリングと接続性をご覧ください。
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