最近開催されたGMI Cloudバーチャルイベントでは、業界の専門家がAIインフラストラクチャの構築と管理に関する重要な洞察を共有しました。このイベントでは、GMI CloudのCEOであるアレックス・イェー、ヒューレット・パッカード・エンタープライズの機械学習アーキテクトであるジョーダン・ナノス、GMIクラウドのソフトウェア・エンジニア・マネージャーであるユージン・チアンによるプレゼンテーションとディスカッションが行われました。この記事では、ウェビナーで取り上げた要点の概要と概要を詳しく説明します。
ウェビナーの全容は YouTube でご覧いただけます。
オンラインセミナーのハイライト
ビジョンと戦略
Alex Yehはまず、Shopifyが電子商取引を民主化する方法と同様に、ユーザーがAIアプリケーションを簡単に構築できるようにするというGMI Cloudのビジョンを強調しました。「私たちは、誰でもワンクリックで AI アプリケーションを構築できるようにしたいと考えています」と Alex 氏は強調しました。彼は、自社のクラウドプラットフォーム上で AI アプリケーションを構築するスタック全体をサポートする「AI TSMC」になるという同社の目標について話しました。これには、未加工の計算能力だけでなく、必要なすべてのツールとリソースを提供することが含まれます。
インフラストラクチャフォーカス
GMI Cloudの戦略の重要な側面は、ハードウェアを制御して高可用性、信頼性、および最適化されたパフォーマンスを確保することです。Alex 氏は、「ノードを制御することで、常に最高の可用性と信頼性をお客様に提供しています」と述べています。
データセンターとグローバルリーチ
現在、GMI Cloudはアジア太平洋地域で複数のデータセンターを運営しており、来年末までに世界30か所に拡大する予定です。これらのデータセンターは、レイテンシーを最小限に抑え、パフォーマンスを最適化するために、人口密度の高い地域に戦略的に配置されています。アレックスは、「3 つのデータセンターを稼働させ、8 月中旬までにはさらに 2 つのデータセンターが稼働する予定です」と強調しました。
技術的能力
GMI Cloudは、NVIDIA H100を含む最上位のGPUハードウェアと、大規模な導入を簡素化する社内で設計されたソフトウェアスタックへのアクセスを提供します。また、同社はクラスターエンジンレイヤーも提供しています。これには、トレーニングと推論ワークロードの両方に不可欠な、コンテナオーケストレーションの専門家レベルの制御とカスタマイズのためのマルチテナントKubernetesが含まれます。
サービスモデル
さまざまな顧客のニーズに応えるため、GMI Cloudはオンデマンドとリザーブドという2つの主要なサービスモデルを提供しています。オンデマンドモデルは予測できないワークロードを抱えるスタートアップ企業や研究者に適していますが、リザーブドモデルは長期的に安定した要件を抱える大企業に最適です。この柔軟で予測可能な価格体系により、さまざまな運用シナリオを効率的に管理できます。
オープニングプレゼンテーション
アレックス・イェー（GMIクラウド代表取締役）
アレックスは、GMI CloudがAIアプリケーション構築の全スタックをサポートすることを目標にしていることを強調しました。これは、同社の業界における強いルーツと、Googleのコアチームの豊富な経験と台湾のOEMのバックグラウンドを活かしたものです。彼は、レイテンシーを最小限に抑え、パフォーマンスを最適化するためには、特にアジア太平洋地域における戦略的なデータセンター拠点の重要性を強調しました。「私たちの目標は、来年末までに30か所のデータセンターを建設し、アジア全域で最も幅広いGPUサービスを提供し、最終的には世界中に拡大することです」とアレックスは説明しました。
炉辺談話:重要なポイント
炉辺談話では、アレックス・イェーとジョーダン・ナノスがスケーラビリティと効率性の課題について掘り下げ、アレックスはインフラストラクチャー管理の重要性を説明しました。「私たちは、複雑な AI システムの管理を簡素化する強固なインフラストラクチャを提供することを目指しています」と同氏は言います。ジョーダンは、「戦略的なハードウェア制御を通じて信頼性とパフォーマンスを確保することです」と付け加えました。
ディスカッションでは、データのプライバシーとセキュリティについても取り上げられました。ジョーダンは、コンプライアンスを維持しながら継続的なイノベーションを実現するために、複数のレイヤーでデータを保護し、オープンソースコミュニティを活用することの重要性について詳しく説明しました。「オープンソースのエコシステムは活気に満ちており、AI の進歩に不可欠ですが、データの完全性とセキュリティを確保する必要があります」と彼は強調しました。
ジョーダンはまた、複雑さとコストがかかることを強調しながら、AIインフラストラクチャの管理における課題についても話し合いました。彼は、高い稼働時間と信頼性を確保するためには強固な運用が必要であることを強調し、「ハードウェアの管理は非常に高価で複雑です。私たちの目標は、お客様のためにこれらのステップを簡素化することです。」また、Jordan はセキュリティ上の懸念にも触れ、データプライバシー、モデルセキュリティ、アプリケーションコンプライアンスという 3 つのセキュリティ層について詳しく説明しました。「データの取り込みからモデルの導入まで、複数の層でデータプライバシーを確保することは非常に重要です」と彼は述べました。
将来を見据えて、アレックスとジョーダンは、AI業界で予想される短期的な混乱と長期的なイノベーションについて話し合いました。アレックスは、「カスタマイズされたAIソリューションによって、広告および商業セクターは大きな変化を遂げるだろう」と述べています。また、「AIエージェントは企業のさまざまな機能をサポートし、複数の業界のイノベーションを加速させるだろう」と述べ、AIがバイオテクノロジーや材料科学などの分野に革命をもたらす可能性を強調しました。
アレックスは、GMI CloudがAIアプリケーション構築の全スタックをサポートすることを目標にしていることを強調しました。これは、同社の業界における強いルーツと、Googleのコアチームの豊富な経験と台湾のOEMのバックグラウンドを活かしたものです。彼は、レイテンシーを最小限に抑え、パフォーマンスを最適化するためには、特にアジア太平洋地域における戦略的なデータセンター拠点の重要性を強調しました。「私たちの目標は、来年末までに30か所のデータセンターを建設し、アジア全域で最も幅広いGPUサービスを提供し、最終的には世界中に拡大することです」とアレックスは説明しました。
デモセッション:GMI クラウドへの Llama 3 のデプロイ
Yujing Qianのデモセッションでは、GMI Cloudのプラットフォーム機能の実践的なデモンストレーションが行われました。同氏は、このプラットフォームによって Llama 3 のシームレスなデプロイがどのように可能になるかを紹介し、そのユーザーフレンドリーなインターフェースと柔軟なコンテナソリューションに焦点を当てました。「当社のプラットフォームの柔軟性により、迅速なセットアップと効率的なAIモデルのデプロイが可能になります」とYujing氏はデモンストレーションを行い、広範囲にわたるAIワークロードの処理におけるGMI CloudのGPUの堅牢なパフォーマンスを強調しました。
結論
GMI Cloudバーチャルイベントは、堅牢なインフラストラクチャ、戦略的なハードウェア制御、ユーザー中心のプラットフォームを通じてAIイノベーションを強化するという同社の取り組みを浮き彫りにしました。GMI Cloud は、スケーラビリティ、効率性、セキュリティにおける主要な課題に取り組むことで、AI インフラストラクチャ分野のリーダーとしての地位を確立し、AI の未来を築く企業や開発者をサポートする用意ができています。このイベントに参加し、業界に関する貴重な洞察を提供してくれたJordan NanosとHPEのパートナーに心から感謝します。
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