AI 推論の最適化は、AI 戦略の拡大を検討している企業にとって非常に重要です。GMI Cloud 上の NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) は、AI モデルの導入と管理のためのシームレスでスケーラブルなソリューションを提供することで、まさにそのために設計されています。NIM は、最適化された推論エンジン、ドメイン固有の CUDA ライブラリ、およびビルド済みのコンテナを活用して、レイテンシーを削減し、スループットを向上させます。これにより、AI モデルをより速く、より効率的に実行し、優れたパフォーマンスを実現できます。デモを披露し、GMI Cloud での NVIDIA NIM の利点について詳しく説明しますので、ぜひご参加ください。
GMI クラウド上の NVIDIA NIM による AI 推論の最適化
NVIDIA NIM は、ジェネレーティブ AI モデルの導入を効率化するために設計された、最適化されたクラウドネイティブマイクロサービスのセットです。GMI Cloud のフルスタックプラットフォームは、堅牢なインフラストラクチャ、最上位の GPU へのアクセス、統合されたソフトウェアスタックにより、NIM を活用するのに理想的な環境を提供します。
デモビデオ
ステップ・バイ・ステップ・ガイド
GMI クラウドプラットフォームにログインする
- アカウントを作成 または、以前に作成したアカウントを使用してログインします。
「コンテナ」ページに移動
- ページの左側にあるナビゲーションバーを使用します。
- [コンテナ] タブをクリックします。
新しいコンテナを起動する
- 右上隅にある [コンテナを起動する] ボタンをクリックします。
- ドロップダウンメニューから NVIDIA NIM コンテナテンプレートを選択します。
コンテナを設定
- NVIDIA NGC カタログから Llama 38B NIM コンテナテンプレートを選択してください。
- NVIDIA H100、メモリ、ストレージ容量などのハードウェアリソースを選択します。
- ストレージ、認証、およびコンテナ名に必要な詳細を入力します。
コンテナをデプロイ
- 設定ページの下部にある [コンテナを起動] をクリックします。
- 「コンテナ」ページに戻って、新しく起動したコンテナのステータスを確認してください。
- Jupyter ノートブックアイコンを使用してコンテナに接続します。
推論を実行して最適化する
- Jupyter ノートブックワークスペース内に、推論タスク用の関数を追加します。
- 事前に構築されたNIMマイクロサービスを利用して、モデル上で最適化された推論を実行します。
- パフォーマンスのテストと検証
GMI クラウド上の NVIDIA NIM を使用して AI 推論を最適化することの利点
どこにでも導入可能
- NIMの移植性により、ローカルワークステーション、クラウド環境、オンプレミスのデータセンターなど、さまざまなインフラストラクチャに展開できるため、柔軟性と制御が保証されます。
業界標準の API
- 開発者は業界標準に準拠したAPIを介してモデルにアクセスできるため、エンタープライズアプリケーション内でのシームレスな統合と迅速な更新が容易になります。
ドメイン固有モデル
- NIMには、言語、音声、ビデオ処理、ヘルスケアなどに合わせたドメイン固有のCUDAライブラリとコードが含まれているため、特定のユースケースに対して高い精度と関連性が保証されます。
最適化された推論エンジン
- NIMは、各モデルとハードウェア設定に最適化されたエンジンを活用することで、優れたレイテンシとスループットを実現し、運用コストを削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
エンタープライズグレードの AI サポート
- NVIDIA AI Enterpriseの一部であるNIMは、厳格な検証、エンタープライズサポート、定期的なセキュリティアップデートを備えた強固な基盤を提供し、信頼性が高くスケーラブルなAIアプリケーションを保証します。
AI 推論最適化に GMI クラウドを選ぶ理由
アクセス性
- GMI Cloudは、戦略的パートナーシップとアジアを拠点とするデータセンターを通じて、H100およびH200モデルを含む最新のNVIDIA GPUへの幅広いアクセスを提供します。
使いやすさ
- このプラットフォームは、TensorRT などの NVIDIA ツールと互換性のある、オーケストレーション、仮想化、コンテナ化用に設計された豊富なソフトウェアスタックにより、AI の導入を簡素化します。
パフォーマンス
- GMI Cloudのインフラストラクチャは、AIモデルのトレーニング、推論、微調整に不可欠なハイパフォーマンスコンピューティング向けに最適化されており、効率的で費用対効果の高い運用を保証します。
結論
GMI Cloud 上の NVIDIA NIM で AI 推論を最適化することで、企業は AI モデルを導入するための合理的で効率的かつスケーラブルなソリューションを手に入れることができます。GMI Cloud の堅牢なインフラストラクチャと NVIDIA の高度なマイクロサービスを活用することで、企業は AI の導入を加速し、優れたパフォーマンスを実現できます。
参考文献
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