DeepTrinがGMIクラウドでAI/MLを最適化した方法

GMI Cloudと提携する前、DeepTrinはAI/ML運用のスケーリングにおいていくつかの重要な課題に直面していました。

1. 制限付きハードウェアアクセス: DeepTrinは当初、NVIDIAのH200 GPUにアクセスできましたが、そのようなハードウェアは市場では希少でコストが高いため、AIの革新と計算スケーラビリティが制限されていました。
2. 推論最適化の問題: DeepTrinは、LLMを大規模に導入することに苦労していました。特に、最先端のハードウェアでの推論の効率、スループット、レイテンシのベンチマークが課題でした。
3. 企業および政府機関のクライアントに関する制限事項: 多くの企業顧客は、特殊なハードウェア構成（DeepSeekのCPUおよびメモリソリューションなど）を必要としていたため、関心を収益を生み出す注文に変えることは困難でした。

これらの技術的課題は、本番稼働までのタイムラインの遅延、モデルの最適化の制限、推論パフォーマンスの非効率性による全体的なユーザーエクスペリエンスの低下など、ビジネス目標に直接影響を及ぼしました。

DeepTrinは、GMI Cloudを戦略的パートナーとして選択する前に、複数のクラウドおよびハードウェアプロバイダーを評価しました。GMI Cloudを選んだ主な理由は以下のとおりです。

1. 技術的優位性と革新： GMI Cloudのクラウドソリューションは、優れたリソース管理、高性能コンピューティング、AIフレンドリーなインフラストラクチャを提供しました。
2. 信頼性が高くスケーラブルなインフラストラクチャ: GMI Cloudのプラットフォームの安定性により、DeepTrinの大規模なAIワークロードのシームレスな運用が保証されました。
3. 業界トップクラスのカスタマーサポート: GMI Cloudの技術チームは、迅速な対応、専門家による問題解決、献身的なサポートを提供しました。

DeepTrinがGMIクラウドと提携することを決定した背景には、以下のものが挙げられます。

1. ハードウェアの可用性とパフォーマンス: NVIDIA H200などの高性能GPUにすぐにアクセスできるため、実際の推論テストとベンチマークが可能になりました。
2. 費用対効果の高い価格モデル: 透明で柔軟な価格体系により、長期的なAIコンピューティングコストが最適化され、全体的な経費が 20% 削減されました。
3. セキュリティとコンプライアンス: エンタープライズグレードのデータ保護により、機密性の高いAIワークロードの規制遵守とプライバシー保護が保証されました。

GMI クラウドの貢献:

1. 優先ハードウェアアクセス: DeepTrinは、実際の推論テストに高性能H200 GPUを活用した結果、モデルの精度と効率が10～ 15% 向上しました。
2. 専門家によるテクニカルサポート: GMI CloudのエンジニアリングチームはDeepTrinと緊密に連携してクラウド利用の微調整とパフォーマンスの最適化を行い、AI開発のタイムラインを 15% 短縮しました。
3. プロアクティブなコスト最適化: GMI Cloudは定期的にパフォーマンス評価を行い、DeepTrinが不必要な計算費用を削減するのに役立ちました。

オンボーディング体験:

DeepTrinは、GMI Cloudでのオンボーディングはシームレスで非常に効率的で、リソースの迅速なプロビジョニングと専用のアカウントサポートが提供されていると説明しました。

DeepTrinは、GMI Cloudとのパートナーシップを、AI/MLの成長を引き続き促進する、信頼できる安定したコラボレーションだと考えています。同社は現在、よりインテリジェントで自動化されたAIインフラ管理プラットフォームの開発に注力しており、GMI Cloudのスケーラブルなコンピューティングソリューションが大規模なAIトレーニングと推論をサポートする上で中心的な役割を果たしています。

DeepTrinは、AIを効率的にスケーリングしたいと考えているスタートアップ企業には、以下のようにGMI Cloudを強く推奨しています。

1. 柔軟な契約と競争力のある価格設定
2. AI 特有の課題に対する専門家によるサポート
3. 信頼性が高く高性能なインフラストラクチャ

DeepTrinが将来を見据える中、その経験から、パフォーマンスの最適化とイノベーションの拡大を目指すAI主導の企業にとって、GMI Cloudが理想的なパートナーである理由が明らかになっています。