グラフィックスプロセッシングユニット (GPU) は、1990年代初頭に初めて登場しました。彼らの主な仕事は、3D アニメーションオブジェクトのコンピューター上での表示方法を改善して、ビデオゲームの見栄えを良くすることでした。初期のポケモンビデオゲームのピクセル化やぼやけたインターフェースから、次のようなリアルな3D-FPSゲームへの移行を考えてみてください。 クエイクIIIアリーナ。これは、ゲームコミュニティを席巻し、私たちが仮想世界を体験する方法を永遠に変えた Nvidia GeForce 256 の革新的な導入のおかげです。

GPUが特別なのは、並列アーキテクチャ設計により、一度に多くのタスクを実行できることです。つまり、大きな計算問題を小さな部分に分解し、すべてを同時に解決できるということです。コンピューターグラフィックスの世界では、シェーディング、ライティング、テクスチャリングのためのグラフィックデータの複雑な処理を伴う高品質の画像やビデオのレンダリングにおいて、GPU は飛躍的な進歩を遂げました。GPU が登場する前は、CPU はこれらの重いタスクを 1 つずつ処理する必要がありました。

GPUを使用すると、ビデオやコンピューター支援設計（CAD）アプリケーションでの3Dオブジェクトの変換や照明効果のシミュレーションに必要な、要求の厳しいリアルタイム計算をCPUからGPUに移すことができます。この変更により、コンピューターでのレンダリングがより高速で効率的になり、ゲームプレイがよりスムーズになり、リアルなビジュアルが実現しました。ゲーム内のキャラクターのエッジが滑らかになり、実物そっくりのテクスチャになり、色付きのピクセルが見えなくなりました。

ゲーム開発者がこの新しいテクノロジーを急速に採用するにつれて、GPUは複数の計算を迅速かつ効率的に処理するのに非常に優れており、CPUよりもはるかに優れていることが明らかになりました。また、CUDA コアやシェーダーユニットなどの機能が満載されていて、高度なメモリ階層を備えているという事実が、今日の 2 の基本となっています。^と 人工知能ウェーブ。Nvidia の A100 や H200 などの最新の GPU を例にとってみましょう。ビッグデータ分析だけでなく、ディープラーニングトレーニングや、以下を使用するさまざまなデータセンターアプリケーションに最高のパフォーマンスを提供します。 アクセラレーテッドコンピューティング — Nvidiaの概念で、特殊なハードウェアを使用して並列処理を高速化することを指します。

これらのチップは、リアルタイムのデータ処理やAIトレーニングにおいて強力で重要であるにもかかわらず、供給不足や、特殊な機器を備えたエネルギー集約型データセンターの運営に伴う高コストのため、入手が困難な場合があります。大企業では、その規模、豊富な財源、市場での地位、そして驚くべきことに業界とのつながりから、特殊な GPU を利用できる可能性がはるかに高いことが証明されています。そのため、小規模な新興企業、研究者、そして「技術的」ではない企業が、これらのシリコンカードを奪い合っています。

さらに、ITチームがプロジェクト全体で高まるGPUのニーズに対応するのが難しい場合があるため、企業は自社のAIの目標に合わせて高価で専用化されたGPUを調達するために多額の先行投資を行うことをためらっています。通常、IT チームは 1 つのアプリケーション専用の GPU サーバーをプロビジョニングしてデプロイするため、各チームが順番を待つ間に内部ボトルネックが生じます。プロビジョニングが完了すると、IT チームは多くの場合、GPU への投資から最大限の利益を得られるように、これらの強力なリソースを最大限に活用することを目指します。

GPUAS: AI ゴールドラッシュのシャベル

急速に進化するAI環境におけるGPUパワーへのアクセスにおける増大する業界の課題に対処するために、クラウドの巨人は（AWS、 グーグルクラウド)、IT プロバイダー (HPE、 F5) そして通信事業者 (シングテル、 インドサット）は GPU-as-a-Service（GPUaaS）を提供しています。このサービスにより、個人ユーザーも企業ユーザーも、従来のクラウド環境からオンデマンドでスケーラブルで費用対効果の高い方法で GPU にアクセスできるようになります。企業は仮想 GPU を活用できます。仮想 GPU は、多くの場合、ツールがプリインストールされ、GPU 対応機能が組み込まれたフルマネージドプラットフォームに含まれています。このセットアップにより、コンテナ化された環境内のさまざまなチーム間でリソースを柔軟に共有しながら、さまざまな AI アプリケーションを効率的に実行できます。これらはすべて、物理インフラストラクチャーの管理や多額の先行投資の負担なしに実現できます。

また、GPUaaSを使用すると、事前に統合されたフレームワークを使用してコンピューティングインフラストラクチャを迅速にセットアップし、社内の需要に基づいて動的に調整できるため、企業はAIパイロットを迅速に実験して立ち上げることができます。一握りの機能だけの AI 開発に注力したい組織にとって、GPUaaS プラットフォームは、同じタスクに複数の未使用の GPU をプロビジョニングすることで、分散処理により AI のトレーニングと導入をスピードアップできます。さらに、これらのプラットフォームでは、多くの場合、単一画面型の管理コンソールを使用したゼロタッチ統合オーケストレーションにより、ライフサイクルとリソース管理が簡素化されます。このようなクラウドのようなエクスペリエンスにより、企業は柔軟な従量課金制の価格設定、容易な拡張オプション、グローバルな IT システム全体にわたる信頼性の高い稼働時間を実現し、持続可能な MLOps を実現できます。

エンタープライズプレイブックから GPUaaS へ

企業は、以下の質問を自問して、GPUに対する現在の要件を評価する必要があります。

• 現在の社内インフラストラクチャはコンピューティング需要を満たすことができますか、それとも業務を妨げる可能性のある制限はありますか？
• ディープラーニング、3Dレンダリング、複雑なシミュレーションなど、大量の計算能力を必要とするタスクはありますか？
• ディープラーニング、3Dレンダリング、複雑なシミュレーションなど、大量の計算能力を必要とするタスクはありますか？
• 反復的なトレーニングとモデルの微調整が必要ですか?
• 開発から本番環境への迅速な移行を検討していますか？また、これをサービスとしてのGPUによって加速できるでしょうか？
• 私たちのアプリケーションには、リアルタイムのデータ処理と意思決定、および分散干渉が必要ですか？
• 医療用の画像解析など、高い精度が求められる業界にいるのでしょうか？
• 当社の AI モデルでは、制作中のトレーニングや推論に多数の GPU が必要ですか?

GPUaaSプロバイダーを選択する際、企業はマルチベンダー戦略の採用を検討する必要があります。このアプローチにより、さまざまなベンダーが提供するさまざまな機能を柔軟に試して活用することができます。ほとんどのソリューションが Nvidia または AMD のインフラストラクチャーを使用しているため、基盤となる GPU の計算パフォーマンスはプロバイダー間で一貫している傾向がありますが、意思決定には他の要因も重要です。

1. 価格モデル: 費用の構造、無料試用期間の有無、一括価格を理解することが不可欠です。

2. 互換性: 既存のツール、ライブラリ、フレームワークとの整合性が取れていることを確認してください。

3. データ保護ポリシー: データの保存場所や暗号化方法など、強固なセキュリティ対策を確認してください。

さらに、企業は GPUaaS ベンダーが提供する追加のサポートとリソースを評価する必要があります。たとえば、Nvidia NGC は、エンタープライズアプリケーションのデプロイをスピードアップするためのすぐに使用できるコンテナ、事前トレーニング済みのモデル、SDK のコレクションを提供しているのに対し、Microsoft Azure は Azure Synapse などの幅広い Azure サービスでアプリケーションのパフォーマンスを向上させます。

企業が競争力を獲得し、価値を高めるためにAIがますます重要になる中、企業は、特にハードウェアが不足している時期に、GPUaaSなどのソリューションをAIイニシアチブを加速するための実用的な代替手段と見なす必要があります。Gen AI と LLM テクノロジーの進歩は、最終的には計算能力の民主化によって補完され、ハイエンド GPU はあらゆる規模や場所の組織で利用できるようになります。間もなく、競争の場は平準化され、計算能力はもはや AI 競争における成功と失敗を区別しなくなるでしょう。具体的なビジネス価値をもたらし、業界全体でイノベーションを推進できるソリューションの開発に成功した企業が、勝者となるでしょう。

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