AI サーバー

AIサーバーは、モデルのトレーニングや推論などの人工知能のワークロードを実行するように設計されています。 これらのシステムは、大規模言語モデル（LLM）、生成AI、コンピュータビジョン、自然言語処理、高度な分析など、エンタープライズ規模のコンピューティング負荷の高いアプリケーションに対応しています。

AIサーバーは、人工知能ワークロード向けに設計されています。 通常、GPUアクセラレーションにお電話いただくか、その他の専用プロセッサー、より高いメモリ帯域幅、および持続的な高利用率と大規模なデータ移動に最適化されたアーキテクチャが含まれます。従来のラックサーバーは、汎用ITワークロードに対応していますが、大規模なAIトレーニングにお電話いただくか、高スループット推論に対応した設計には最適化されていません。

現代のAIワークロード、特に生成AIと大規模言語モデルは、並列処理が必要とされるため、GPUアクセラレーションの恩恵を大きく受けています。一部のAIタスクは、CPUのみのシステムで実行できますが、計算集約型のトレーニングにお電話いただくか、大量の推論では、パフォーマンスや効率が低下するのが一般的です。適切な構成は、モデルのサイズ、複雑さ、目標レイテンシーによって異なります。

AIサーバーは、特に次のような用途に適しています。

• 大規模言語モデル（LLM）やその他のディープラーニングモデルのトレーニング
• エンタープライズデータを活用した基盤モデルのファインチューニング
• チャットボット、Copilot、AIアシスタント向けの大規模推論
• コンピュータービジョンおよび動画解析
• 自然言語処理（NLP）

• レコメンデーションシステムおよび予測分析

  
  

大規模データセットの処理、高度な並列演算、または厳しい低遅延要件を伴うワークロードでは、AIに最適化されたインフラストラクチャーのメリットを最大限に活用できます。

トレーニングでは、大規模言語モデル（LLM）などのモデルに大量のデータセットを処理させることで、パターンを学習させます。そのため通常は、高密度GPU構成、大容量メモリ、分散処理を支える高速インターコネクトが必要になります。

推論では、学習済みモデルを使用して、本番環境で予測や応答を生成します。推論ワークロードは、低レイテンシー、スループット効率、スケーラブルな導入環境を優先していることが多いです。

推論サーバーとは、学習済みモデルの実行に特化したAIサーバーであり、予測、分類、応答などの出力を生成します。ユースケースに応じて、推論サーバーは、リアルタイム、低レイテンシーのワークロードにお電話いただくか、高スループットバッチ処理向けに設計されています。

大規模言語モデルの実行には、マルチGPU構成、大容量メモリ、分散ワークロードに対応する高帯域幅ネットワーク、そして最適化されたストレージパイプラインが必要になる場合があります。 インフラストラクチャー要件は、モデルがゼロからトレーニングされているか、微調整されているか、または主に推論に使用されているかによって異なります。エンタープライズAI環境は、多くの場合、GPUアクセラレーション対応サーバーと拡張性の高いネットワークおよびストレージを組み合わせて、LLMのパフォーマンスと信頼性をサポートします。

分散トレーニングは、モデルのトレーニングを複数のGPUまたはサーバーに分割することで、トレーニング時間を短縮し、単一デバイスのメモリ制限を超えるモデルをサポートします。効率的な分散型AIトレーニングには、高速相互接続、最適化されたネットワーキング、および慎重なワークロードオーケストレーションが必要で、大規模なパフォーマンスを維持します。

はい。レノボは、エッジ導入に適したAI対応プラットフォームを提供することで、企業がデータが生成される場所の近くで処理できるようにします。 エッジAIサーバーを活用することで、レイテンシの低減、帯域幅使用量の削減、さらに分散環境におけるデータガバナンス要件への対応を実現できます。

ハイブリッドAIは、オンプレミスインフラストラクチャーとクラウドリソースを組み合わせるものです。 AIサーバーにより、企業は機密性やレイテンシーに敏感なワークロードをローカルで処理しながら、必要に応じてバースト容量や追加のコンピューティングのためにクラウドリソースを活用できます。このアプローチにより、パフォーマンス、コスト、およびデータガバナンス要件のバランスを最適化できます。

ストレージアーキテクチャは、データをGPUやアクセラレーターに配信する速さに影響します。 高性能なストレージシステムは、モデルトレーニング時に発生するボトルネックを軽減し、推論ワークロードにおける効率的なデータアクセスを実現します。容量、スループット、データパイプライン設計は、すべてAIパフォーマンスの重要な要素です。

AIサーバーは、アクセラレータ高密度構成を維持した状態で動作するため、多くの場合、大量の熱を発生させます。 導入環境の電力密度や要件に応じて、熱効率とパフォーマンスを維持するために、高度な空冷または液冷技術を採用できます。対応プラットフォームでは、Lenovo Neptune Liquid Coolingなどの液冷ソリューションも利用可能です。

Infrastructure as a Service（IaaS）などのマネージドインフラストラクチャーモデルを活用することで、サブスクリプションベースの利用形態により、AI対応インフラを導入できます。これにより、初期設備投資を抑え、ライフサイクル管理を簡素化するとともに、AIワークロードの拡大に応じた柔軟なスケーリングが可能になります。

Lenovo TruScaleは、従量課金モデルにより、AI環境の導入を支援するインフラストラクチャー・アズ・ア・サービス（IaaS）を提供しています。このアプローチにより、企業は、進化するAIワークロードの需要に合わせてインフラストラクチャーの容量を調整しながら、運用の複雑さを軽減できます。

主な検討事項は次のとおりです。

• モデルの規模とワークロードの種類（トレーニングまたは推論）
• GPUやAIアクセラレーターの要件
• メモリ容量およびネットワーク性能
• 電力および冷却に関する要件
• ストレージスループットとデータパイプラインの設計
• 導入形態（データセンター、エッジ、クラウド、またはハイブリッド環境）

• セキュリティおよび運用管理の要件

  
  

最適な構成は、現在のAIワークロードだけでなく、将来的な拡張性も考慮して選定することが重要です。

Lenovo AIサーバープラットフォームは、拡張性を考慮して設計されており、柔軟なGPU構成とハイブリッド環境への統合に対応しています。 スケーラビリティは、プラットフォームのアーキテクチャ、電力や冷却能力、ネットワーク設計、ワークロードの増加パターンによって異なります。

ハイブリッドAIは、オンプレミスAIインフラストラクチャーとクラウドリソースを組み合わせたものです。 企業は、機密データまたはレイテンシーに重要な処理をローカルに維持しながら、クラウドの伸縮性を活用して追加のコンピューティング能力を利用できます。このモデルは、パフォーマンスとガバナンスの管理を維持しながら、柔軟性を向上させることができます。