GPU Infrastructure

GPU Infrastructure

AIGFS環境におけるGPUサーバは、大規模AIモデルの学習および推論を支える計算基盤です。 最新GPU、高速ネットワーク、高性能ストレージを組み合わせることで、 AIワークロードに必要な演算性能とデータ供給性能を実現します。

GPU Server Lineup

用途や学習規模に応じて、エントリークラスから大規模AI学習向けまで幅広いGPUサーバをご提供します。 研究開発環境、推論基盤、LLM学習基盤など、目的に応じた最適な構成をご提案します。

Entry AI

2U GPU Server

SYS-212GB-FNR-01-G2

• CPU
  Intel Xeon 6731P ×1
• GPU
  RTX PRO 6000 Server Edition ×2
• Memory
  512GB DDR5-6400
• Network
  Dual 10GbE

AI開発環境や推論用途に適したコンパクトなGPUプラットフォーム。

View Models

Training

5U GPU Server

AS-5126GS-TNRT-01-G2

• CPU
  AMD EPYC 9355 ×2
• GPU
  RTX PRO 6000 Blackwell ×2
• Memory
  1.5TB DDR5-6400
• Power
  2700W ×6

研究機関や企業向けの中規模AI学習環境に最適です。

View Models

LLM Training

8U GPU Server

SYS-822GS-NB3RT-01-G2

• CPU
  Intel Xeon 6768P ×2
• GPU
  HGX B300 8GPU
• Memory
  2TB DDR5-6400
• Network
  800GbE / XDR800

生成AIや大規模言語モデル学習向けのフラッグシップ構成です。

View Models

AIGFSとのシナジー

GPUの性能を最大限に引き出すためには、GPUそのものだけでなく、 ストレージおよびネットワークの性能が重要です。 AIGFSはGPU環境向けに最適化された分散並列ストレージとして、 学習データの供給からチェックポイント保存までを高速化し、 AIインフラ全体の効率向上に貢献します。

CUDA / AI Software Stack

AIGFS GPU Infrastructureは、AIアプリケーションからGPU、ストレージまでを統合的に最適化し、 NVIDIAエコシステムとシームレスに連携します。 PyTorchやTensorFlowをはじめとする主要なAIフレームワークに対応し、 大規模学習から高速推論まで幅広いワークロードをサポートします。

Software Architecture

AIGFSはAIアプリケーション、CUDA環境、高速ネットワーク、 分散並列ストレージを統合し、 GPUへ効率的にデータを供給するソフトウェアスタックを提供します。

AIGFSが実現する次世代のAIインフラ

AIモデルの大規模化に伴い、インフラに求められる要件は大きく変化しています。 重要なのはGPU単体の性能だけではなく、膨大なデータを継続的に供給できるストレージ性能と、ノード間を低遅延で接続するネットワーク性能です。

AIGFS GPU Infrastructureは、GPUサーバ、RoCEv2ネットワーク、分散並列ストレージを統合し、 AI開発から学習、推論までのパイプライン全体を最適化します。