【こんな課題や疑問を抱えていませんか？】
- AI/MLワークロードの急増により、既存のインフラの処理能力や複雑性の管理が限界にきている
- 高価で希少なGPUリソースを、複数チーム（マルチテナント）で安全かつ効率的に分割・共有したい
- データのセキュリティやコンプライアンス（データ主権）を確保しつつ、AI環境を展開したい
- AIインフラの「クラウドネイティブ化」や「Kubernetesの全面的な採用」にどう対応すべきか知りたい
【本資料の概要とハイライト】
本ホワイトペーパーは、インフラのプロビジョニングからAIモデルの運用に至るまで、セキュアで構成可能、かつ拡張性の高い「AI Factory」を構築するための包括的なリファレンスアーキテクチャを解説。以下の4つのポイントを中心に、最新の技術トレンドと具体的な設計アプローチを詳解しています。
- AIの重要トレンドとインフラ要件の変化を網羅
- データ主権と厳格なマルチテナンシーを実現するアーキテクチャ
- ハードウェアリソース（GPU/ネットワーク）の最適化戦略
- 統合管理プラットフォームと実践的な運用モデル
