エンタープライズ顧客による AI 導入の加速をサポート

AI の実装

エンタープライズが抱える課題

業界を問わず、AI の需要は伸び続けています。メリットや生産性向上は魅力的に映りますが、その一方で、エンタープライズは自社のニーズに適合するインフラストラクチャをどうすれば正しくセットアップできるのか分からないという悩みを抱えています。需要は、ワークロードの変動に伴って膨れ上がったり、縮んだりするからです。日を追ってツールが進化すると共に、新たな可能性も生まれます。変化についていくだけでなく、最初の一歩を踏み出すことすら容易ではありません。

多くのエンタープライズ顧客は、次のような課題に直面しています。

ツール環境の断片化: 需要が予測しづらく、ツール環境が断片化しているため、リソースの可視化と利用が困難になっています。その結果、顧客は手探りの状態でワークフローの最適化に取り組むことになります。

インフラストラクチャの複雑化: 閉鎖的なプラットフォーム、複数の構成にまたがる複雑なワークロード、パフォーマンス最適化の不足により、エンタープライズの歩みが遅くなり、パフォーマンス面のボトルネックが生じています。

ROI に関する明確な見通しが立たない: エンタープライズは「AI にはどれほどの可能性があるのか、どのような成果を望むことができるのか、そのためにどれだけ投資すべきなのか」といった疑問を持っています。AI 導入を推進する専任チームがないため、AI によって何が可能になるのかを明確にできないのです。

AI を長期的に定着させるには、顧客のニーズを真に満たす形で AI を導入することが不可欠です。依然として AI はハードウェア環境とソフトウェア環境において断片化しており、顧客は複数のソリューションを自力で統合しなくてはなりません。そのような課題は、AMD エンタープライズ AI リファレンス スタックで解決できます。

このスタックは、オープンソース テクノロジを基盤とした統合性の高いモジュール型プラットフォームであり、エンタープライズはこのスタックを利用して、AI 活用を試験段階から、ビジネスに実質的な成果をもたらす段階へと移行できます。AI 導入の加速、既存業務の強化、ROI の最大化を可能にする AMD エンタープライズ AI リファレンス スタックは、顧客を支えるハードウェアの価値を存分に高め、エンタープライズにおける AI の可能性をさらに広げます。

信頼できるエコシステム パートナーとの連携でエンタープライズ AI を強化

AMD は、VMware、Nutanix、Red Hat、Canonical、SUSE などの主要な OSV プロバイダーと連携し、AMD 製ハードウェアに最適化されたエンタープライズ AI ソリューションを提供しています。こうしたエコシステム パートナーとの連携により、ハイブリッド クラウド、仮想化、オンプレミスの各環境にまたがって拡張性、安全性、相互運用性に優れた AI 導入を実現します。また、AMD Instinct™ GPU と AMD を採用したインフラストラクチャ上でソフトウェア スタックが検証され、パフォーマンスが最適化されているため、導入スピードを速めることができます。

短時間で AI 環境を実現

AMD エンタープライズ AI リファレンス スタックの構成

AMD エンタープライズ AI リファレンス スタックは、4 つの独立したコンポーネントで構成されています。統合されたパッケージとして提供されていますが、自社のユース ケースに合わせて必要なコンポーネントのみを顧客が選択できる柔軟なモジュール構成となっています。導入のハードルも低く、顧客はベアメタルのハードウェアから実用レベルの AI 環境に至るまで、数分で構築できます。

AMD Resource Manager
多彩なビューと機能を備えた AMD Resource Manager を使用することにより、顧客は自分でインフラストラクチャを監視および管理できます。たとえば、リソース ダッシュボードでは、クラスターや GPU ノードなどの状態を俯瞰的に確認できます。インテリジェントなワークロード スケジューリング、クォータ管理、Ray 統合による分散スケジューリングにより、GPU 使用率を最適化し、コストを管理できます。また、実用的なテレメトリを活用することで、チーム全体のスループット、公平性、キャパシティのプランニングが向上します。

AMD AI Workbench
AMD AI Workbench は、プロトタイプから本番稼働までのプロセスを合理化できるよう、動的なワークスペース、基盤モデルのファインチューニング用に事前構築されたパイプライン、推論運用機能を備えており、AI 開発とコラボレーションを加速させる上で役に立ちます。
AMD AI Workbench には、AMD 演算向けに最適化されたオープンソース モデルのライブラリと、導入が容易な Visual Studio Code や JupyterLab などの対話型ツールが備わっているため、エンタープライズ顧客は使い慣れた IDE 環境で AI アプリケーションの迅速なプロトタイピングと開発を推進できます。

AMD Inference Microservices (AIM)
AIM は、AI モデル、推論エンジン、AMD プラットフォームでの実行に必要な設定を含む、事前設定済みの最適化されたコンテナーを提供しており、展開のスピードと効率を向上させることができます。AIM は、オープン モデルと OpenAI 互換 API のほかに、インテリジェントなハードウェア検出機能とチューニング機能をサポートしているため、最大限のパフォーマンスとコスト効率を引き出すことができます。

AMD Solution Blueprints
AMD Solution Blueprints は、エンタープライズにおけるプロジェクト期間の短縮、開発コストの削減、再現性の高い本番対応ソリューションの迅速な実装を可能にする事前構築済みの検証された設計を提供しています。手を加えていない AI モデルと実用的なビジネス ツールの間のギャップを埋めることで、これらのブループリントは、一般的なエンタープライズ AI アプリケーションに向けてすぐに出発できるスタート地点になります。

メリットを明確化

これらの 4 つのコンポーネントを組み合わせることにより、AI が顧客にもたらす可能性と、顧客が現実にいま直面しているボトルネックやリソース不足の間にあるギャップを解消できます。AMD パートナーの皆様は、ハードウェアだけを提供するのではなく、エンタープライズ顧客に包括的な本番対応ソリューションを提供できるようになります。

移行が容易: AMD Inference Microservices では OpenAI 互換 API を使用するハードウェアを意識したコンテナーを提供しているため、競合プラットフォームを使用している既存顧客もスムーズに移行できます。AMD エンタープライズ AI リファレンス スタックにより、短時間で AI 環境を稼働させ、利用を開始できるため、移行プロセスが円滑に進みます。

ROI を最大化: AMD Resource Manager を使用すると GPU のアイドル状態やリソースの浪費を回避できるため、ハードウェアへの投資が最大限に有効活用され、チーム間で演算リソースが効率的に配分されます。

生産性が向上: AMD AI Workbench を使用すると、モデルのテスト、ファインチューニング、ハードウェアへの直接展開が可能になります。これにより、本番運用までの期間を短縮し、新規インフラストラクチャへの投資の ROI を初日から最適化できます。

導入の簡素化: AMD Solution Blueprints を利用すれば、貴社のお客様は大勢の AI エンジニアを必要とせずに AI 導入を進められます。これらのリファレンス デザインはすぐに運用できるよう設計されており、文書検索から自動コーディング アシスタントまで、一般的なエンタープライズ用途を網羅しています。AMD があらかじめ AMD ハードウェア上での動作を検証しているため、エンタープライズ顧客は AI ワークロードを短期間で立ち上げ、運用を開始できます。

誰もが利用できるオープンな AI

AMD エンタープライズ AI リファレンス スタックは、独自仕様の他社製品と異なり、オープン テクノロジをベースに構築されています。そのため、顧客は AI スタックを自社で所有し、導入環境を自由にコントロールできます。

AMD エンタープライズ AI リファレンス スタックの詳細や、貴社のお客様にもたらすメリットについては、AMD の担当者までお気軽にお問い合わせください。

詳しくは、AMD エンタープライズ AI リファレンス スタックのページをご覧ください。