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エクイニクスとNVIDIA、日本国内においてPlatform Equinix(R)上でNVIDIA LaunchPadプログラムを本格始動

分散型のデジタル インフラストラクチャ上で、迅速なエンド ツー エンドのAI ワークフローテストとプロトタイプ作成が可能になり、国内のAI開発を加速




[画像: https://prtimes.jp/i/12662/292/resize/d12662-292-730357faf4499017edb4-0.jpg ]


2022年4月13日 – 本日、エクイニクス・ジャパン (以下、エクイニクス) とNVIDIAは、日本国内においてNVIDIA LaunchPadプログラム(https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/launchpad/ )(以下LaunchPad)を本格始動したことを発表しました。LaunchPadは、エンド ツー エンドのデータサイエンスやAIワークロードのテストやプロトタイプ作成を支援するために、アクセラレーテッド インフラストラクチャ上で動作する最適化されたソフトウェアへの迅速なアクセスを提供します。Platform Equinix(R)上のLaunchPadをエクイニクスのサービスと組み合わせることで、開発から本格的な展開までの一貫したAIワークフローをNVIDIAのサポートを受けて評価することができ、AI環境の最適化と本格運用までの時間の短縮を実現することができます。これにより、国内における新たなAIビジネスの機会創出を支援します。

米調査会社Gartner(R) の調査によると、AIに取り組む企業のうちAI の概念実証 (PoC) から本格運用に移行するケースは53% に過ぎず[1]、また既存のITインフラストラクチャとAIソリューションを統合する際の複雑さが最大の障壁であると全回答者の30% が挙げています[2]。国内においてもAIソリューションの重要性を認識する企業が増えている一方で、AI開発におけるPoC後の運用の困難さに直面しています。これは、AIソリューションの拡張の複雑さに加え、AI ワークフローの管理の困難さ、複数の拠点でAI アプリケーションを展開、管理する上でセキュリティやプライバシーに関する課題があるためです。このような課題に取り組むために、企業は既存のインフラストラクチャと統合でき、トレーニングや展開の規模に合わせて拡張可能で、複数の拠点にセキュアに展開、管理できるインフラストラクチャへの移行が求められおり、LaunchPadがそれを支援します。

LaunchPad は、NVIDIA DGX™ システム(https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/dgx-systems/ )上で動作するモデル トレーニング用のAIコア インフラストラクチャと、NVIDIA EGXプラットフォーム(https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/products/egx/ )上に構築されたNVIDIA-Certified Systems™ による(https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/products/certified-systems/ )推論用の AIエッジ インフラストラクチャの両方を提供するエンドツーエンド ソリューションを試用できるプログラムです。エクイニクスは、世界66の都市圏でデジタル インフラストラクチャと高密度なエコシステムを提供し、グローバルに展開されているPlatform Equinix上でLaunchPadを実現することにより、企業のAIプロジェクトを成功へと導きます。

LaunchPadでは、アクセラレーテッド コンピューティング インフラストラクチャで動作する、AI開発ハブである
NVIDIA Base Command™(https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/dgx-foundry/ )、AI展開向けのマネージド サービスであるNVIDIA Fleet Command™(https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/products/fleet-command/ )、VMware vSphere や Red Hat OpenShift環境などの主要なデータセンター インフラストラクチャやクラウド上でAI ワークフローを実行するためのソフトウェア スイートであるNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアスイート(https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/products/ai-enterprise/ )を利用し、開発から運用までのエンドツーエンドのAIワークフローを評価することができます。

また、LaunchPad では、データサイエンスと AI の開発と運用を体験できるキュレーテッド ラボにアクセスすることもできます。キュレーテッド ラボでは、TensorFlow を使ったモデルのトレーニング、NVIDIA RAPIDS™ による価格予測、Fleet Commandで展開されるコンピュータービジョンAIアプリケーションの実行が可能です。さらに、NVIDIA Riva Labs(https://www.nvidia.com/ja-jp/ai-data-science/products/riva-enterprise/ )では、企業が対話型AIや音声サービスを探求することができ、NVIDIA Omniverse Labsで、3Dデザインやシミュレーションのコラボレーションを体験することもできます。LaunchPadによって、企業はAIスキルを磨くことやAIアプリケーションの導入に必要な条件を評価することも可能です。

NVIDIA-Certified Systems は、日本を含む世界の9つの地域のEquinix International Business Exchange™ データセンターに展開されています。国内においても、Platform Equinix上に展開されたLaunchPadが利用できるようになりました。

さらに、LaunchPadはEquinix Fabricにより、世界中のエクイニクスのデータセンターと高速、低遅延かつ安全なソフトウェア定義の仮想ネットワークで相互接続されているので、分散したトレーニング ロケーションと推論ロケーションの間でデータとAIモデルをシームレスに移動できます。これにより、LaunchPadでAIモデルを開発、評価した後に、NVIDIA-Certified Systemsを調達し、エクイニクスのデータセンターにある各企業のオンプレミス環境に展開して、速やかに本番稼働につなげることも可能です。

エクイニクス・ジャパン株式会社 代表取締役社長 小川久仁子は次のように述べています。
「パフォーマンスやコスト、コンプライアンスなどの観点より、企業はAIの集中型モデルから分散型モデルへと移行しています。そのため、本日私たちがNVIDIAとともに日本での提供を開始したプログラムのような、集中型クラウドからさまざまなタイプのエッジロケーションにまたがる分散型ロケーションで、モデルのトレーニングと推論が簡単に実行できるエンドツーエンドのAIソリューションが求められていると考えています。」

エヌビディア 日本代表 兼 米国本社副社長 大崎真孝は次のように述べています。「AIプロジェクトを成功させるためには、AIワークロードの迅速な導入、管理、拡張を可能にするテクノロジが不可欠です。世界的なデジタル インフラストラクチャ企業であるエクイニクスとの協業により、ハイブリッド クラウドからエッジまでAIを加速し、国内におけるイノベーションの創出力を高めることができると確信しています。」

要件を満たす企業は、NVIDIA LaunchPad での AI ワークロードの検証を無料で行うことができます。NVIDIA LaunchPad へのアクセスはこちら(https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/products/ai-enterprise/ )から申請ください。

エクイニクスについて

Equinix(https://www.equinix.co.jp/ ) (Nasdaq:EQIX) は世界的なデジタルインフラストラクチャ企業として、デジタル変革を志す全ての企業に対し、必要なインフラストラクチャを相互接続することが可能な高信頼のプラットフォームを提供します。エクイニクスにおいて企業のお客様は最適な場所で適切なパートナーとつながり、ビジネスの優位性を加速させ、成功の可能性を最大化することが可能です。エクイニクスはお客様がビジネス規模を拡大し、デジタルサービスを開始・拡張し、エンドユーザーへ最高レベルの顧客体験を提供することを可能にします。これらを通して、エクイニクスはお客様の企業価値向上に貢献します。

NVIDIAについて

1999 年における NVIDIA (NASDAQ表示: NVDA) による GPU の発明は、PC ゲーミング市場の成長に爆発的な拍車をかけ、現代のコンピューター グラフィックス、ハイパフォーマンス コンピューティング、そして人工知能 (AI) を再定義しました。NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティングと AI における先駆的な取り組みは、輸送、ヘルスケア、製造業などの数兆ドル規模の産業を再構築し、その他のさまざまな産業の拡大も加速させています。

Gartnerは、Gartner Inc.または関連会社の米国およびその他の国における登録商標およびサービスマークであり、同社の許可に基づいて使用しています。All rights reserved.

(C) 2022 NVIDIA Corporation. All rights reserved. NVIDIA、およびNVIDIA ロゴ、NVIDIA Base Command、NVIDIA Fleet Command、NVIDIA RAPIDS 、NVIDIA-Certified Systems、NVIDIA DGX、NVIDIA EGXは米国およびその他の国々の NVIDIA Corporation (エヌビディア コーポレーション) の商標かつ/あるいは登録商標です。その他の会社名、機関名や製品名についても、それらに関連付けられる各機関の商標である可能性があります。製品の特徴、価格、発売・販売および仕様は、予告なしに変更されることがあります。

[1] Source: Gartner, “Achieve DSML Value by Aligning Diverse Roles in an MLOps Framework”, G00755653, September 2021
[2] Source: Gartner, “The CISO’s Guide to Securing Artificial Intelligence”, G00742361, October 2021
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