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『なぜ今、国内GPUなのか ― 海外クラウド依存への不安』というテーマのウェビナーを開催
[26/02/13]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
マジセミ株式会社は「なぜ今、国内GPUなのか ― 海外クラウド依存への不安」というテーマのウェビナーを開催します。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/54842/4791/54842-4791-9400ba80e2256ecf5b679bfaa6bda843-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
詳細・参加申込はこちら
■AI時代の計算基盤構想から実装へ ― 日本のデータセンターの課題と国内GPU基盤 ―
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の活用が本格化する一方で、「GPUやAI計算基盤がボトルネックになっている」「海外クラウドの利用に不安がある」といった声が、多くの企業から聞かれるようになっています。
本セミナーでは、まずソフトバンクが描く次世代社会インフラ構想を通じて、AI社会の進展により求められる計算基盤・データセンターの在り方を解説します。
続いて、AI開発の具体的な選択肢として、AIデータセンター GPUサーバーをご紹介します。NVIDIA DGXを用いた高性能GPU環境を、最短7日から利用できる柔軟な提供形態をご紹介します。
AI開発を検討する企画・技術部門の方が、次の検討ステップに進むための判断材料を持ち帰っていただける内容です。
■AIデータセンター GPUサーバーの特長・費用・実践ユースケースを解説
第2部では、AIデータセンター GPUサーバーのサービス具体像を分かりやすく解説します。
AI開発において「どのようなGPU環境を、どんな構成をどの程度のコストで使えるのか分からない」といった課題をお持ちの方も多いのではないでしょうか。本パートでは、NVIDIA DGX A100／H100を用いたAIデータセンターGPUサーバーについて、構成・特長・利用形態・費用感までを整理してご紹介します。
さらに、実際の利用イメージを持っていただくために、簡単な画像分類モデルの構築を例としたユースケースを解説します。GPU環境へのログインから、学習ジョブの実行、モデル精度評価までの流れを通じて、「AI開発がどのように進むのか」を具体的にイメージしていただけます。
PoCや検証用途でまず試したい方から、本格的なAIモデル開発・LLM学習を検討されている方まで、GPU活用の現実的な選択肢を理解できる内容です。AI開発環境の検討・見直しを進める上で、実践的なヒントを得たい方はぜひご視聴ください。
■主催・共催
ソフトバンク株式会社
■協力
株式会社オープンソース活用研究所
マジセミ株式会社
詳細・参加申込はこちら
マジセミは、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。
過去セミナーの公開資料、他の募集中セミナーは?こちらでご覧いただけます。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/54842/4791/54842-4791-9a15c06370a6eab342a7df714f4f5713-400x400.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]マジセミ株式会社
〒105-0022 東京都港区海岸1丁目2-20 汐留ビルディング3階
お問合せ： https://majisemi.com/service/contact/
[動画: https://www.youtube.com/watch?v=SufmqjROp0A ]
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/54842/4791/54842-4791-9400ba80e2256ecf5b679bfaa6bda843-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
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■AI時代の計算基盤構想から実装へ ― 日本のデータセンターの課題と国内GPU基盤 ―
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の活用が本格化する一方で、「GPUやAI計算基盤がボトルネックになっている」「海外クラウドの利用に不安がある」といった声が、多くの企業から聞かれるようになっています。
本セミナーでは、まずソフトバンクが描く次世代社会インフラ構想を通じて、AI社会の進展により求められる計算基盤・データセンターの在り方を解説します。
続いて、AI開発の具体的な選択肢として、AIデータセンター GPUサーバーをご紹介します。NVIDIA DGXを用いた高性能GPU環境を、最短7日から利用できる柔軟な提供形態をご紹介します。
AI開発を検討する企画・技術部門の方が、次の検討ステップに進むための判断材料を持ち帰っていただける内容です。
■AIデータセンター GPUサーバーの特長・費用・実践ユースケースを解説
第2部では、AIデータセンター GPUサーバーのサービス具体像を分かりやすく解説します。
AI開発において「どのようなGPU環境を、どんな構成をどの程度のコストで使えるのか分からない」といった課題をお持ちの方も多いのではないでしょうか。本パートでは、NVIDIA DGX A100／H100を用いたAIデータセンターGPUサーバーについて、構成・特長・利用形態・費用感までを整理してご紹介します。
さらに、実際の利用イメージを持っていただくために、簡単な画像分類モデルの構築を例としたユースケースを解説します。GPU環境へのログインから、学習ジョブの実行、モデル精度評価までの流れを通じて、「AI開発がどのように進むのか」を具体的にイメージしていただけます。
PoCや検証用途でまず試したい方から、本格的なAIモデル開発・LLM学習を検討されている方まで、GPU活用の現実的な選択肢を理解できる内容です。AI開発環境の検討・見直しを進める上で、実践的なヒントを得たい方はぜひご視聴ください。
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ソフトバンク株式会社
■協力
株式会社オープンソース活用研究所
マジセミ株式会社
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[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/54842/4791/54842-4791-9a15c06370a6eab342a7df714f4f5713-400x400.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]マジセミ株式会社
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