ハードウェア・アドバイザー
必要なハードウェアは？ Angelが説明します。
目的を選んでください。Angelが合うハードウェアの種類、重要なポイント、組み合わせるソフトウェアを説明し、世界のメーカーの製品を提案します。相談は無料です。
ステップ1
AIハードウェアを何に使いますか？
ステップ2・規模
予算（任意）
Angelの見立て
AI学習・推論サーバー
ラック搭載型のGPUサーバーが中心になります。重要なのは、GPUごとのメモリ容量、GPU間の高速な接続、そしてサーバー1台あたり数キロワットに及ぶ電力と冷却に対応できる設備です。データセンター向けGPUには輸出規制の対象となるものがあり、入手性や納期に影響することがあります。
重要なポイント
- 電力・冷却・ラックスペースを、事前にデータセンターと確認します。
- 複数サーバーでの学習には、高速なネットワークが欠かせません。
- 輸出規制と納期は、早い段階で計画に織り込みます。
シミュレーション
貴社での導入の流れ
一般的な流れを簡略化したもので、実際の導入事例の記録ではありません。
モデル、利用者数、データ保護の要件で規模を決めます。
電力・冷却・ネットワークを整えてラックに設置します。
基盤を構築し、モデルを読み込み、アクセスを管理します。
稼働率、応答時間、コストを継続的に把握します。
カタログから合うハードウェア
- 詳細：AI servers & workstations
- 詳細：ASUS AI servers / AI supercomputers
- 詳細：Blackhole p150a (PCIe, active cooling)
- 詳細：Blackhole p100a
- 詳細：DDN AI400X3 / AI400X2 Turbo
- 詳細：DDN Infinia / EXAScaler
製品情報はメーカー発表、参考価格は税・送料・関税別。画像はカテゴリーのイラストまたはAIによるイメージで、製品写真ではありません。Angelは目的で選び、手数料の有無は関係しません。
相性の良いソフトウェア
- vLLM（新しいタブで開く）オープンソース学習済みモデルを、多数のユーザーへ効率よく提供します。
- Kubernetes（新しいタブで開く）オープンソースアプリケーションと計算ジョブを各サーバーに配置し、稼働を維持します。
- Ray（新しいタブで開く）オープンソース学習やデータ処理を、複数のマシンにまたがってスケールさせます。
- NVIDIA AI Enterprise（新しいタブで開く）有償企業でAIを運用するための、メーカーサポート付きのNVIDIAソフトウェア群です。
ご希望に応じて、導入と統合を固定価格で承ります。
担当者に相談する無料・義務なし。2営業日以内に返信。
ご自身で探す場合はカタログ全体へ。