ほぼすべての企業を AI 企業に変えるためのツールを提供する NVIDIA DGX Cloud が、Oracle Cloud Infrastructure 上の数千の NVIDIA GPU と、米国および英国にある NVIDIA インフラストラクチャによって、広く利用可能になりました。

3 月に開催された NVIDIA の GTC カンファレンスで発表された DGX Cloud は、AI スーパーコンピューティング サービスであり、生成 AI やその他の画期的なアプリケーションのための高度なモデルをトレーニングするために必要なインフラストラクチャとソフトウェアへの即時アクセスを企業に提供します。

Moor Insights & Strategy のチーフ アナリストである Pat Moorhead 氏は次のように述べています。「生成 AI の登場により、あらゆる業界の主要な企業が AI の迅速な導入をビジネス上の必須事項に掲げており、多くの企業がより高速なコンピューティング インフラを求めるようになっています。」

世界的な経営コンサルタント会社である McKinsey の最近の試算によると、生成 AI は、世界の広範な産業にわたる独自のビジネス知識を次世代の AI アプリケーションに変革させることで、年間 4 兆ドル以上の経済効果をもたらす可能性があります。

生成 AI でビジネスを変革する業界のパイオニアたち

ほぼすべての産業が生成 AI の恩恵を受けることができ、初期のパイオニアたちはすでに市場全体の変革をリードしています。

ヘルスケア企業は DGX Cloud を使用してタンパク質モデルを生成し、創薬や自然言語処理による臨床報告を迅速化しています。

金融サービス プロバイダーは DGX Cloud を使用して、トレンド予測、ポートフォリオの最適化、レコメンダー システムの構築、インテリジェントな生成 AI チャットボットの開発を行っています。

保険会社は請求処理を自動化するモデルを構築しています。

ソフトウェア企業は AI 搭載の機能やアプリケーションの開発に DGX Cloud を活用しています。

また、DGX Cloud を使って AI ファクトリーや貴重な資産のデジタル ツインを構築している企業もあります。

即時利用可能な AI 専用のスーパーコンピューティング

DGX Cloud インスタンスは、企業が月単位でレンタルする専用インフラストラクチャを提供し、顧客は需要が高いことが多いアクセラレーテッド コンピューティングのリソースを待つことなく、大規模なマルチノードのトレーニング ワークロードを迅速かつ容易に開発できるようになります。

Moorhead 氏は次のように述べています。「NVIDIA DGX Cloud が利用可能になることで、AI スーパーコンピューティングの新たなるリソースが提供され、ほぼ瞬時にアクセスできるようになります。」

この AI スーパーコンピューティングへのシンプルなアプローチは、オンプレミスのインフラストラクチャの取得、展開、管理の複雑さを取り除きます。NVIDIA AI Enterprise ソフトウェアと組み合わせた NVIDIA DGX AI スーパーコンピューティングを提供する DGX Cloud は、あらゆる企業がウェブ ブラウザを使って独自の AI スーパーコンピューターへのアクセスを可能にします。

NVIDIA AI スーパーコンピューティングとソフトウェアがブラウザからアクセス可能に

DGX Cloud の各インスタンスは、8 基の NVIDIA 80 GB Tensor コア GPU とノードあたり 640 GB の GPU メモリを備えています。高性能で低遅延のファブリックにより、相互接続されたシステムのクラスタ全体でワークロードを確実にスケールすることができ、複数のインスタンスが 1 つの巨大な GPU として機能します。高性能ストレージが DGX Cloud に統合され、完全なソリューションを提供します。

企業は、NVIDIA Base Command Platform ソフトウェアを使用して、DGX Cloud トレーニングのワークロードを管理、監視することができます。このプラットフォームは、DGX Cloud とオンプレミスの NVIDIA DGX スーパーコンピューター間でシームレスなユーザー エクスペリエンスを提供するため、企業は必要に応じてリソースを組み合わせることができます。

DGX Cloud には、NVIDIA AI プラットフォームのソフトウェア層である NVIDIA AI Enterprise が含まれており、100 を超えるエンドツーエンドの AI フレームワークと事前学習済みモデルを提供することで、データサイエンス パイプラインを加速し、量産対応の AI の開発と展開を合理化します。

DGX Cloud の導入方法についてはこちらをご覧ください。