大規模AIトレーニングでは、数億から数兆規模のAIモデルパラメータを膨大なデータセットで訓練するため、GPUの並列計算能力を最大限に引き出す最先端技術が不可欠です。NVIDIAのHGX™ B300/B200、GB300/GB200 NVL72をはじめ、最大1.8TB/sの帯域幅を誇る最速のNVLink® & NVSwitch® GPU間相互接続、そして各GPUへの1:1高速ネットワーキングによるノードクラスタリングを活用することで、これらのシステムは大規模言語モデルをゼロから訓練し、数百万人の同時ユーザーへのサービス提供まで最適化されています。高速AIデータパイプラインを実現するオールフラッシュNVMeで構成を完成させ、Supermicroは液体冷却オプションを備えた完全統合ラックを提供します。これにより、迅速な導入と快適なAIトレーニング環境を実現します。

科学者、研究者、エンジニアの「発見までの時間」を加速するため、HPCワークロードは機械学習アルゴリズムとGPUアクセラレーテッド並列計算を活用して、より高速な結果を出せるよう進化を続けています。現在、世界最速クラスのスーパーコンピューティングクラスターの多くが、GPUとAIの力を積極的に取り入れています。

HPCワークロードは通常、膨大なデータセットと高い精度が求められるデータ集約型のシミュレーションや解析を必要とします。NVIDIA H100/H200などのGPUは、1基あたり60テラフロップスという前例のないダブルプレシジョン性能を発揮し、Supermicroの高柔軟性HPCプラットフォームは、多様な高密度フォームファクターで多数のGPUとCPUを搭載可能であり、ラックスケール統合と液体冷却にも対応しています。

生成AIの台頭は、テクノロジーから金融、メディアまで、あらゆる業界における次のフロンティアとして広く認識されています。AIの採用競争が始まっており、イノベーションの創出、生産性の大幅向上、業務の効率化、データドリブンな意思決定、顧客体験の向上など、さまざまな価値を生み出しています。

AIを活用したアプリケーションやビジネスモデル、顧客対応のための高度に人間らしいインテリジェントチャットボット、コード生成やコンテンツ制作を支援するAIコパイロットなど、企業はオープンなフレームワーク、ライブラリ、事前学習済みAIモデルを活用し、自社データでファインチューニングすることで、独自のユースケースに最適化できます。企業がAIインフラを導入する際、Supermicroの多彩なGPU最適化システムは、オープンでモジュラーなアーキテクチャ、ベンダーの柔軟性、迅速な展開とアップグレードパスを提供し、目まぐるしく進化する技術環境にスムーズに対応します。

現代のGPUは、3Dグラフィックスの表現力とAI対応アプリケーションの性能を大幅に向上させており、これが産業のデジタル化を加速させています。製品開発・設計プロセス、製造、コンテンツ制作といったあらゆる場面で、現実に極めて近い3Dシミュレーションが活用されることで、品質が飛躍的に高まり、コストをかけずに無限の試行錯誤が可能になり、市場投入までの期間も大幅に短縮されています。

これには、4U/5Uの8〜10GPU搭載システム、NVIDIA Omniverse Enterprise向けに最適化されUniversal Scene Description (USD) コネクターを備えたNVIDIA OVX™ リファレンスアーキテクチャ、NVIDIA認定のラックマウントサーバー、マルチGPUワークステーションなどが含まれます。

動画配信のワークロードは、現在もインターネットトラフィックの大きな割合を占め続けています。ストリーミングサービス事業者が4Kや8Kといった高解像度コンテンツ、または高リフレッシュレートのクラウドゲーミングを提供するようになるにつれ、メディアエンジンを備えたGPUアクセラレーションは必須となっています。これにより、AV1などの最新エンコード・デコード技術を活用して、ストリーミングパイプラインのスループットを大幅に向上させつつ、データ量を削減しながらより高い画質を実現できます。

Supermicroのマルチノード・マルチGPUシステム、例えば2U 4ノード BigTwin® システムは、現代の動画配信が求める厳しい要件を満たしています。各ノードはNVIDIA L4 GPUを搭載可能で、豊富なPCIe Gen5ストレージと高速ネットワーキングを備え、コンテンツデリバリーネットワークに求められる高負荷のデータパイプラインを効率的に処理します。

あらゆる業界において、従業員や顧客が都市、工場、小売店舗、病院などエッジ環境で活動する企業は、AIをエッジに展開する投資を積極的に進めています。エッジ上でデータを処理し、AIや機械学習アルゴリズムを活用することで、帯域幅やレイテンシの制約を克服し、リアルタイム分析を実現します。これにより、迅速な意思決定、予測ケア、パーソナライズドサービス、業務の効率化が可能になります。

SupermicroのエッジAIサーバーは、目的に特化し環境最適化されたコンパクトな各種フォームファクターを採用しており、低遅延でオープンなアーキテクチャを提供します。事前統合されたコンポーネント、多様なハードウェア・ソフトウェアスタックとの互換性、プライバシーとセキュリティ機能を標準搭載し、複雑なエッジ展開に必要な性能をすぐに発揮します。