01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
AIのライフサイクル全体を支える包括的な基盤を指します。構成要素には、CPUやGPUなどの計算資源、データの保存・管理、低遅延で広帯域なネットワーク、機械学習フレームワーク、推論用ソフトウェア、クラスタ管理、コンテナ運用、モデルの配備・監視などが含まれます。大規模な構成では、電力供給や冷却設備、その管理機能も対象になります。各要素を連携させることで、データ取り込みからモデル開発、学習、微調整、推論、継続的な改善までを効率よく展開・管理することが目的です。ただし、フルスタックという呼称だけで性能や拡張性が保証されるわけではなく、対応できる処理規模や効果は個別の構成によって異なります。
02 / IN PRACTICE
Full-Stack AI Infrastructureの活用例
たとえば、こんな場面で
生成AIモデルを社内で開発・提供する場合に、GPUサーバー、高速ストレージ、ネットワーク、学習用ライブラリ、推論基盤、クラスタ管理や監視の仕組みを組み合わせ、開発から本番提供までを支える共通基盤として利用することが考えられます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
製品を比較する際は、「フルスタック」という名称だけで判断せず、計算、保存、通信、開発、推論、運用管理、電力・冷却のうち、何が提供範囲に含まれるかを確認します。
参考資料
What Is AI Infrastructure? （新しいタブで開きます）DGX SuperPOD （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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