Runとは何ですか？
Run:aiは、AIおよび深層学習のワークロードのためにGPUコンピューティングリソースを強化することを目的とした強力なAI最適化およびオーケストレーションプラットフォームです。これにより、組織はAI開発プロセスを効率化し、リソース利用率を向上させ、急速に進化する人工知能の領域においてイノベーションを促進できます。
Runの特徴は何ですか？
Run:aiは、AIワークロードの効率的な管理を促進するために、多様な革新的な機能を提供しています。
AIワークロードスケジューラー: この機能は、AIライフサイクル全体に特化したワークロードスケジューラーを利用してリソース管理を最適化します。リソースがリアルタイムの需要に基づいて効果的に割り当てられることを保証します。
GPUフラクショニング: GPUフラクショニング機能を活用することで、ノートブックファームや推論環境向けにフラクショナルGPUを割り当てることができ、コスト効率を最大化します。これにより、同じインフラストラクチャでより多くのことが可能になります。
ノードプーリング: ノードプーリングを使用することで、異種AIクラスタを簡単に管理できます。この機能により、ノードプールレベルでのクォータ、優先度、ポリシーの設定が可能になり、ユーザーやワークロード間でのリソースの公正な配分が確保されます。
コンテナオーケストレーション: クラウドネイティブAIクラスタ上で、分散コンテナ化ワークロードをオーケストレーションできます。この機能は、オンプレミスまたはクラウドなど、さまざまな環境にワークロードを柔軟に展開することを可能にします。
フルビジビリティ: 詳細なダッシュボード、履歴分析、および消費レポートを通じて、クラウドおよびオンプレミスのセットアップ全体でインフラおよびワークロードの利用状況を把握できます。この透明性により、組織はリソース割り当てに関して情報に基づいた意思決定を行うことができます。
Runの特性は何ですか？
Run:aiは、将来を見据えた設計がされており、AIイニシアチブが効果的であるだけでなく、持続可能であることを保証します。主な特性は以下の通りです。
シンプルでスケーラブル: Run:aiのプラットフォームは、シンプルさとスケーラビリティを重視して構築されています。ユーザーは、簡単にカスタマイズされた作業スペースを立ち上げることができ、あらゆる規模のチームにアクセス可能です。
GPU最適化: GPUパフォーマンスを重視することで、Run:aiは組織が最新のハードウェアの進歩を効果的に活用できるようにします。この専門性は、AIインフラの投資収益率を最大化するのに役立ちます。
柔軟な展開オプション: 組織がクラウド、オンプレミス、またはエアギャップソリューションを好む場合でも、Run:aiはさまざまなインフラストラクチャ設定に展開可能です。この柔軟性は、多様な組織のニーズに応えるために重要です。
Runの使用例は何ですか？
Run:aiは、さまざまなシナリオで適用可能です。
AI研究開発: 研究者は、AI開発プロセスを加速させ、研究から本番への移行を迅速に行うことができます。
機械学習モデルのトレーニング: 組織は、最適化されたリソース割り当てとワークロード管理を通じて、機械学習モデルのトレーニングを効率化し、迅速なターンアラウンドタイムを実現します。
推論展開: プライベートLLMを利用して、ユーザーは推論モデルを効率的に管理および展開でき、AIソリューションをエンドユーザーに効果的に提供できます。
企業AIイニシアチブ: 競争優位を活用しようとする企業は、Run:aiを活用することでGPUの可用性を向上させ、AI投資のリターンを倍増させることができます。これには、BNYのような顧客の成功事例が示されています。
Runの使い方は？
Run:aiを使用開始するには、以下の手順に従ってください。
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インフラストラクチャを設定します: クラウドまたはオンプレミスのインフラストラクチャを選択し、Run:aiプラットフォームを実行するための必要条件を満たしていることを確認します。
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Run:aiをデプロイします: 指定されたドキュメントに従って、インフラストラクチャにRun:aiプラットフォームをインストールします。
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ノードプールを構成します: リソース割り当てを異なるチームやプロジェクト間で管理するためにノードプールを設定し、クォータや優先度に関するポリシーを設定します。
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作業スペースを立ち上げます: Run:aiインターフェースを使用して、AI開発チーム向けにカスタマイズされた作業スペースを立ち上げます。プロジェクトに最適なツールとフレームワークを選択します。
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監視と最適化: ダッシュボード機能を活用してワークロードの利用状況を監視し、パフォーマンスとリソース使用の最適化のために必要に応じて調整を行います。
