AIインフラは、AIモデルの構築、トレーニング、展開に必要なハードウェア、コンピューティングリソース、ストレージ、ネットワークフレームで構成されています。
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企業のGPU使用率は平均5%程度であり、そのことが実用レベルのAI推論において、コンピューティングインフラを最も予測困難なコスト要素にしています。
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クラウドハードウェアをワークロードの需要に合わせて直接調整することで、過剰なプロビジョニングを防ぎ、コンピューティングコストを大幅に削減できます。
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AI導入評価フレームワークは、インフラリーダーが自社のスタックを客観的に評価し、高額なアーキテクチャを再構築する事態を回避しながら、AIワークロードを効率的にスケーリングするのに役立ちます。
動画の文字起こし
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Are your GPUs doing any work or just sitting around looking busy? Enterprise GPU utilization can be shockingly low, as low as 5% in some cases, which means organizations are burning through cloud budgets and power without getting anywhere near the AI performance that they expected.
I'm Vineeth from Akamai Cloud, and in our August briefing, we've pulled together three resources to help your team change that figure.
First, watch our on-demand webinar called Right Compute, Right Time, Right Cost. It explores how to match the right infrastructure to the right workload without going over the top with over-provisioning everything.
Next, take our six-minute AI adoption challenge. In less time than it takes you to finish your morning espresso, you can benchmark your AI maturity, uncover potential gaps, and see where your organization should focus next.
Lastly, download the guide we pulled together called "Architecting a Path to AI Adoption." It's a practical guide to helping you build infrastructure that helps move AI out of experimentation and into production.
Now remember, the goal isn't simply to spend more on AI. It's to get more from every dollar, every watt of power, and every GPU. Come and explore the August briefing and check out all three resources today. And enjoy that coffee.
よくある質問（FAQ）
よくある質問（FAQ）
AIインフラは、AIモデルの構築、トレーニング、展開に必要なハードウェア、コンピューティングリソース、ストレージ、ネットワークフレームで構成されています。
GPU使用率は、ハードウェアのサイズをワークロードの需要に合わせて直接調整し、動的スケーリングを活用し、推論処理のスタックを最適化することで改善することができます。
AI導入評価とは、組織のインフラ成熟度を同業他社のデータと比較し、クラウドアーキテクチャの意思決定を支援する診断ツールです。
Akamai Cloudでは、高性能なAI推論ワークロードに最適化された分散コンピューティング、低レイテンシーのGPUインスタンス、およびクラウドストレージを利用できます。