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■AI基盤のGPUは3形態（クラウド／オンプレ／ハイブリッド）で考える
企業におけるAI活用が広がる中で、GPUインフラは「オンプレミス」「クラウド」「ハイブリッド」という3つの形から、自社の状況に合う選び方が求められています。始めやすさ・運用のしやすさ・コストの見通しなど、重視したいポイントが組織ごとに異なるため、進め方を整理しておくことが重要です。
■クラウドはコストが膨張し、オンプレは設計・構築の負担が大きい
クラウドはスピーディに始められる反面、利用が拡大すると従量課金が積み上がり、コストが想定を大きく上回るケースがあります。そのため、継続利用を前提にした費用設計や運用の見直しが必要になります。一方、オンプレミスGPUの導入は設計・構築フェーズで専門知識が必要となり、自社で担うには負担が大きいため、検討から外してしまうことが多いのではないでしょうか。
■拡張容易なアプライアンスでオンプレ導入の負荷を下げ、TCOを平準化
本セミナーでは、GPUインフラ選定を「クラウドかオンプレミスか」の二択で捉えるのではなく、まず 「どのフェーズで、どの程度のGPU利用を想定するか」を整理したうえで、試行段階から定常運用へ進む過程における オンプレミス／クラウド／ハイブリッドの使い分け方を解説します。
また本セミナーでは、オンプレミス導入の設計・構築負担を抑える具体的な方法として、NVIDIA製GPUを搭載した アプライアンス型のAIエージェント運用基盤を例に、実際の構成や考え方をご紹介します。検証・構成済み基盤を活用することで、 機器選定や設計にかかる検討負荷を削減し、導入時の判断をシンプルにして導入を進めやすくするとともに、 拡張を前提とした構成により運用後のコスト見通しも立てやすくなります。これにより、クラウド利用が増えた際に起こり得るコスト膨張を抑えつつ、オンプレミス／ハイブリッドの活用によってTCOの平準化につなげられます。
■こんな方におすすめ
- AI基盤を検討しているが、オンプレミスGPUは構成設計のハードルで前に進めない方
- クラウド利用が増えてコストが気になり、オンプレミス/ハイブリッドも含めて現実的に見直したい方
- 導入の検討負荷を下げ、拡張も見据えてAI基盤のTCOを平準化したい方
■主催・共催
株式会社トゥモロー・ネット
■協力
株式会社オープンソース活用研究所
マジセミ株式会社
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マジセミは、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。
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