2024年10月10日、カリフォルニア州サンフランシスコ『AMD Advancing AI』にて、デル・テクノロジーズ社は、業界で最も幅広い生成AIソリューション ポートフォリオをさらに拡張し、「Dell AI Factory」に AMD 環境に特化したソリューションを加えたことを発表しました。今回のソリューションは、数々の強化された AI 機能を提供し、これまで以上の拡張性と柔軟性によって、エンタープライズ企業が進化するテクノロジー環境の中でも競争力を持ち続けることを可能にします。
5つの新製品をリリース
PowerEdge XE7745
4U 空冷シャーシに第5世代 AMD EPYC プロセッサーを搭載し、最大8つのダブル幅または16のシングル幅 PCIe GPUをサポートします。AI推論、モデルの微調整、および高性能コンピューティング向けに設計された内部 GPU スロットは、ネットワーク接続用の8つの追加の Gen 5.0 PCIeスロットと組み合わせることで、従来の2倍の DW PCIe GPU 容量を備えた高密度で柔軟な構成を実現します。
PowerEdge XE7745 サーバーは、2025年1月より全世界で提供開始予定です。
PowerEdge R6725 及び PowerEdge R7725
第5世代 AMD EPYCプロセッサーを搭載し、高いパフォーマンスとスケーラビリティーに最適化されています。新しい DC-MHS シャーシ設計により、空冷能力の強化と500W CPUのデュアル搭載が実現され、厳しい熱課題に対処しつつ電力効率を向上します。高負荷のデータ分析やAIワークロードを拡張性に最適化された構成で支え、仮想化、データベース、AIなどのワークロードで記録的なパフォーマンスを発揮します
DC-MHS とは、Data Center Modular Hardware Systemの略で、データセンターのサーバーやその他のハードウェアコンポーネントをモジュール化するためのオープンな業界標準です。従来のサーバー設計では、CPU、メモリ、ストレージなどのコンポーネントが固定された構成でマザーボードに搭載されていましたが、DC-MHS では、これらのコンポーネントを独立したモジュールとして設計し、相互に交換可能にすることで、柔軟性と拡張性を高めます。
PowerEdge R6715 及び PowerEdge R7715
第5世代AMD EPYCプロセッサーを搭載し、パフォーマンスと効率を向上させるとともに、前世代より強化されたドライブ容量でより高いストレージ密度も実現します。さまざまな構成オプションが用意されたこれらのシングルソケットサーバーでは、24 DIMM（2DPC）のサポートにより、メモリ容量が前世代の2倍となっています。多様なワークロード要件に対応し、1Uおよび2Uのコンパクトなシャーシで最大限のパフォーマンスを発揮します。
PowerEdge R6715, PowerEdge R7715, PowerEdge R6725, PowerEdge R7725 サーバーは、2024年11月より全世界で提供開始予定です。
HPCテクノロジーズは、高い AI 性能を限界まで引き出すシステムインテグレーションをご提供します。
AI は、近年目覚ましい進化を遂げ、様々な分野で革新的な変化をもたらしています。企業は、AI の力を活用することで、業務効率の向上、新たなビジネスモデルの創出、研究開発における新たな知見の発見など、多くのメリットを享受できます。しかし、AI を最大限に活用するためには、適切なシステムインテグレーションが不可欠です。
高いAI能力を限界まで引き出すためには、以下の要素を考慮したシステムインテグレーションが重要となります。
高性能なハードウェアの選定
AI 処理には、大量のデータ処理と複雑な計算が求められます。そのため、高性能なCPU、GPU、メモリ、ストレージなどを備えたハードウェア環境を構築することが重要であり、長年の HPC 分野、AI 分野での取り組みにより蓄積されたノウハウを活用してお客様の研究活動を支援いたします。
最適なAIソフトウェアの導入とジョブ管理システム
AI を実現するためのソフトウェアは、目的に合わせて適切に選択する必要があります。深層学習、機械学習、自然言語処理など、様々なAI技術に対応したソフトウェアがあり、それぞれに得意な分野や特徴があります。要件に応じて最適なソフトウェアを選定し、効率的なAIシステムを構築いたします。
また、CPU、GPU、メモリ等の計算リソースを効率的に活用するためには、安定したジョブ管理システムとその高度な設定が求められます。弊社では、Altair Grid Engine 及び PBS Professional などをはじめとした実績あるジョブ管理システムをハードウェアに実装し、効率的なジョブ運用及びリソースマネージメントを実現します。
大規模データの効率的な活用
AI の精度は、学習に使用するデータの量と質に大きく依存します。そのため、大量のデータを効率的に収集、処理できるシステムを構築することが重要です。HPC 分野で活用されてきた大規模で高い I/O 性能を有するストレージ技術を活用し、AI 学習に必要なデータを効率的に処理することで、AIの精度向上に貢献できます。
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