Run:ai とは
Run:ai は、2018年イスラエルで設立され、AIインフラの基盤を提供し、あらゆる業界の組織がAI時代のイノベーションを加速することを目的とするMLOpsのテクノロジーカンパニーです。 Kubernetesを中心としたクラウドネイティブ技術のエキスパートが豊富に在籍し、独自のIPを多数所有し、大規模 GPUクラスターの構築を多く経験しています。NVIDIA社 DGX 認定ソフトウェアのうちの1社であり、NVIDIA Premier Inception Partnerで、様々なAI市場（ヘルスケア、自動運転、防衛、エネルギ、リテール）に採用が広がっています。
企業のAI開発における課題
AI開発のためのインフラとして、計算リソースにはGPUを準備し、効率的にコンテナ管理をするコンテナオーケストレーションとして、デファクトスタンダードであるKubernetesを導入する企業が増えました。モデル開発に携わるAIエンジニアは、下記のような課題を抱えています。
インフラがサイロ化し、GPUリソースを活用できていない
各部門もしくは個人専用のGPUとなっており、計算リソースの共有ができておらず、非効率な作業が強いられています。
AI開発サイクルにおける遅延の発生
モデル構築、トレーニング、本番稼働など、AI開発の各段階で必要とするGPUリソースは異なるが、優先順位設定ができない場合、一部の部門やクリティカルでないジョブがGPUリソースを独占してしまい、深刻な遅延を引き起こしてしまいます。
Kubernetesの知識習得
コンテナオーケストレーションやKubernetesに触れた経験のない開発者にとって、AI開発環境の構築を進めるためには、Kubernetesを含む多くのソフトウェアについて時間をかけて知識や構築ノウハウを習得しています。
Run:ai Atlas Platform が解決
Run:ai社が提供するAtlas Platformは、 GPUリソースの動的かつ自動的なチーム間共有を実現するプラットフォームで、Kubernetesのプラグイン（ソフトウェア）として提供されます。
組織で横断したGPUリソースのフル活用
複数のGPUを共有プール化し、複数の組織、プロジェクトを横断して、計算リソースをフルに活用できる環境を提供します。また単一のGPU上で複数のコンテナやVMを実装可能で、GPU使用率を最大化し企業のROIへ劇的な影響を与えることができます。
優先順位にあわせた完全自動のGPUリソース割り当て
ミッションクリティカルなワークロードを常に最優先し、他のジョブを自動的に先取りして即座にGPUリソースをスケジューリング可能です。また計算リソースをチームで効率的に運用することができます。
既存のKubernetes環境にアドオンして、豊富な機能を追加
Run:ai社独自テクノロジーによる抽象化レイヤーにより、ユーザー側でKubernetesの知識を必要とすることなく、スケジューラーや一元管理ユーザーインターフェイスなどの機能を追加することができ、ユーザーは自身のAI開発に専念することができます。
詳細資料はこちら
Run:ai Atlas Platformの詳細について、ダウンロード資料をご用意しております。
ぜひご活用ください。
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マクニカではNVIDIA製品を中心としたMLOpsソリューションを提供し、企業のAI基盤構築にて多くの実績がございます。
AI開発における課題とそれらを解決するRun:ai Atlas Platform にご興味をお持ちの方は、ぜひお気軽にお問合せください。
AI TRY NOW PROGRAM とは
NVIDIA開発環境上で最新のAIソリューションを自社への導入前に検証できるサポートプログラムです。
NVIDIA AI Enterprise、NVIDIA Omniverseをはじめとするソフトウェア製品の理解を深めて、導入目的の実現性を事前に調査可能です。
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