生成AI時代の“高速GPU”活用術 「調達困難」「高コスト」をどう乗り越える？：AIインフラの悩みを解決

人工知能（AI）技術の活用に欠かせないGPU（グラフィックス処理装置）。GPUを中心としたインフラを一般企業が利用する場合、どのような方法を選択できるのか。インフラの進化と併せて解説する。

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　世の中が生成AI（人工知能）ブームに沸く中、AI技術の活用に欠かせない存在として需要が高まっているのがGPU（グラフィックス処理装置）だ。その名が示す通り、もともとはグラフィックス処理に特化したプロセッサとして誕生した。GPUは多数のコアを搭載することから並列処理を得意としており、近年は機械学習による大規模なデータの学習や推論においても一躍注目されることになった。

　画像認識系AI技術を中心に、GPUの需要は過去10年以上にわたって高まってきた。2022年11月にチャットbot型AIサービス「ChatGPT」が登場して以降は、さまざまな生成AIツールの台頭で「2段目ロケットの点火」とも言えるような状況をもたらし、GPUの需要に弾みが付いた。

　ただし大規模なGPU導入のハードルの高さを前に、尻込みしてしまう企業もあるだろう。一般企業が最先端のAI領域に挑戦するのは現実的なのか――。結論から述べると、一般企業でもGPUを搭載した大規模なサーバ群を比較的容易に調達・利用できる環境が整いつつある。その具体的な方法とは何か。

※本稿は、TechTargetジャパンからの転載記事です。