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  • 2019/06/25

AI活用に必須のGPUサーバ、「第3の調達方法」を知っているか

AIやディープラーニングは、さまざまな領域での活用が期待されている。しかし、これらをフル活用しようとすると、それ相応のマシンスペックが必要になる。特にディープラーニングでは、求められる認識精度が高いレベルであればあるほど、ハイスペックなGPU搭載マシン(以下、GPUサーバ)の利用が必須となる。マシンの調達に際し、自社購入あるいはクラウドサービス利用かを検討するだろうが、どちらにも一定のリスクが存在する。そこで本稿では“自社購入”“クラウド利用”のそれぞれの特徴を考察し「第3の調達方法」を紹介する。

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AI活用には処理能力の高いGPUサーバが必要になるが、自社購入とクラウドサービス利用にはそれぞれデメリットも存在する
(Photo/Getty Images)

「自社購入」「クラウドサービス利用」が調達方法の最適解とは言えない3つの理由

 AI(人工知能)という言葉を耳にしない日はない。中でも人間の脳神経回路をモデルにした多層構造アルゴリズムを用いるディープラーニング(ディープラーニング)は、学習データから自律的/自動的にパターンを認識することから、その可能性に注目が集まっている。

 IoT(Internet of Things)の普及で、企業が取得できるデータ量は飛躍的に増大した。こうしたデータをビジネスの“原動力”にするために、また少子高齢化による労働人口の減少を踏まえてもAIの活用は欠かせない。

 近年ではAI技術のオープン化が進み、SaaS(Software as a Service)モデルも登場。中堅・中小企業などでもAIやディープラーニングの活用への機運が高まってきている。

 ディープラーニングを活用する場合、留意しなくてはならないのがマシンのスペックだ。ディープラーニングに用いられるマシンには「高性能な計算処理能力」が求められる。CPU(Central Processing Unit)よりも計算処理能力が格段に高いGPU(Graphics Processing Unit)を搭載したマシンの利用がほぼ必須となる。

 そこでAI活用を考える企業はまず「GPUサーバを自社で購入」「GPUを使えるクラウドサービスを利用」の2つの方法を検討するだろう。しかし、現在のディープラーニング活用ニーズを考慮すると、どちらにも一定のリスクが存在する。

この記事の続き >>
・オンプレ運用・クラウド活用に内在する3つのリスク
・「第3の選択肢」とは何か
・通常のオフィスでも使える“ちょうどいい”GPU搭載マシン

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