AI開発で
AI用インフラ管理者
AIテクノロジーギャップを埋める
高価な高性能GPUなので処理時間は半分くらいになって欲しい！
20%程度しか速くなっていない…
期待ほど処理時間が短縮されない理由
| クラウドA | クラウドB | クラウドA +Fixstars AI Booster |
クラウドB +Fixstars AI Booster |
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|---|---|---|---|---|
| ノード月額利用料 | 1076万円 （オンデマンド） |
300万円 （月額固定） |
1076万円 （オンデマンド） |
300万円 |
| 処理性能 | 1（基準） | 1倍 | 2.5倍 | 2.5倍 |
| 利用期間 | 6か月 | 6か月 | 6か月 | 6か月 |
| 環境構築・サーバー準備期間 | 1か月 | 1か月 | ー | ー |
| 実行できる学習回数 | 2.0回 | 2.0回 | 5.9回 | 5.9回 |
| 1回の学習にかかる日数 | 76日 | 76日 | 30日 | 30日 |
| 1回の学習にかかる費用 | 6,538万円 | 1,823万円 | 2,179万円 | 608万円 |
高度な計算能力と大量のデータ処理が求められる分野において、
GPUの性能を最大限に引き出し、開発効率と生産性を大幅に向上させることが可能です。
お客様の開発環境やご要望に応じたAIモデルの高速化やFixstars AI Boosterのチューニングを行います。
お客様のニーズや開発環境に合わせて、GPUサーバーのご提案やセットアップ支援を行います。
NVIDIA社製ハイエンドGPU搭載サーバーが利用可能な各種クラウドサービスやオンプレサーバーをご提案いたします。
原則として変更不要です。生成AI/LLMで使われる標準的なOSSミドルウェアで提供しているため、通常は共通コードで動作します。さらなる性能向上のために引数追加などが推奨されることもあります。
可能性は十分にあります。お手元の処理のオプションにもよりますが、一般的には利用が難しい一方で効果の高い機能も導入済みのため、追加効果が見込めます。実際の推定にはGPU利用診断サービス等もご利用ください。
利用しているサーバー条件や想定される処理手法に合わせてミドルウェアをチューニングすることで実現しています。例えばGPU通信の機能やファイルストレージは、ハードウェアの接続関係などを見て、生成AI/LLMに適した形で導入されています。
フィックスターズの長年の高速化エンジニアリングサービスの実績と培った技術力により、ハードウェアからAI学習手法まで、幅広い技術スタックに対応できる専門家集団が、日々開発しているからです。
