AIインフラとAssured Workloads

AIインフラとAssured Workloads

目次

1. 導入
2. Assured Workloadsの概要
3. Google CloudとNVIDIAのAIアクセラレーション
4. NVIDIAのGPUの利点
5. Assured WorkloadsとNVIDIAの統合
6. AIワークロードにおける課題
7. AIワークロードのスケーリング
8. Assured WorkloadsとNVIDIAの利点
9. 安全性とコンプライアンスへの対応
10. ビジネスの効果とリスクの管理

[1] 導入

こんにちは、私はChloeです。開発者アドボケートの一人です。このビデオでは、Google Cloud上のNVIDIA GPUを利用して、AIの処理を高速化する方法を紹介します。規制要件に従う必要がある場合でも、どのようにすればシンプルに処理を行えるかをお見せします。まずは規制を受けるお客様がクラウドへの移行時に直面する共通の課題について簡単に repあさります。その後、Google CloudのAssured Workloadsがこのプロセスを簡単にする方法をご紹介します。その後、NVIDIAの技術をAssured Workloadsと組み合わせてAIの高速化を行う方法をお見せします。デプロイされたソリューションのデモも行いますので、実際の動作をご覧いただけます。NVIDIAとGoogle Cloudがいかに規制されたAIニーズに対応するのに役立つか、学んでいきましょう。準備はできましたか？それでは始めましょう！

[2] Assured Workloadsの概要

Google CloudのAssured Workloadsは、コンプライアンス要件をサポートするために、特定の環境にセキュリティコントロールを適用して、クラウド体験の品質を損なうことなく、お客様に提供する機能です。組織は適切な規制フレームワークを選ぶだけで、Google Cloudが世界中の規制要件をサポートするための必要なクラウドコントロールを提供します。Assured Workloadsのより詳細な概要については、「Assured Workloadsの紹介」ビデオをご覧ください。

[3] Google CloudとNVIDIAのAIアクセラレーション

VMやコンテナ上の特定のワークロード（機械学習やデータ処理など）を高速化するために、Compute EngineとKubernetes EngineはNVIDIAのグラフィックス処理ユニットを提供しています。NVIDIA Accelerated Computing on Google Cloudは、さまざまなAIニーズに対応するアクセラレータオプションを提供しています。大規模なAIトレーニングには、最大80ギガバイトのGPUメモリを搭載したNVIDIA A100 GPUを使用できます。これには、単一のVMマシンシェイプに16個のA100 GPUを接続する能力も含まれており、現在の市場で最も大きな単一ノードGPUインスタンスです。AI推論には、Google CloudのNVIDIA T4が低遅延ニーズに対応し、強力な価格性能を提供します。また、お客様はエンタープライズ向けのNVIDIA NGCからGCPにNVIDIA AIソリューションを展開することもできます。これはエンタープライズ向けのサービス、ソフトウェア管理ツール、エンドツーエンドのAIワークフローをサポートしています。

[4] NVIDIAのGPUの利点

AIは技術の構築や対話方法を変革し続けていますが、高度に規制された環境でのAIワークロードの実行は困難な課題となることがあります。現在、インフラストラクチャやプラットフォーム、ツール、ソリューションなど、さまざまなAIサービスが存在しますが、高度に規制されたお客様やワークロードをサポートするクラウドインフラストラクチャで利用できないことがあります。これにより、開発者は予測不可能な価格設定や最新のAI技術へのアクセス制限に直面することがあります。NVIDIAのGPUとAssured Workloadsのおかげで、コンプライアンスとセキュリティを確保しながら、Google CloudとNVIDIAのAI技術を利用してビジネスの課題を解決することができます。また、企業向けのAIソフトウェアとソリューションのパブリックカタログを利用することで、フレームワーク、SDK、準備が整ったモデルにアクセスして、必要なカスタムAIソリューションの構築を支援します。Google Cloud Marketplaceからのワンクリック展開を通じて、NVIDIA AI Enterpriseを使用することで、安全かつコンプライアンスを確保しながらAIソリューションを簡単に展開することができます。必要な時には専任のサポートも利用できます。Assured WorkloadsとNVIDIAの統合を活用することで、異常検出、製造、予防保守、画像分類タスクなどのユースケースに取り組むことができます。これにより、安全かつコンプライアンスを確保しながら、コストやリスクを削減しながら、迅速かつ簡単にソリューションを構築および実行できるようになります。

[5] 安全性とコンプライアンスへの対応

高度に規制された環境でAIワークロードを実行する際には、安全性とコンプライアンスの要件を考慮する必要があります。Assured WorkloadsとNVIDIAの統合を利用することで、お客様は適切なセキュリティコントロールと規制要件に対応するクラウドコントロールを簡単に適用できます。Assured Workloadsは、お客様が選択した規制フレームワークに基づいて、必要なセキュリティコントロールを設定し、グローバルな規制要件をサポートします。これにより、安全性とコンプライアンスが確保されるだけでなく、クラウド体験の品質も維持することができます。

[6] ビジネスの効果とリスクの管理

Assured WorkloadsとNVIDIAの統合を活用することで、AIワークロードを安全かつコンプライアンスを確保しながら実行することのビジネス上の利点とリスクの管理を実現できます。 AIの利用により、異常検出、製造、予防保守、画像分類などのビジネス上の問題に効果的なソリューションを迅速に構築および展開できます。また、安全性とコンプライアンスが確保されることで、リスクを最小限に抑えることができます。さらに、NVIDIAのAIソリューションのパブリックカタログを通じて、フレームワーク、SDK、既存のモデルにアクセスすることで、カスタムAIソリューションの構築を迅速化および簡素化できます。Google Cloud Marketplaceを介してワンクリックデプロイメントでNVIDIA AI Enterpriseを使用することで、セキュリティとコンプライアンスを確保しながら、必要なサポートを備えたAIソリューションを簡単に展開できます。

ハイライト

• Assured WorkloadsとNVIDIAの統合で、規制要件を満たしながらAIワークロードを実行
• Google CloudのNVIDIA GPUを使用して効率的なAIアクセラレーションを実現
• 企業向けのAIソフトウェアとソリューションのパブリックカタログへのアクセス

FAQ

Q: NVIDIAのGPUは何を特長としていますか？ A: NVIDIAのGPUは高度なAIアクセラレーションを可能にする強力な処理能力を持っています。

Q: Assured Workloadsはどのようにセキュリティとコンプライアンスをサポートしますか？ A: Assured Workloadsは、適切なセキュリティコントロールを提供し、選択した規制フレームワークに基づいてグローバルな規制要件をサポートします。

Q: NVIDIAのAIソリューションのパブリックカタログにはどのようなものがありますか？ A: NVIDIAのAIソリューションのパブリックカタログには、フレームワーク、SDK、準備が整ったモデルなどが含まれており、カスタムAIソリューションの構築を迅速化および簡素化します。

リソース

• Assured Workloadsの紹介ビデオ：リンク
• Google Cloudのドキュメント：リンク
• NVIDIAのAI Enterpriseの詳細：リンク