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第69回　AI-Ready Enterprise PlatformによるAIの主流化 (野田貴子) 2022年1月

こんにちはー。野田貴子です。今回も英語が苦手な方向けに海外の人気コラムを意訳したものをご紹介します。新年企画ということで昨年後半のブログを紹介します。

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現在では、結果が出るまで時間がかかる近代化ソリューションに投資するための時間的な余裕（そして今の経済環境では資金的な余裕）がある企業はほとんどありません。つまり、企業は近代化のための迅速なリターンを求めて疲弊しています。企業は複雑なKubernetes、人工知能（AI）、機械学習（ML）の環境構築に悩まされている余裕はないのです。

アプリケーションチームは迅速に対応する必要がありますが、従来のITではチケット制の要求が多く、必要なペースでインフラを提供することができません。さらにチームは、ネットワークやストレージに関連するインフラ運用にかなりの時間を費やし、開発するための時間が奪われています。その結果、新しいアプリケーションの市場投入までの時間がますます長くなっています。このように近代化のソリューションは身動きが取れない状態です。

AIの民主化

企業は、ワークロードをよりシンプルにする自動化プラットフォームへのアクセスを必要としています。その環境は、リッチな分析を行うためのAI、機械学習、ディープラーニングのアプリケーションと連携する必要があります。また、アジャイルである必要があり、AIのトレーニングや推論のワークロードが必要とするインフラサービスを提供する必要もあります。

VMware vSphereは、vSphere 7でKubernetesをコアに再定義し、アプリケーションのニーズの望ましい状態仕様としてインフラをプロビジョニングすることができるようになりました。これは、トレーニングや推論モデルのニーズに合わせて特定のGPUアクセラレーターやサーバー、ストレージリソースをプロビジョニングする必要があるAIワークロードにとって、特に興味深いものです。vSphere 7では、インフラの動的なアジリティにより、こうした複雑さがすべて取り除かれAIが民主化されています。

VMwareとNVIDIAは、強力なAI-Ready Enterprise Platformを提供するためにパートナーシップを拡大しました。新しく提供されるNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアスイート（アナウンスはこちら）は、vSphere上でのみ動作するようにNVIDIAによって最適化され認定された、AIのツールとフレームワークがある、エンドツーエンドのクラウドネイティブスイートです。VMwareとNVIDIAは共同でAIワークロードを迅速に展開、管理、拡張するための即利用可能なソリューションを提供し、企業におけるAI・機械学習の導入を促進します。データサイエンティストは認定されたエンタープライズのAIコンテナベースのモデルをNVIDIA AI Enterpriseカタログから選択し、そのモデルをKubernetesで展開する際に、必要で適切なリソース（GPU、コンピュート、メモリ、ストレージ）をvSphereがプロビジョニングします。オンプレミスでの展開をさらに容易にするために、大手システムメーカーはNVIDIA AI Enterpriseを搭載したvSphere上のAIワークロードに最適化されたNVIDIA認定システムを提供しています。

AIの民主化のためのもう一つの重要な側面は、加速したコンピューティングハードウェアをより上手に共有し、その利用率を高めることであり、それが仮想化の力になります。つまり、AIがITの中で特別なケースの範疇ではなくなったことを意味します。従来は管理者がデータサイエンティストのために独自のサイロ型ハードウェアを構築しなければならず、関係者全員にとって時間の無駄になっていました。vSphereではAIはITの中で管理されたセットアップの一部となります。

データサイエンティストが学習済みのAIや機械学習モデルを作成する際に、プライベートサイロのハードウェアを管理することで、データサイエンティストの貴重な（そして高価な）時間を無駄にすることがなくなります。データサイエンティストは自分のマシンを管理したり、必要なソフトウェアを設定したりする必要がなければ、はるかに生産性が向上します。すべてがうまくいくのです。

また、仮想化インフラに搭載されているGPUの大衆的な機能セットに甘んじる必要もありません。NVIDIAとVMwareは密接に協力して、AIに合わせて調整されたハードウェア（NVIDIA A100やA30 GPUなど）の価値をすべて仮想化にもたらしました。 vSphere 7はvSphere Distributed Resource Schedulerを使用して、クラスタ全体のGPUが強化されたサーバにワークロードを自動的に配置します。これにより、最適なリソース消費を実現し、パフォーマンスのボトルネックを回避しています。

vSphereは、NVIDIAのMulti-Instance GPU（MIG）技術にも対応し、GPUのパーティショニングを可能にしました。これにより、GPUハードウェア上で共有するVM同士を厳密に分離しながら、利用率をさらに高めることができています。MIGはvSphereでおなじみのNVIDIA vGPUプロファイルの新しい裏付けとなる仕組みで、GPUを共有しているコンシューマーやVMにQuality of Serviceレベルを提供することができます。これは、AI・機械学習における推論や、よりコンパクトなトレーニングのジョブに特に役立ちます。vSphereでは、vGPUを搭載したVMをライブマイグレーションすることも可能で、インフラのメンテナンスやアップグレード時にサービスを停止することなく運用するために特に有効です。

AIや機械学習を民主化することで、誰もが未来に向けたチャンスを得ることができます。AIと機械学習の使用例としては、カメラから集めたデータを活用するメーカーが挙げられます。工場に設置されたカメラからの画像を処理できる機械学習モデルを導入することで、作業員の安全をサポートしたり、稼働率を高めるための予知保全を展開したりするなど、業務上の多くの課題に対処することができます。

デジタルビジネスを推進するAI-Ready Enterprise Platformの提供

vSphere 7は、エンタープライズにおけるAIの主流化に貢献しています。企業にとってAIや機械学習はすぐにでも実現可能なものになりました。VMwareとNVIDIAが提供するAI-Ready Enterprise Platformは、AIやM機械学習の取り組みに伴う複雑さに対応し、AIのためにインフラを近代化し、企業が自信を持ってAIを活用してビジネスを変革できるようになります。

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