ブログ

NVIDIA NIM と GPT-in-a-Box 2.0 がエンタープライズ生成 AI を加速する 3 つの方法

執筆者:Mike Barmonde

June 4, 2024 | min

NVIDIA と Nutanix の最新の発表の内容は、生成 AI のデプロイメントと利用がこれまで以上に迅速になったことを意味します。

NVIDIA は Computex 2024 において、NIM マイクロサービスの提供を発表しました。このサービスは、NVIDIA AI Enterprise を利用する NVIDIA 開発者プログラムのメンバーに対して、生成 AI プロジェクトを加速するために無償提供されます。この発表は、.NEXT 2024 における Nutanix の最新の生成 AI に関する発表と密接に関連しています。NVIDIA NIM は、近日公開予定の Nutanix GPT-in-a-Box 2.0 ソリューションに統合される予定です。これにより、ユーザーは特別なインフラやアーキテクチャを必要とせずに、生成 AI を数分でデプロイできるようになります。

Nutanix GPT-in-a-Box 2.0 と NVIDIA NIM の連携を示す図

これらの最近の発表の価値は、いくつかの流行語よりも深いものです。NVIDIA AI Enterprise NIM と Nutanix GPT-in-a-Box の組み合わせは、エンタープライズ向け生成 AI 展開をより迅速に進められるだけでなく、さらに重要なことに、日々変化する AI 環境に適応できることを意味します。

しかし、生成 AI の成功に、適応性は不可欠なのでしょうか。もちろんです。その理由は、3 つあります。

1. 新規および更新された生成 AI モデルへのクイックアクセス

生成 AI モデルは、常に改善されています。今日のトップパフォーマーは、明日のニーズに最適なモデルではないかもしれません。大規模言語モデル(LLM)の一貫性、サポート、実行可能性も考慮すべき重要なポイントです。以前のコードプロジェクトと同様に、LLM の行き詰まりは、生成 AI の提供を失速させたり、脱線させたりする可能性があります。

Hugging Face Open LLM リーダーボードのベンチマーク(2024年5月29日時点)

NVIDIA NIM と Nutanix GPT-in-a-Box により、モデルの更新や交換のワークフローがシームレスになります。

NVIDIA NIM は、エンタープライズ生成 AI 向けにキュレーションされた LLM のライブラリを提供します。これらのモデルは、開発者が生成 AI アプリをモデルに接続するために活用する API に結びついています。NVIDIA NIM によるモデルの変更や交換は、エンドユーザーには見えず、結果をすばやく確認できます。

新しいモデルはますます強力になり、画像、オーディオ、さらにはビデオなど、テキスト以外にも複数の種類の生成された AI コンテンツが追加されています。これらのマルチモーダルモデルは、生成 AI コンテンツ作成のための単一のインターフェースを作成します。

NVIDIA の LLM マルチモダリティの抽象概念

Nutanix GPT-in-a-Box は、生成 AI および NVIDIA NIM のモデル、データセット、インフラを管理するプラットフォームを構築します。これらのモデルとデータは、エッジからパブリッククラウドまで、ユーザーに最も近い場所に配置され、性能を確保します。GPT-in-a-Box のインフラは、コンピューティング、ネットワーキング、ストレージ、GPU などの一般的なハードウェア要素を全て単一のフォームファクタに組み合わせたハイパーコンバージェンスに基づいており、小さなクローゼットから大規模なデータセンターまでスケールアップ/スケールダウンすることが可能です。

NVIDIA NIM と GPT-in-a-Box を組み合わせることで、選択肢、適応性、スピードを備えたモデルの「工場」が実現されます。これにより、最適なモデルを選ぶプレッシャーがなくなり、代わりに適切なモデルを選択できるようになります。

2. 生成 AI モデルとデータのプライベートコントロール

Nutanix GPT-in-a-Box で生成 AI を実行すると、回復力と拡張性に優れたネイティブデータサービスが提供され、NVIDIA AI Enterprise NIM ユーザーに生成 AI ワークフローのストレージのための強固な基盤を提供します。

Nutanix Data Services for Kubernetes の図

生成 AI のワークロードとモデルは、主にコンテナ上で実行されます。NVIDIA NIM は、それ自体がマイクロサービスとコンテナのセットです。GPT-in-a-Box は、エンタープライズデータの可用性、データ管理、バックアップ、リカバリのシンプルさを必要とする多くの生成 AI チーム向けに、コンテナデータサービスである NVIDIA NIM 向け NDK(Nutanix Data Services for Kubernetes) を提供しています。

多くのお客さまが生成 AI のセキュリティとプライバシーを求めており、どちらも Nutanix が提供するデータファブリックに組み込まれています。生成 AI ワークロードをどこで実行しても、 Nutanix Cloud Clusters を使用したパブリッククラウドでも、データは保護されます。

3. ソフトウェア定義のインフラが生成 AI の成功を加速

生成 AI は急速に変化しており、生成 AI モデルとデータの両方を実行、保護、保存するには、幅広いコンピューティング性能とストレージ容量が必要です。Nutanix と NVIDIA は、ブロック、ファイル、オブジェクトストレージ全体で一貫したデータサービスを提供しながら、新しい GPU を簡単に同化できるソフトウェア定義のアーキテクチャ上で動作する新しいモデルや更新されたモデルへのアクセスを簡素化するために協力しています。

NVIDIA AI Enterprise と GPT-in-a-Box による Nutanix クラウドプラットフォームは、スケーラブルなインフラプラットフォームとスケーラブルな生成 AI フレームワークを組み合わせた生成 AI の特別なソースであり、AI ワークロードを実行する場所を問わず、ビジネスに適応できる迅速な結果を実現します。

今こそ AI の時代

今こそ、AI 戦略を実践する絶好の機会です。NVIDIA NIM は、ターンキー API とモデルを使用して生成 AI を使い始めるための無料の方法を開発者に提供します。Nutanix GPT-in-a-Box は、あらゆるデータをどこにでも拡張できるソフトウェア定義のインフラにより、NVIDIA NIM の導入を加速します。

次のステップは?

会社概要

Nutanix は、クラウドソフトウェアのグローバルリーダーであり、クラウド間でアプリやデータを運用するための単一プラットフォームを企業に提供しています。Nutanix の活用により、企業は複雑さの軽減と運用の簡素化を実現し、ビジネスの成果に集中することが可能になります。Nutanix は、HCI(ハイパーコンバージドインフラ)のパイオニアとしての実績をもとに、一貫したシンプルかつコスト効率の高いハイブリッド・マルチクラウド環境の構築を支援し、世界中の企業から高い信頼を獲得しています。詳細は、www.nutanix.com をご覧いただくか、ソーシャルメディアで @nutanix をフォローしてください。

©2024 Nutanix, Inc.All rights reserved.本文書に記載された、Nutanix、Nutanix のロゴ、および Nutanix のその他全ての製品およびサービス名は、米国およびその他の国において Nutanix, Inc. の登録商標または商標となります。Kubernetes® は、Linux Foundation の登録商標です。本書に記載されているその他のブランド名またはマークは、識別のみを目的としており、それぞれの所有者の商標である可能性があります。本ブログは情報提供のみを目的としており、Nutanix による保証またはその他の拘束力のあるコミットメントを構成するものではありません。このブログ投稿には、開発中の新製品の機能や技術、その機能や技術に関する将来性や発表計画など、当社の計画や予想に関する記述をはじめとして、将来の見通しに関する明示的および黙示的な記述が含まれる場合があります。既定の事実ではなく、当社の現時点における見通し、予測、信念に基づくものです。このような記述にはリスクと不確実性が伴い、その正確性は当社の管理できない事由を含む将来の事象に左右されます。また、実際の結果は、そのような記述によって予想または暗示されるものと大きく異なる場合や、逆である場合があります。本ブログに含まれる将来の見通しに関する記述は、本ブログの日付時点のものであり、法律に定められた場合を除き、当社は、その後の出来事または状況に合わせて、将来の見通しに関する記述を更新または変更する義務を負わないものとします。将来の製品または製品の機能情報は、製品の一般的な方向性を概説することを目的としており、Nutanix が何らかの機能を提供することに対するコミットメント、約束、または法的義務を示すものではありません。この情報は、購入の意思決定の際に使用されることを目的とするものではありません。