AIの急速な発展と、それに伴う電力需要増に応えるラリタンPDU

「ハイプ・サイクル」- Gartnerが提唱し普及に努めたこの用語は、テクノロジー業界から新たなイノベーションが起こるたびに、多くの人が異常なまでに熱狂する現象の本質を突く言葉です。今日では、世界中で「ChatGPT」、「人工知能」、「AI」という単語が飛び交っています。

2016年のフォーブス誌に掲載されたGil Pressの「A Very Short History of Artificial Intelligence (AI)」によると、AIというコンセプトは1955年ごろから存在していました¹。

昨今のテクノロジー界の話題といえばもっぱら「生成AI」で、自然言語テキストと音声入力に対応し、グラフィック、アニメーション、ホワイトペーパー、インターネット検索結果、PowerPointのプレゼン資料などといったさまざまな形での出力を生成できる、コンピューターシステムの潜在的インパクトが議論されています。

1955年以来数十年にわたり、AIのコンセプトと実装への取り組みは、ゆっくりと進化し続けてきました。LISPやPROLOGといったプログラミング言語がAIの開発促進のために作られ、ニューラルネットワーク、FPGAベースのアクセラレーター、特定のASICといった、AIを意識したハードウェアのイノベーションが次々と実現しました。

先日、Open Compute Project (OCP)により、標準のAIアクセレーターカードフォーマットに対応することを目指したプロジェクト、Open Accelerator Infrastructure（OAI）とOpen Accelerator Module（OAM）がローンチされました。  

今日では、人工知能コンピューティングのトップ企業によるコア数の多い Graphics Processing Units （GPU）と、GPUの並列処理能力を利用したアルゴリズムを組み合わせることで、大規模言語モデル（LLM）の開発と学習が実現しました。そして、テキストベースの入力の認識と「理解」が可能になりました。

Microsoft Bing、Microsoft Copilots、Google Bard、Salesforce Einstein、Adobe Firefly、Craiyon、DALL-E、その他幾多ものAI活用アプリケーションは、幅広い場面での生産性、効率性、創造性を新たなレベルまで引き上げてくれる可能性を秘めているとして、業界で注目されています。新たなAI活用ツールが広範囲に普及することで、オフィスワーカー、学生、工場の自動化、自動運転車などあらゆる分野に恩恵がもたらされることでしょう。運用コストの削減や、予防保全アイテムの特定やスケジューリング、そしてカスタマーサービスの改善にAIを活用している企業もあります。  

水面下では、人工知能コンピューティングにおける世界のトップ企業がAIデータセンターインフラストラクチャを構築しており、ハイパースケーラーやSaaSプロバイダーがA100や、最近ではH100 Tensor Core GPUを使用して公開している多くの新規AIアプリケーションに電力を供給しています。これらのシステムは、大量のデータを並行して処理、通信し、AIならではのスピードでテクノロジー業界全体にイノベーションを実現しています。

これらのプラットフォームの導入には厳しい電力要件が伴います。これまでにないほど大規模で、非常に複雑なAIモデルに電力供給するためには、最適なサイズのラックPDUを選択することが極めて重要です。

ラリタンのインテリジェントラックPDUは、現場で実証された設計により、電力容量、計測、アクセサリーサポートなどの厳しい要件を満たしています。このプラットフォームをベースにしたAIインフラストラクチャの運用に興味がある場合は、「World Leader in Artificial Intelligence Computing」のAIデータセンターインフラストラクチャリファレンスガイドとリファレンスアーキテクチャをご覧ください。必要とされるスペース、電力、冷却要件や製品レコメンデーションなど、ソリューションについて詳しく記載されています。  

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¹https://www.forbes.com/sites/gilpress/2016/12/30/a-very-short-history-of-artificial-intelligence-ai/?sh=adfd6666fba2