AIと機械学習

AIのワークロードに関しては、メモリがシステムの全体的な性能を決定する重要な役割を果たします。AIのワークロードに向いているとされる2つの有力なメモリタイプは、高帯域幅メモリ（HBM）とダブルデータレート（DDR）メモリ、特にDDR5です。どのメモリがAIのワークロードに最適であるかは、AIアルゴリズム固有の要件、データ処理の規模、全体的なシステム構成など、様々な要因によって異なります。HBM3EとDDR5はどちらも重要なメリットをもたらしますが、どちらが適しているかは個々のユースケース、予算、使用できるハードウェアオプションによって決まります。マイクロンは最新世代のHBM3EおよびDDR5を提供しています。

HBM3Eメモリは、先進的なアーキテクチャーと高帯域幅対応能力を備えた、帯域幅、速度、エネルギー効率の点で最もハイエンドのソリューションです¹。DDR5メモリモジュールの方が一般に主流であり、HBMソリューションよりコスト効果が大きいです。

AIのワークロードに最適なストレージソリューションは、いくつかの要因によって決まります。主要な考慮事項には速度、パフォーマンス、容量、信頼性、耐久性、スケーラビリティが含まれます。AIのワークロードに最適なストレージソリューションは、用途、予算、全体的なシステム構成などの条件よって異なります。マイクロンはお客様のニーズに合わせて、クラス最高のNVMe SSDを提供いたします。Micron 9400 NVMe SSDは、PCIe^® Gen4ストレージの新たなパフォーマンスベンチマークを打ち立てた製品です。最大30TBの容量を備え、AI学習、高頻度取引、データベースアクセラレーションといったクリティカルなワークロード向けに設計されています。Micron 6500 ION NVMe SSDは、ネットワーク型データレイクに最適な大容量ソリューションです。

ハイブリッドAIは分散型AIとも呼ばれ、クラウドベースとエッジベースのAIシステムを混合させて使用するものです。

現在、ほとんどのAIシステムはデータセンターがベースで、クラウドサービスを利用してアクセスし、生成AIなどのアプリケーションで最強のパフォーマンスを発揮します。

一方、エッジベースのAIは、オンデバイスAIとも呼ばれ、データ処理がデバイス（スマートフォン、車、パーソナルコンピューター、IoTデバイスなど）上で直接行われるAIシステムを意味します。したがって、クラウドとの間で常にすべてのデータをやり取りする必要がなくなり、プライバシー、帯域幅、レイテンシーの制約が改善され、接続されていないときでも機能します。

ハイブリッドのアプローチでは、クラウドとエッジデバイス間でAIのワークロードが分散されて調整されます。クラウドベースのAIモデルとデバイス上で直接実行するモデルのバランスを図ることにより、エッジでリアルタイムの自律判断が可能になり、クラウドでの長期的な分析や改善で補完することができます。

ハイブリッドAIは基本的に、クラウドベースAIとエッジベースAIのそれぞれの強みを利用し、最良のユーザーエクスペリエンスを提供することを目指します。