AI、生成AI、機械学習といったテクノロジーは今や成熟期を迎えつつある。かつては生成AIの原資のLLMは大型かつ複雑であることが当たり前で、パラメータも数百億にものぼることから、その運用基盤の大規模化は避けられなかった。しかし近年ではより小型かつ効率的で、パラメータ数もはるかに少ないLLMが増えつつある。
AI関連テクノロジーの成熟は、従来の中央集権的なAI実行環境から、よりエッジの近く、あるいはエッジそのものでAIを実行するというトレンドを生むことになった。PCやスマートデバイス、IoTなどのエッジでAIを実行できれば、エネルギー効率やコスト効率が劇的に高められることはもちろん、演算結果を得るまでのレイテンシの最小化も期待できる。
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実際に、これまでの大規模なAIワークロードの運用は機動力を欠き、近年のAIの急激な進化にキャッチアップすることが困難になりつつあった。また、AIやLLMの運用実行基盤となるサーバーのセキュリティや、データセンターの消費電力の際限のない増大に対する懸念の声も多かったという。こうした背景もあり、エッジAIが大きな注目を集めているのだ。
高まるニーズに応えて登場したのが、最先端のAI機能・ワークロードに対応可能な演算プラットフォームと専用CPUとを組み合わせたソリューションである。このソリューションの特長はオープンソースをベースとしているため、コミュニティの力で新たなAIモデルへの対応が瞬時に行われる点と、カスタマイズ性に優れる点だ。
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本コンテンツでは、エッジにおけるAIワークロードの実行が現実味を帯びてきた現状を説明した上で、エッジAIがもたらすメリットや、中央サーバーやデータセンターでの大規模AI実行環境が直面していた課題について紹介している。また、その課題がエッジAIによってどのように解決されるのか、そしてCPUソリューションがそれにどう貢献できるのかについても解説している。エッジで生成AIの実行を検討している企業担当者は、ぜひ参考にしてほしい。
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