企業内に蓄積されたマニュアル、技術文書、議事録、過去案件の資料などは、意思決定や業務効率化に直結する知的資産となるが、データが複数のシステムやストレージに散在しており、必要なときに必要な情報へ辿り着けない状況が見受けられる。また、クラウド型AIサービスへの機密情報の入力は、情報漏洩のリスクから運用が難しいケースが多い。
そこで注目したいのが、オンプレミス型のAIナレッジ管理基盤である。日本語に最適化された独自LLMと、PDFファイルや複雑なExcelデータにも対応するEnterprise RAGを組み合わせ、汎用モデルで課題となりがちな回答精度の不安定さも解消できる。
SB C&S、日本ヒューレット・パッカード 提供資料
・機密情報を安全に活用し、企業内ナレッジを加速させるエンタープライズ向けオンプレミス型AIソリューション「GBase On-prem」
・GPUリソースの効率的な運用を実現 HPEサーバーを活用したMORGENROT TailorNode検証レポート
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GPUリソースの稼働率を最大化するには
また、生成AIや大規模データ処理の普及により、GPUは企業にとって不可欠な計算リソースとなったが、複数の部門やプロジェクトでGPUインフラを共有するケースが増えるにつれて、その運用は複雑化の一途をたどっている。結果、特定のプロジェクトにGPU利用が偏ったり、高価なGPUが使われない無駄な時間が生じたりと、非効率なリソースの運用を招きしがちだ。
こうした課題に対して有効なのが、GPU仮想化運用プラットフォームを用いた一元管理の仕組みである。これにより、属人化していた運用が効率化され、GPUリソースの稼働率を最大化できるようになる。
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リンク先の2つのコンテンツでは、「セキュリティと出力精度の両立」「GPU管理の負担と非効率なリソース活用」という課題を提示している。また、解決のためのアプローチやシステム基盤について詳しく解説しているので、生成AI活用の方針やシステム選定を検討する際の参考になるはずだ。
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