実世界のパフォーマンスに最適化されたインフラストラクチャを通じて業界リーダーを支援
Armは、実世界のパフォーマンスに最適化されたコンピューティングソリューションにより、拡張性とAI最適化を実現したクラウドインフラストラクチャを構築するように支援します。Arm CPUは、パフォーマンス、電力効率、シームレスなスケーラビリティを実現するように設計されており、最も要求の厳しいAIおよびクラウドワークロード向けのアクセラレータを統合するのに最適です。
ArmベースのAWS Gravitonプロセッサーが、AIとクラウドネイティブのワークロードに優れた価格パフォーマンスと効率をもたらし、クラウドAIをどのように変革しているかをご覧ください。現在、AWS Trainium3 UltraServerに搭載されています。
Google Cloud初のカスタムArmベースのCPUであるAxionが、AIとクラウドワークロードのパフォーマンスと効率をどのように向上させているかをご覧ください。
Armの電力効率のよいコンピューティングプラットフォームが、Grace CPUファミリーや、新たに加わったVera CPUなどを含むNVIDIAアクセラレーテッドコンピューティングプラットフォームの重要な要素となり、NVIDIAのラックレベルAIソリューションのパフォーマンスを飛躍的に向上した方法をご覧ください。
最新のニュース・関連情報
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持続可能なデータセンターのパフォーマンスに関するベンチマーク
Signal65の独立した分析により、Arm NeoverseベースのAWS Graviton4プロセッサが、Web、データベース、AIワークロード全体でワットあたりの優れたパフォーマンスを一貫して提供し、データセンターの効率を高め、総保有コストの削減を実現する方法が明らかになりました。
データセンターにおけるAI
データセンターにおけるArmの新時代の幕開け
業界アナリストのBen Bajarin氏が、AIがデータセンターアーキテクチャをどのように再定義しているのか、そしてAI時代のスケーラブルで効率的なインフラストラクチャを推進する上でArmが重要な役割を担うようになっている理由を探ります。
データセンターにおけるAI
ArmとNVIDIAがデータセンターにおけるAIを再定義
NVIDIAとのポッドキャストを聴き、Armのパートナーシップがエンタープライズコンピューティングをどのように変革しているかを探ってください。
データセンターにおけるAI
Armと業界専門家Matt Griffin氏によるAIインフラストラクチャの未来
Armと311 Instituteの創設者であるMatt Griffin氏が、新たなAIインフラストラクチャのトレンド、コンピューティングの拡張における課題、Armがクラウドからエッジまで効率的で持続可能なAIをどのように実現しているかについて話し合います。
クラウドからエッジまでスケーラブルなAIプラットフォームを構築
企業が、将来を見据えたコンピューティングスタックを設計するのに役立つ5つの決定事項について学びます。ヘテロジニアス・コンピューティングを導入し、ソフトウェアレイヤーを統合し、インフラストラクチャをビジネス目標に合わせて調整し、遅延を削減して環境全体で効率的に拡張する方法を探求します。
エージェント型AI向けのCPUとソフトウェアスタックのパフォーマンスを定義
エージェント型AIは、推論に留まることなくCPUワークロードを拡張しています。このホワイトペーパーでは、コンポーネントレベルとエンドツーエンドのベンチマークを組み合わせた、ユースケース主導型の手法で、完了したタスクを裏側で支えるインフラストラクチャの測定を提案しています。
重要なポイント
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エージェント型AIシステムには、パフォーマンス、拡張性、効率性を最適化するための専用インフラストラクチャが必要です。
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CPUは、アクセラレータの管理とワークロードのオーケストレーションにより、AIデータセンターの基盤を形成します。
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現代のAIワークロードには、レコメンデーションシステム、大規模言語モデル、検索拡張生成などのユースケースが含まれます。
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AIインフラストラクチャの効果的な展開・拡張には、強力なソフトウェアエコシステムが不可欠です。
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効率的なインフラストラクチャの設計は、パフォーマンスの向上、コストの削減、電力消費量の大規模な低減につながります。
