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液浸冷却とは？GPU・AIサーバーの発熱問題を解決する仕組み・メリット・空冷との違い【テックブログ】

な仕組みと今後の展望AI開発や大規模なディープラーニングにおいて、GPUサーバーの演算性能を維持するためには、いかに効率よく熱を逃がすかが重要なテーマとなっています。最先端のAI用GPUは劇的な進化を遂げていますが、それと同時に発生する凄まじい発熱量がデータセンターの運用を脅かしているからです。従来のファンを用いた空冷システムでは冷却が追いつかず、機材が本来のポテンシャルを発揮できないケースが増えています。本記事では、空冷の限界と発熱が引き起こす技術的ボトルネックを整理し、その解決策として注目される「液浸冷却」の仕組みやメリット、選定基準を詳しく解説します。 液浸冷却とは？AIサーバーの発熱問題と「期待通り

Kubernetes × AI｜GPU搭載オンプレ環境での機械学習基盤構築ガイド【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちらAI（人工知能）のビジネス活用や大規模なディープラーニングの取り組みが本格化する中で、モデルの開発から本番運用までの一連のサイクル（MLOps）を支える基盤づくりが急務となっています。その中核として、コンテナ管理を自動化するKubernetesの導入が拡大しています。しかし、コンテナ層と物理ハードウェア層の複雑な連携により、期待通りの性能が出ないといった問題に直面することも少なくありません。本記事では、Kubernetesを用いたAI基盤のメリットと、オンプレミス環境で直面する性能の壁、そして失敗しない構築基準を解説します。 KubernetesをAI・機械学習（MLOps）基盤に導入す

機密データを守るオンプレ仮想基盤を早く・手軽に導入する方法

Dockerとは？仕組み・仮想マシンとの違いからGPU・AI開発環境での活用方法まで【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちらAIやHPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング）の開発において、Dockerに代表されるコンテナ技術は欠かせない基盤となっています。アプリケーションの実行環境を容易に構築・共有できる利便性は、開発スピードを飛躍的に向上させます。しかし、いざGPUサーバーなどの高性能なハードウェア上でDockerを運用すると、期待通りのパフォーマンスが出ない、処理が遅くなるといったトラブルに直面するケースが少なくありません。本記事では、Dockerの基本概念や仮想マシンとの違いを確認し、AI開発現場で陥りがちなインフラの「性能の落穴」とその対策について詳しく解説します。 Dockerとは？コンテナの

Windows 11移行だけでは終わらない レガシーアプリ運用の課題と解決法

VM/コンテナ/GPUをWeb GUIで一元管理し、AI基盤の運用負荷を軽減

AIプラットフォームとは？クラウド型・オンプレ型の違いと自社GPU基盤で構築するメリット【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちらAIのビジネス活用が本格化する中、開発効率を高める「AIプラットフォーム」の重要性が増しています。モデルの学習からデプロイまでを一元管理できる基盤は、企業の競争力を左右する要素です。しかし、手軽なクラウド型とセキュリティに優れたオンプレミス型（自社GPU基盤）のどちらを選ぶべきか、判断が分かれることも少なくありません。さらに、自社基盤を導入したものの「期待通りの性能が出ない」というトラブルに直面するケースが後を絶ちません。本記事では、AIプラットフォームの基本と双方の違いを整理し、自社基盤で陥りがちな性能の落とし穴を解説します。 AIプラットフォームとは？クラウド・オンプレの違いと自社G

GPU性能を限界まで引き出すAIインフラ設計｜CPUボトルネック・NUMA最適化を解説【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちらAI開発における計算需要の爆発的な増加に伴い、多くの企業が高性能なGPUサーバーの導入を急いでいます。しかし、AI開発向けにGPUサーバーを導入したものの、期待したほどの学習速度が得られないという課題に直面するケースは少なくありません。これは、GPU単体の性能向上に対して、システム全体のデータフローや周辺コンポーネントの最適化が追いついていないことが主な原因です。本記事では、GPUのポテンシャルを最大限に引き出すために不可欠な、CPUボトルネックの解消やNUMAアーキテクチャの最適化、そしてシステム全体を俯瞰した設計の重要性について解説します。 なぜ高性能なGPUを積んでも期待通りの学習

Dify×RAG構築支援キャンペーン開催中(2026年9月30日まで)

お問い合わせはこちら社内文書やナレッジを活用したRAG環境を構築したいものの、LLMの選定やGPUスペックの検討、環境構築に時間がかかり、導入に踏み切れない企業も少なくありません。そこで今回、Dify×ローカルLLMによりRAG環境をあらかじめ構築したNVIDIA GPU搭載アプライアンス製品をご提供するキャンペーンを開催いたします。3種類の構成でRAG環境によるナレッジ活用だけでなく、文書・音声から議事録の作成、OCR機能による手書き文字の抽出と日常業務でも幅広く活用できます。オンプレミス環境のため、セキュリティ面でのリスクを減らし、安全でスムーズにPoCを開始できます。キャンペーン内容や構成の詳細等につきまし

分散学習とは？生成AI時代の必須技術を基礎から解説｜データ並列とモデル並列の違い【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちら生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の爆発的な普及に伴い、単一のGPUでは収まりきらない膨大な計算をいかに効率よく処理するかが、AI開発の成否を分ける鍵となっています。その解決策として不可欠なのが「分散学習」です。分散学習には、データを分割して複数のGPUで処理する「データ並列*1」や、モデルそのものを分割する「モデル並列*2」といった手法があり、これらを組み合わせることで学習時間を劇的に短縮できます。しかし、理論上はGPUを増やせば増やすほど速度が上がるはずですが、実際にはインフラ設計の不備により、計算リソースを十分に活かしきれないケースが少なくありません。本記事では、分散学習の基礎から