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Windowsアップデート毎に発生するレガシーアプリ対応の負荷をどう減らすか【WEBセミナー】

究所マジセミ株式会社～OSからアプリを分離してパッケージ化し、運用を標準化～ 2026年2月26日(木) 13:00よりマジセミ株式会社・株式会社オープンソース活用研究所ご協力のもと、弊社主催のWEBセミナーを開催いたしました。 Windowsアップデートが頻繁になる中で、レガシーアプリの動作検証や配布対応に追われていませんか。OS更新のたびに発生する検証・調整作業が積み重なり、運用負荷が限界に近づいているケースも少なくありません。 本セミナーでは、アプリケーションをOSから分離して管理するという考え方に着目し、Numecent社製「Cloudpaging」を例に、検証・配布・更新を効率

GPUコンテナとは？AIワークロードを最大化するDocker／Kubernetes活用術【トゥモロー・ネット テックブログ】

ルLLM効率化を検証AI開発やディープラーニングの現場において、「GPUコンテナ」はもはや必須の技術標準となりつつあります。しかし、なぜ従来の仮想マシン（VM）やベアメタル（物理サーバーへの直接インストール）ではなく、コンテナが選ばれるのでしょうか。本記事では、AI開発におけるGPUコンテナの基礎概念から、DockerやKubernetesを用いた具体的な活用メリット、さらには最新のAIワークロードを支えるために必要なハードウェア選定のポイントまでを網羅的に解説します。 GPUコンテナとは？仮想マシン（VM）との違い AIインフラを検討する際、最初に理解すべきなのが「コンテナ技術」の本質です。ここでは

そのGPU、クラウドコストが増え続けていませんか？【WEBセミナー_アーカイブ公開中】

てご覧いただけます。～検証から常用までを見据えてつくる、オンプレ/ハイブリッドのAI基盤～ 2026年2月19日(木) 14:00よりマジセミ株式会社・株式会社オープンソース活用研究所ご協力のもと、弊社主催のWEBセミナーを開催いたします。 生成AIの活用が進む中で、GPUインフラの選び方に悩む企業が増えています。クラウドはすぐに始められる一方で、使い続けるほどコストが膨らみがちです。かといって、オンプレミスは設計や構築のハードルが高く、検討を後回しにしてしまうケースも少なくありません。 本セミナーでは、GPU基盤を「クラウドかオンプレか」の二択で考えるのではなく、PoCから定常運用まで

日経クロステック主催『ITインフラSummit 2026』へ協賛します【WEBセミナー】

は終了いたしました。株式会社トゥモロー・ネットは2026年2月18日(水)~19日(木) 日経クロステック主催の「ITインフラSummit 2026～AIによる業務自動化を実現するITインフラの最適解～」に協賛します。生成AIの業務活用が進み、AIエージェントによる業務自動化が現実のものとなりつつあります。こうした活用を支えるには、柔軟なデータ基盤やクラウド連携、安定稼働やBCPを見据えたITインフラの整備が不可欠です。本セミナーではAI時代に求められる最新のITインフラ技術やソリューション、活用事例を通じて、ユーザー企業が取るべき選択肢を分かりやすく解説します。 また、弊社は午後17時00分より「クラウド

GPUサーバーの選び方と比較｜生成AI・LLM学習・推論向け 用途別おすすめ構成ガイド

的な性能と5つの進化生成AIの技術革新に伴い、AIインフラの選定基準も日々変化しています。GPUサーバーとは、GPU（Graphics Processing Unit）を搭載したサーバーで、AIの学習・推論・大規模並列計算を高速化するインフラです。かつての「高性能なGPUを並べれば良い」という単純な図式は崩れ、現在ではどのGPUをどう組み合わせるかで投資対効果が大きく変わる時代となりました。 用途に合わない構成を選ぶと「高額なGPUを搭載したのに学習が遅い」「推論だけに使うのにオーバースペック」といった失敗につながります。開発フェーズ（学習・推論・PoC）や扱うモデルの規模に応じた「適材適所」な構成選びが、

GVD VMS 4.0 検証してみた｜デモ環境で分かった使い方・操作感・注意点【株式会社トゥモロー・ネット 技術ブログ】

RAGを構築してみたはじめに Genius Vision Digital（GVD）の最新ビデオ管理システム VMS 4.0 のトライアル版を試してみました。今回は、仮想環境でDBサーバー1台、レコーディングサーバー(NVR)1台、クライアント(Workstation)1台、IPカメラ1台という構成を準備し、基本操作（ライブ表示、録画再生、エクスポート）を検証しました。対象をVMSに馴染みのない初心者の方として、「GVD VMSってどんな感じ？」という第一印象を、スクリーンショットとともに簡潔にまとめます。 VMS（Video Management System）とは？ VMSとは、IPカメラの映

企業のAI戦略・活用を支える GPUインフラ設計_クラウドとオンプレミスの比較から見る最適解

NVIDIA HGX B300を徹底解説！Blackwell世代の驚異的な性能と5つの進化【トゥモロー・ネット テックブログ】

B200の違いを解説近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）への需要が飛躍的に高まる中、従来の計算インフラではその膨大な演算量や低遅延要求に応えることが困難になっています。 そんな中、NVIDIAが提唱する新たなデータセンター向けプラットフォーム、NVIDIA HGX B300が登場しました。Blackwell世代の最先端GPUと高速インターコネクト、圧倒的なメモリ帯域量を備えたこの基盤は、「AIファクトリー」時代のインフラを刷新する存在として注目されています。 本記事では、まず「NVIDIA HGX B300とは何か、その登場背景とBlackwell世代の位置づけ」を整理し、続いて「5つの進化によ

Cloudpaging AI の使い方【トゥモロー・ネット テックブログ】

るアプリ管理の近代化Cloudpaging AI はどう使う？ アプリケーションを Cloudpaging コンテナにパッケージ化することが、これまで以上に簡単になりました。Cloudpaging AI のリリースにより、既成のアプリケーションを数クリックでコンテナ化できます。 Cloudpaging AI でパッケージ化するアプリケーションの選択 「Applications」 に移動し、「アプリケーションを追加Add Application」をクリックします。 Cloudpaging AI を含む複数のオプションが表示されるメニューが表示されます。 Cloudpaging AI

Tensorコアとは？AI・ディープラーニングの計算を劇的に高速化するNVIDIA GPU【トゥモロー・ネット テックブログ】

る次世代AI GPU近年、生成AI、大規模言語モデル（LLM）、高度な画像認識といったディープラーニング技術の発展により、演算量やデータ量が急激に拡大しています。 そんな中、NVIDIAが開発した「Tensorコア」は、AI／HPC（高性能計算）領域の演算処理を飛躍的に高速化するための革新的技術です。従来のGPUの汎用演算ユニットでは限界があった行列演算を、Tensorコアは混合精度を活用して効率的に処理することで、学習時間の短縮や推論処理の高速化、さらには電力効率の改善まで実現しています。 これにより、AIモデルの訓練や実稼働環境が今まで以上に現実的となり、AIインフラの設計や選定において新たな基準