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BMC Web GUIの確認方法 | ログイン手順と更新前に確認すべき項目を解説【トゥモロー・ネット 技術ブログ】

とログ取得のポイントはじめに サーバーの運用・保守では、OSが起動しない場合でもハードウェアの状態を確認しなければならない場面があります。その際に利用されるのがIPMIです。本記事では、Supermicro製サーバーのWeb画面を例に、ログイン方法、イベントログとセンサーの確認、ファームウェア更新時の注意点を解説します。画面構成やメニュー名は、機種やBMCのバージョンによって異なります。 IPMI（BMC）の概要 IPMI（Intelligent Platform Management Interface）は、OSとは独立してサーバーを管理するための標準仕様です。実際の処理は、マザーボ

製造現場にマニュアルはあるのに、なぜ判断が属人化するのか？【WEBセミナー】

究所マジセミ株式会社～検索から判断支援へ、オンプレミスAIエージェントが変える現場業務～ 2026年8月25日(火) 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、WEBセミナーを開催いたします。製造業など各業界で、マニュアルや技術資料、過去のトラブル事例などの社内ナレッジを生成AIで活用する取り組みが広がっています。特にRAG（検索拡張生成）の活用により、必要な情報を素早く検索できる環境は整いつつあります。しかし、検索した情報をもとにどのように判断し、次の対応につなげるかは依然として担当者の経験や知識に依存しており、判断の属人化が課題となっています。 本セミナ

AI活用を阻む“非構造化データの分散”をどう解決するか？【WEBセミナー】

mulo, Inc.～オンプレ・クラウドを横断するファイルストレージ基盤の新しい考え方～ 2026年8月20日(火) 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、弊社およびQumulo社 主催のWEBセミナーを開催いたします。AI活用が本格化する中、GPUサーバーやAIプラットフォームの導入だけでは十分な成果は得られません。AIの性能を引き出すためには、オンプレミスやクラウドに分散した大容量ファイルデータを、必要なときにすぐ利用できるデータ基盤の整備が重要です。本セミナーでは、分散した非構造化データをコピーや移動することなく活用できる「Qumulo」の仕組みや導入事

AIワークロードとは？ITワークロードとの違いと、最適なAIインフラ設計【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちら従来のWebアプリケーションや基幹システムなどのITワークロードと、AI（人工知能）やディープラーニングにおけるAIワークロードとでは、必要とされるインフラの性質が根本から異なります。従来のインフラは、CPUを中心とした順次処理（シリアル処理）に最適化されていますが、大規模な行列演算を同時に走らせるAIワークロードでは、システム全体で膨大なデータを並列処理する能力が求められるのです。このワークロードの処理特性の変化を理解しないまま、従来のサーバー構成を流用したり部分的な増強に留めたりすると、最新のGPUを導入してもそのポテンシャルを半分も引き出せないといった事態に陥ります。そこで本記事では、A

AIインフラに最適なのはどれ？主要プロセッサの違いと用途を解説【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちらはじめに 近年、AIの普及とともに「GPU」や「NPU」といったプロセッサの名称を目にする機会が増えています。さらに、GoogleのTPUや生成AI向けのLPU、データセンター向けのDPU、量子コンピュータで利用されるQPUなど、多種多様な「○PU」が登場しています。 しかし、「結局それぞれ何が違うのか」「自社の用途にはどれが適しているのか」と疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。 本記事では、CPU・GPUをはじめとした、各プロセッサの特徴や違いをわかりやすく解説するとともに、用途ごとに最適なプロセッサを紹介します。 なぜ今、CPU以外のプロセッサが登場しているのか

IT Media『「GPUを増やしても速くならない」　なぜAIインフラの性能はミドルウェアで変わるのか？』連載のお知らせ【掲載情報】

しくは登録商標です。AIインフラにおいて、物理的な基盤を整えただけでは、AI基盤としては適切に動作しません。GPUやストレージなどのリソースをつなぐ「データ」と「ミドルウェア」の設計が不可欠です。 このたび、IT専門メディア ＠IT にて、株式会社トゥモロー・ネット 取締役COO 松浦淳による新連載『「GPUを増やしても速くならない」　なぜAIインフラの性能はミドルウェアで変わるのか？』がスタートしました。 AIインフラの性能は、GPUやストレージといったハードウェアだけで決まるものではありません。GPUの稼働率やシステム全体の効率を左右する「ミドルウェア」の役割や、AI基盤を最適化するための設計の考

KubernetesでGPUを活用するメリットとは？コンテナ化によるAI開発効率化【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やディープラーニングの開発現場において、GPUリソースの確保と効率的な運用は、プロジェクトの命運を分ける最重要課題です。しかし、高価なGPUサーバーを導入したものの、「特定の開発者がリソースを占有している」「環境構築に時間がかかり開発がタイムリーに始められない」といった課題を抱える企業は少なくありません。こうしたハードウェアの運用効率と開発の俊敏性を劇的に向上させるエンジニアリングの手法として、現在注目を集めているのが「KubernetesによるGPUのコンテナ化」です。コンテナ技術を用いてGPUリソースを抽象化・集約管理することで、計算資源のムダを削ぎ落とし、スケーラブルなAI開発環

トゥモロー・ネット、AI活用のPoCから本番運用までの一貫支援を実現するためさくらインターネットとソリューションパートナー契約を締結

しくは登録商標です。～GPUクラウドを活用し、企業のAI導入を加速～ 株式会社トゥモロー・ネット（本社：東京都品川区、代表取締役社長：李 昌珍、以下 トゥモロー・ネット）は、さくらインターネット株式会社（以下 さくらインターネット）とソリューションパートナー契約を締結しました。これにより、トゥモロー・ネットは、初期費用を抑えながら柔軟にAI活用を開始できる環境を提供します。 現在、多くの企業で生成AI導入に向けたPoCや性能検証が進んでいます。一方で、AI活用に必要なGPUサーバーは高額な初期投資が必要となることから、小規模に検証を開始したいというニーズが高まっています。トゥモロー・ネットは、

【用途別で選べるAIサーバー特価】『NVIDIA GPU Selectセール』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AI学習・AI推論環境の導入や拡張を検討されている企業さま向けに、用途別のGPUサーバーを特別価格で提供する「NVIDIA GPU Selectセールキャンペーン」を開始しました。本キャンペーンでは、大規模AI学習向けにNVIDIA HGX B300 を搭載したモデルや、RTX PRO 6000 Blackwell を採用したAI推論向けモデル、さらにRTX PRO 4500 Blackwell GPU による小規模推論向け構成など、幅広いAI用途に最適化されたサーバーラインアップをご用意しています。AIサーバー選定で重要となる性能・コスト・スケーラビリティを意識した構成になっており、初めての

機密データを守るオンプレ仮想基盤、早く手軽に導入するには？【WEBセミナー】

究所マジセミ株式会社～データ主権と短期導入を両立するアプライアンス仮想基盤～ 2026年7月14日(火) 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す。設計データや研究開発データ、社内業務システムなど、企業には外部環境へ容易に持ち出せない重要な情報が数多く存在します。加えて、仮想化ソフトウェアのライセンス体系変更やコスト増加を背景に、既存の仮想基盤を見直す動きも広がっています。その選択肢として、機密データを自社管理下に置きながら運用できるオンプレミス型仮想基盤への関心が高まっています。一方で、サーバー選定や設計、検証、運用体制