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【期間限定】NVIDIA Sparkキャンペーン開催中(2026年6月30日まで)

お問い合わせはこちらAI活用やRAG・LLMの検証を進めたいと考えていても、GPUサーバーの導入における「設置スペース」「電源」「コスト」といった課題から、思うように踏み出せていないケースは少なくありません。 また、クラウド環境にもセキュリティやコストの制約があり、オンプレミスでGPUを活用したいというニーズも高まっています。 こうした課題を背景に、弊社では期間限定でNVIDIA DGX Sparkをお得に導入できる、「NVIDIA Spark キャンペーン」を実施しています。コンパクトでオフィスにも設置可能なGPU環境により、PoCから無理なくAI活用をスタート可能。さらに、必要に応じて複数台へとス

GPUにエラーが出たら？修理に出す前に行うチェックとログ取得のポイント【トゥモロー・ネット 技術ブログ】

お問い合わせはこちらはじめに GPUで障害が発生した場合、すぐに修理に出すのではなく、事前に切り分けとログ取得を行うことが重要です。本記事では、修理対応に進む前に実施すべき基本的な切り分け方法と、判断材料となるログ取得のポイントについて解説します。事前確認を適切に行うことで、無駄な対応や時間ロスを防ぐことが可能です。 GPU障害時にまず行うべき基本チェック 実際の現場では、ハード故障ではなく環境要因であるケースも多く、ここを見極めることで無駄な対応を防ぐことができます。確認すべきポイントとしては以下が挙げられます。 エラーの再現性（特定の負荷時のみか、常時発生するか） ドライバやO

2026年 企業のAIインフラ導入・運用実態調査レポート

トゥモロー・ネット、企業におけるAIインフラの活用状況を調査

しくは登録商標です。約7割の企業がAIインフラ投資の増加を見込む一方、運用・管理には課題 弊社は、2026年2月に実施した「2026年 企業のAIインフラ導入・運用実態調査」の結果を発表しました。本調査では、社内AIインフラの導入・運用に関与するIT部門の担当者および戦略決定に関わる部門の責任者である会社員の方（1,030名）を対象に、日本企業においてAIがPoCからビジネス収益化フェーズへと移行する中でボトルネックとなっているインフラ課題を浮き彫りにすることを目的として、AIインフラの利用状況、導入・運用における課題と今後の展望についてアンケートを行いました。 主な調査結果 AIインフ

GPUの故障率を最小限に抑えるには？NVIDIA Elite Partnerが教えるサーバー選定と熱対策【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちら高価なマルチGPUサーバーを導入したにもかかわらず、長時間運用しているとエラーが発生したり、GPU温度が高温のまま推移してしまい、システムダウンやパフォーマンス低下に悩まされるケースは後を絶ちません。実は、計算性能にばかり目を奪われ、物理的な「熱設計」や「電源供給」を軽視してしまうことが、GPUの寿命を縮める最大の要因です。本記事では、ハードウェア故障を引き起こす技術的な背景と、NVIDIA Elite Partnerの視点から「絶対にダウンさせない」サーバー選定と熱対策の極意を解説します。 なぜGPUサーバーは頻繁にダウンしてしまうのか？ GPUサーバーが予期せぬシャットダウンを

ソフトウェアデファインドストレージ（SDS）とは？主要4製品を比較【トゥモロー・ネット 技術ブログ】

お問い合わせはこちらはじめに 当社ではストレージサーバ製品として、さまざまなソフトウェアデファインドストレージ（SDS*）製品を取り扱っています。本記事では、SDSの基本から主要製品の特長を比較し、用途に応じた選び方をわかりやすく解説します。 *SDSとは、ストレージの制御・管理機能をソフトウェアで抽象化し、物理的なハードウェアから切り離すことで、柔軟で効率的・スケーラブルなストレージ環境を実現するアーキテクチャを有する製品カテゴリです。 従来型ストレージ製品と比べると以下のような違いが、一般的にはあると考えられます。 比較項目従来型ストレージ（専用機器）ソフトウェアデファインドストレージ

オンプレミスのコンテナ基盤とは？主要ソリューションを比較【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 アプリケーション開発やデータ活用、AIシステムの構築などにおいて、コンテナ技術は多くの企業で利用されている代表的なインフラ技術の一つです。コンテナはアプリケーションとその実行環境をまとめてパッケージ化できるため、開発から本番環境まで同じ環境を再現しやすく、システムの柔軟な運用を可能にします。 こうしたコンテナを複数のサーバーで運用したり、大規模な環境で管理したりする場合には、コンテナの配置やスケーリング、障害対応などを自動化する仕組みが必要になります。その中心的な役割を担うのがKubernetesです。 Kubernetesは現在、多くのコンテナ基盤の中核として利用

オンプレミスAIを容易に利用できる「AIアプライアンス」という選択【掲載情報】

しくは登録商標です。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」において、弊社が登壇したセミナー内容をまとめた記事が公開されました。AI活用の加速に伴い、企業に求められるITインフラの在り方が大きく変化する中、本講演ではクラウド依存からの脱却や、自社で管理・運用するAI基盤の重要性について解説しました。AI時代における現実的なインフラ選択と導入のポイントを、ぜひご覧ください。 記事はこちら 日経 XTECH：https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/NXT/26/it_infrastructure_summit0

トゥモロー・ネット、AI事業を分社化し「株式会社CAT.AI」を設立

しくは登録商標です。〜分社化により、マルチAIエージェントの社会実装を加速〜 株式会社トゥモロー・ネット（本社：東京都品川区、以下「トゥモロー・ネット」）は、AIエージェント市場の急拡大および技術進化に対応するため、自社AIサービス「CAT.AI（キャットエーアイ）」を分社化し、2026年4月1日付で「株式会社CAT.AI」を設立いたしました。代表取締役には、トゥモロー・ネット代表取締役社長の李昌珍と、同社取締役副社長兼COOの松浦淳が就任し、共同代表体制のもと、グループ連携を強化しながら事業成長を牽引してまいります。 1.設立の背景：4年間の実績を経て「スケール期」へ 「CAT.AI」

並列計算の性能を100%引き出すマルチGPUサーバー構築術─CPUボトルネックとNUMA構成の最適解【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モデルの大規模化に伴い、複数GPUを搭載したサーバーの需要が急増しています。しかし「高価なGPUを複数台導入したのに、分散学習が遅い、PCIe帯域不足」と悩む企業は少なくありません。実は、単にGPUを並べるだけではその潜在能力を100%引き出すことは不可能です。本記事では、マルチGPUの性能を阻害する「CPUボトルネック」や「NUMA構成」の罠を紐解き、システム全体を最適化して計算性能を最大化するサーバー構築術を解説します。 なぜマルチGPUサーバーの性能は「100%」出ないのか？並列計算の壁 マルチGPU環境において、GPUの台数と処理速度は必ずしも正比例するわけではありませ