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AI推論基盤の設計ポイント｜低遅延・高スループットを両立する方法【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モデルをビジネスの実環境で運用する「推論」フェーズにおいて、インフラ設計の良し悪しはユーザー体験や収益性に直結します。学習フェーズでは「いかに大量のデータを速く処理するか」というスループットが重視されますが、推論フェーズではそれに加え、個々のリクエストに対して瞬時に回答を返す「低遅延（ローレイテンシ）」が重要な指標です。しかし、リアルタイム性を維持しつつ、同時に膨大な数のリクエストを捌く高スループットを両立させることは容易ではありません。本記事では、推論特有のハードウェアボトルネックを解明し、低遅延と高スループットを高い次元で両立させるための最適なインフラ設計指針を解説します。 推論

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【WEBセミナー】

究所マジセミ株式会社～OSから切り離す独自コンテナで、安全な継続利用と運用負荷の削減を両立～ 2026年7月9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す。Windows11への移行が進む一方で、Windows7/XP時代に開発されたレガシーアプリの互換性確認や運用負荷に課題を抱える企業は少なくありません。再開発には時間やコストがかかるため、既存資産を活かしながら新OS環境で安全かつ効率的に運用する方法が求められています。 本セミナーでは、アプリケーションを独自コンテナに封じ込め、OSから切り離して配布・実行で

機械学習の学習と推論の違い｜必要なインフラ要件（GPU/ストレージ/ネットワーク）を解説【トゥモロー・ネット テックブログ】

バーの性能指標を解説AI導入を検討する際、まず直面するのが「学習（トレーニング）」と「推論（インファレンス）」という2つのフェーズにおけるインフラ設計の相違です。膨大なデータからモデルを作り上げる学習フェーズと、完成したモデルを用いて瞬時に回答を導き出す推論フェーズでは、ハードウェアに求められる役割が根本的に異なります。本記事では、学習と推論の決定的な違いを整理し、計算リソースのポテンシャルを最大限に引き出すために不可欠な、ストレージやネットワークを含めたインフラ全体の最適化指針を詳しく解説します。 学習と推論の違いとは？なぜ期待通りの性能が出ないのか ここでは、機械学習における「学習」と「推論」のプ

【COMPUTEX 2026 現地レポート Part5】サーバー単体で見た空冷から水冷への技術進化

式の特徴と選び方 -AIの普及により、物理レイヤーにおいても従来の処理速度や冷却効率が限界に近づいていると感じている方も多いと思います。Part5となる今回は、COMPUTEX 2026での講演「Supermicro Innovate」を通じて、サーバー単体における空冷から水冷への技術進化を紹介します。 現地レポート Part1はこちら：COMPUTEX 2026 現地レポート Part1現地レポート Part2はこちら：COMPUTEX 2026 現地レポート Part2現地レポート Part3はこちら：COMPUTEX 2026 現地レポート Part3現地レポート Part4はこちら：COMPUTEX

【COMPUTEX 2026 現地レポート Part4】PEGATRONから見える水冷システムの進化と未来

式の特徴と選び方 -PEGATRONは台湾を代表するPCメーカーASUSの製造部門が独立した企業です。主にiPhone等のスマートフォンやノートPC、ゲーム機、通信デバイス、液晶テレビなどの受託製造を行っているメーカーです。Part4となる今回はブースと展示されていた製品の様子をご紹介しますPEGATRONの一部門であるサーバー関連製品が今回「PEGATRON SVR」として出展していました。 現地レポート Part1はこちら：COMPUTEX 2026 現地レポート Part1現地レポート Part2はこちら：COMPUTEX 2026 現地レポート Part2現地レポート Part3はこちら：COMPU

【COMPUTEX 2026 現地レポート Part3】GIGABYTE、MSI、Western Digital 展示レポート

は？主要4製品を比較台北・南港展覧館で開幕した「COMPUTEX 2026」。Part3となる今回は、GIGABYTE、MSI、Western Digitalの3社の展示内容を中心にご紹介します。 現地レポート Part1はこちら：COMPUTEX 2026 現地レポート Part1現地レポート Part2はこちら：COMPUTEX 2026 現地レポート Part2現地レポート Part4はこちら：COMPUTEX 2026 現地レポート Part4現地レポート Part5はこちら：COMPUTEX 2026 現地レポート Part5 GYGABYTE社 -「Shaping the Next Gen

さくらのクラウド

ホームページはこちらさくらのクラウドとは？ さくらのクラウドは、さくらインターネット株式会社が提供する国産クラウドサービスです。サーバー、ディスク、ネットワーク、ロードバランサ、VPNルータ、オブジェクトストレージ、データベース、バックアップ、セキュリティ関連サービスなどを組み合わせ、業務システム、Webサービス、バックアップ・DR、開発・検証環境など、幅広い用途に対応したクラウド基盤を構築できます。 国内データセンターを基盤としたクラウドサービスとして、データの所在や管理、国内法令への対応、安定した運用を重視する企業・自治体にとって検討しやすい選択肢です。また、データ転送量による従量課金がなく、為替

AIサーバーとは？GPUサーバーとの決定的な違いと「性能の壁」を突破する設計指針【トゥモロー・ネット テックブログ】

る次世代AI GPUAI開発プロジェクトにおいて、ハードウェア選定は成否を分ける極めて重要なフェーズです。しかし、単に高性能なGPUを搭載しただけの「汎用GPUサーバー」を導入した結果、期待した演算速度が得られないというトラブルが後を絶ちません。これは、AI特有の膨大なデータ転送量に対して、システム全体の帯域バランスや内部設計が追いついていないことが原因です。AI学習には、GPU単体の演算性能だけでなく、メモリ、ストレージ、ネットワークのすべてが同期して動く「オーケストレーション」の視点が不可欠です。本記事では、汎用サーバーと真の「AIサーバー」の構造的違いを明らかにするとともに、計算リソースを100%引き出し、

金融機関における使えるAIの実現戦略 -オンプレミスで両立するセキュリティと業務活用-

VM基盤のコスト課題とコンテナ運用の複雑化をどう解決する？【WEBセミナー】

究所マジセミ株式会社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 2026年6月23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。GPUの利用も増加しており、従来のVM中心の運用ではコストや管理負荷の増大が課題となっています。 こうした状況の中で注目されているのが、VM・コンテナ・GPUを統合的に管理し、運用効率とコスト最適化を両立する新たなAI基盤の考え方です。しかし、コンテナ基盤への移行や運用には専門知識が求められ、導入のハードルを感じている企業も少なくありません。 本