AIのためのマイクロン
AIのトレーニングを加速し、推論の精度を高める
AIの成果を最適化するためのメモリとストレージのソリューション
データ → インサイト → インテリジェンス
AIはイノベーションの根幹であり、それを可能にするのは強力なメモリ/ストレージソリューションです。マイクロンの最先端テクノロジーにより、データセンターはAIモデルのトレーニング時間を短縮し、計算コストを最小限に抑え、推論の精度を向上させることができます。
テストデータ、エコシステムの知識、深いインサイトを有するマイクロンの専門家が、お客様のAIワークロードに適したソリューションを見つけるお手伝いをします。
実証済みのAIソリューション
AIのためのMicron DDR5サーバーDRAM
テスト結果から、Micron DDR5サーバーDRAMはAIシステムを劇的に改善することが実証されました。
96GB DDR5でコストを最小限に抑えながらAIを加速
96GB DDR5はAI推論を加速しコスト効率を向上させます。
高価なGPUやCPUのアイドリングを防ぐ
スマートストレージソリューションでAIへの情報供給をよりスムーズに。
より明確な視点からデータを捉える
コンピュータービジョン
膨大な量の画像や動画を分析・分類してカテゴライズ。
NLP
大きなテキストチャンクの関連情報を、より速く、より正確に収集します。
予想および予測
より広範なワークロード全体のインサイトを迅速かつ効率的に獲得します。
AIストレージソリューション
お客様のAIワークロードに特化したストレージソリューションが見つかります。
サポート
リソース
パンフレット
マイクロンSSD製品ラインナップ
お客様固有のワークロードに最適なSSDをお選びいただけます。
電子書籍
マイクロンのデータセンターソリューション
あらゆる業種の目的に特化したソリューションについてご紹介します。
テクニカルブリーフ
SSDのセキュリティ機能
マイクロンのテクノロジーが重要なデータの保護にどのように役立つかをご覧ください。
よくある質問
最先端のAIシステム実装をご検討ください。
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Does it really matter what memory and storage I use in my AI servers when CPUs and GPUs are doing the heavy lifting?
メモリとストレージはシステム全体のパフォーマンスに大きな影響を与えます。メモリとストレージは、CPUとGPUがデータにすばやくアクセスできるよう、速度と大容量を同時に提供する必要があり、これによりボトルネックが解消され、効率性が改善されます。
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How can I reduce the time to train my AI models?
CPUとGPUに大量のデータセットを途切れなく供給するには、メモリとストレージのサイズと速度のバランスを確保する必要があります。高速SSDと高帯域幅のRAMを組み合わせることで、データ・スループットとトレーニング速度を大幅に改善することができます。
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When training LLMs, how can I overcome limitations related to insufficient memory or storage bandwidth?
システムのメモリとストレージの階層を調べ、データが途切れなくスムーズに流れるように各コンポーネントを効率化する方法を見つけましょう。AIプロセスの要求に対応できるよう、DDR5などの高帯域幅のメモリを使用します。また、大規模データレイクを効率的に管理するために、高性能SSDと大容量SSDの組み合わせを検討します。
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How can I get the most from my CPUs and GPUs?
高速DRAMとSSDをシステムに装備して、CPUやGPUの稼働率低下を招く可能性のあるデータのボトルネックを防ぎましょう。システム内の各コンポーネントが、目標達成に向けてシームレスに動作するよう調整されていることを確認します。
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How can I reduce the power consumption of my GPUs and CPUs?
エネルギー効率の高いメモリ/ストレージソリューションを導入することで、システムの消費電力を抑えることができます。さらに、設定を微調整して、エネルギー効率を改善しましょう。
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How can I improve the accuracy of AI inferencing?
高スループットのメモリを使用して、モデルのパフォーマンスに影響する可能性のあるデータ検索時間とレイテンシーを最小限に抑えましょう。そうすることでデータの自由な流れが確保され、質の高い推論に必要なリソースを提供することができます。
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How much data do I need to train an AI model?
AIモデルのトレーニングに必要なデータ量は、特定のユースケースによって大きく異なります。AIシステムが、特定のプロジェクトのニーズに応じて適切に拡張可能な大規模データレイクを格納するには、たいていは大容量SSDが必要です。大容量SSDを高性能メモリ/ストレージソリューションと組み合わせて使用することで、データ消費量の多いGPUとCPUにデータを供給し続けることができます。
注：記載されている数値はすべて参考値であり、保証値ではありません。保証については、https://www.micron.com/sales-support/sales/returns-and-warrantiesを参照するか、マイクロンの営業担当者にお問い合わせください。