エッジにおけるAI
エッジにおけるAIの高速化とコスト効率の改善
データ作成から成功までをより迅速に
エッジコンピューティングでAIを巡る競争に勝利
事業の成長にAIを活用する競争において、エッジコンピューティングは競争上の優位性を確実にもたらします。
クラウドからエッジAI戦略へ効果的に移行することで、レイテンシーを減らし、GPUの利用を最適化し、データセキュリティを向上させ、クラウドへのデータ転送に要するコストや消費電力を削減できます。
エッジAIに関する実証済みのソリューション
クラウドからエッジAI戦略の移行を成功させるために考慮すべき10のポイント
GPUの使用、データ出力、消費電力を最適化する活用事例の選択
コンピュータービジョンと高性能メモリでスマートリテールを加速
マイクロンとAHEADのソリューションを活用して、小売業の未来をより安全なものに
エッジにおけるAIを加速
AIモデルトレーニングの効率的なファイル移動を実現
システムエネルギーを抑えつつ、より短時間でGNNのトレーニングワークロードを完了させます。
ワークロードに最適なDRAMの選択
適切なメモリを選択することで、サーバーのパフォーマンスを改善し、実際により良い結果をもたらすことができます。
メインストリームサーバーアプリケーションの最適化
メインストリームデータセンターのパフォーマンス、レイテンシー、応答時間を改善します。
データレイクとクラウドストレージの容量を拡大
AIトレーニング、機械学習（ML）トレーニングなどのリソース負荷の高いタスクで、大規模なデータセットへの迅速なアクセスを可能にします。
エッジAIストレージソリューション
エッジワークロードに特化したストレージソリューションを見つける
自分に合うものを見つける
エッジAIのワークロードにかかわらず、期待を上回る最適なサーバーソリューションがマイクロンで見つかります。
| NVMe SSDシリーズ/モデル | フォームファクタ | 容量 | エッジ | クラウド |
|---|---|---|---|---|
| 9550 MAX 9550 PRO |
U.2（15mm） E3.S（7.5mm） |
3.2TB～25.6TB 3.84TB～30.72TB |
• リアルタイムのAI推論 • データの集計と前処理 • NLPとコンピュータービジョン |
• AIモデルトレーニング • 高性能コンピューティング • グラフニューラルネットワーク（GNN）トレーニング |
| 7500 MAX 7500 PRO |
U.3（15mm） | 0.80TB～12.80TB 0.96TB～15.36TB |
• エッジAIトレーニング • IoTデータ管理 • NLP |
• クラウドストレージ • ビッグデータ • OLTPによる大量のデータ処理 |
| 6500 ION | U.3（15mm） | 30.72TB | • モデルのストレージ • コンテンツ配信 • データの集計と解析 |
• AIデータレイク • ビッグデータ • クラウド インフラストラクチャ |
| DRAM | フォームファクタ | 速度（MT/秒） | 容量（GB） |
|---|---|---|---|
| DDR5 | レジスタードメモリ（RDIMM） | 4,800、5,600、6,400 | 16、24、32、48、64、96、128 |
サポート
リソース
テクニカルブリーフ
GPUを最大限に活用するためのヒント
AIの課題を解決して、高価なGPUの使い過ぎや不十分な活用を回避
電子書籍
データセンターの課題を解決
障害を克服し、サステナブルな成長の土台を築きましょう
パンフレット
マイクロンのサーバーソリューションを選ぶ5つの理由
マイクロンと連携してエンジニアの負担を軽減
よくある質問
マイクロンが提供するエッジAIのためのソリューションの詳細
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Why move AI workloads to the edge?
AIとエッジの組み合わせは自ずと良い結果をもたらします。これは、AIワークロードをエッジに移行することで、リアルタイムのインサイトが得られ、データ転送コストを削減し、消費電力を低減できるためです。ワークロードの一部をエッジに移行すれば、AIが事業にもたらすメリットについてのリーダーシップの期待に応え、それを上回る成果を達成できます。
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How do I accelerate AI at the edge with low-latency server solutions?
モデルの再トレーニングの手間を省き、推論精度を向上させる高度なメモリとストレージアーキテクチャーを実装することで、NLP、予測、パーソナライゼーション、コンピュータビジョンなどのクリティカルなエッジAIワークロードを高速化できます。
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What are some examples of edge AI use cases?
エッジAIの活用事例として、GPUの使用、データ出力、消費電力を最適化する事例を選びます。例えば、
- スマートリテール：顧客行動の分析、在庫管理、ショッピング体験のパーソナライゼーション
- コンピュータービジョン：コンピュータービジョンのワークロードのリアルタイム処理と低レイテンシーを実現
- 予知保全：機器の監視による故障の防止、ダウンタイムの最小化
- NLP：リアルタイム推論によって人間と機械のやり取りをよりスムーズに
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What are some considerations for deciding which workloads to move to the edge?
レイテンシー：ワークロードによっては、エッジに移行することでレイテンシーが低減し、それがより良い顧客体験、より安全な作業環境、より少ないダウンタイム、およびリアルタイムのインサイトをもたらす可能性があります。低レイテンシーのパフォーマンスにそれほど依存しないワークロードにはクラウドが適しています。
データ転送：データ転送量が膨大になるとクラウド料金が急騰する恐れがあります。エッジAIならこの負担を低減できます。それはデータの大部分をローカルで処理し、必要なものだけをクラウドに転送するためです。この戦略によって、ネットワークの要件と密集を軽減することができます。
リソースの効率性：ワークロードが軽めの場合は、多くの場合エッジに移すことで効率化な作業の流れを確保できます。ただし、エッジAIデバイスの導入にはコストがかかるため、パフォーマンスと効率性のバランスについて妥協が必要になります。
セキュリティ:クラウドシステムは幅広いワークロードに適したセキュリティを提供することができますが、エッジサーバーがセキュリティ規制の準拠に必要な追加のセキュリティ層を提供する場合もあります。 -
Are there regulations to consider?
データ主権に関する法規において、データを国境の外に出してはならないと規定されている地域では、エッジコンピューティングが法的義務となることも考えられます。
データをローカルで処理し保存することで、規制要件を常に遵守しつつ、新しいAIアプリケーションを導入することができます。これは、データの整合性が予期しない大きな影響を及ぼす可能性がある業界（金融、医療など）では特に重要です。 -
How can I overcome lack of in-house AI expertise?
データがその所在場所にかかわらず力を発揮できるよう、マイクロンのエコシステムのエキスパートと協力して、クラウドからエッジへの移行戦略を策定しましょう。マイクロンは、AIを活用したエッジアプリケーションのシームレスなパフォーマンスとスケーラビリティを確保するため、多様なプラットフォームでAIワークロードの徹底したテストを実施し、最適化しています。マイクロンはまた国内各地にエンジニアリングサイトを置き、顧客と密接に連携して、プロセスを合理化してエンジニアリングチームの負担を軽減できるようサポートしています。
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。