資料の紹介

 今後の事業展開で、AI(人工知能)を組み込んだ製品やサービスは他社との差別化を図る武器となる。ここ課題となるのがAIの稼働環境だ。クラウドを使ったAI開発が主流だが、機密性の高いデータは外部ネットワークに出せず、この方法を使えない。そこで選択肢となるのが、オンプレミスでのAIの稼働だ。

 深層学習(ディープラーニング)に代表されるAIのデータ処理では、高い計算リソースが必須となる。オンプレミスにその環境を作るには、並列演算に強いGPUマシンの活用が最適だ。昨今では、データセンターやサーバールームに設置する大きなサーバーだけでなく、十分な推論性能を持ったエッジデバイスも登場している。

 本資料では、ディープラーニング推論処理に必要な性能を備えたコンパクトなエッジデバイスを紹介している。病院外のネットワークに出せない医療画像の分析に採用し、COVID-19(新型コロナウイルス感染症)を含むAI診断支援に役立てているInfervision.Japanの事例も詳しく解説する。進化するGPUソリューションの最新事例として参考にしてほしい。

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