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浸漬冷却は AI の可能性を解き放ち、エネルギー効率とスケーラビリティを促進します
企業内のプライベート AI インフラストラクチャ
Shell は浸漬冷却で高性能で持続可能性を高めます
Penguin Solutions ズと NVIDIA が提携してジョージア工科大学の AI メーカースペースを構築
Shell は浸漬冷却で高性能で持続可能性を高めます
Shell ヒューストンデータセンターは、シェル・エナジー・ノースアメリカが供給する 100% 再生可能電力を利用して、すでにエネルギー効率を考慮して設計されており、持続可能性という優先課題の達成に貢献しています。ShellのHPCチームにとっての課題は引き続き、パフォーマンスを向上させると同時に電力使用効率（PUE）率を下げる方法でした。
Shell は浸漬冷却で高性能で持続可能性を高めます
Shell ヒューストンデータセンターは、シェル・エナジー・ノースアメリカが供給する 100% 再生可能電力を利用して、すでにエネルギー効率を考慮して設計されており、持続可能性という優先課題の達成に貢献しています。ShellのHPCチームにとっての課題は引き続き、パフォーマンスを向上させると同時に電力使用効率（PUE）率を下げる方法でした。
Penguin Solutions ズと NVIDIA が提携してジョージア工科大学の AI メーカースペースを構築
AI Makerspace は、当初は学部生を対象としていましたが、通常は研究者やテクノロジー企業のみが利用できるコンピューティングリソースへのアクセスを民主化することを目的としています。学生は授業の一環としてオンラインでクラスターにアクセスし、実地体験を通じてAI スキルを深めます。また、Makerspaceは、卒業後の学生がAI の専門家と一緒に働き、テクノロジーの将来の応用を形作る手助けをすることで、学生がより良い立場に立つことができるでしょう。
Penguin Solutions ズと NVIDIA が提携してジョージア工科大学の AI メーカースペースを構築
AI Makerspace は、当初は学部生を対象としていましたが、通常は研究者やテクノロジー企業のみが利用できるコンピューティングリソースへのアクセスを民主化することを目的としています。学生は授業の一環としてオンラインでクラスターにアクセスし、実地体験を通じてAI スキルを深めます。また、Makerspaceは、卒業後の学生がAI の専門家と一緒に働き、テクノロジーの将来の応用を形作る手助けをすることで、学生がより良い立場に立つことができるでしょう。
AI ファクトリーと AI のための創造的な GPU 活用
HPC がどのようにして学術コンピュータセンターや政府機関の研究所という領域から脱却し、エンタープライズコンピューティングシステムを変えたのかをご覧ください。AI の採用には新しいインフラストラクチャが必要です。 問題は、企業がGPUベースのシステムに何億ドルも費やしているにもかかわらず、パフォーマンスと可用性が低い（場合によっては 25%）しか得られないことです。
次の AI と HPC プロジェクトの開始
このホワイトペーパーでは、あらゆる業界のあらゆる規模の組織における新しいHPCとAI の取り組みをサポートする方法について説明します。これらの取り組みは複雑で、企業のITでは一般的に見られないプロセッサタイプ、ワークロードアクセラレータ、高性能のストレージとインターコネクトテクノロジーを組み合わせる必要があります。
CIOがジェネレーティブAI に向けてIT組織と企業をどのように準備できるか
パワフルな新しいデジタルテクノロジーは、CIOにとって「ベスト・オブ・ベスト・オブ・ワースト・タイム」の難問となることが多く、ジェネレーティブAI はそのパターンに当てはまります。ジェネレーティブAI は、高度にパーソナライズされたマーケティングからナレッジマネジメント、顧客サービスやソフトウェア開発のための会話型アプリケーションの自動化まで、ビジネスに無数の機会をもたらします。
企業内のプライベート AI インフラストラクチャ
プライベートAI は、エンタープライズデータセンターインフラストラクチャとAI フレームワーク機能を使用して、企業固有のAI/MLワークフローを実現します。データセンターの資産が相互接続プロバイダーでホストされているか、企業所有施設でホストされているかにかかわらず、プライベートAI には、データプライバシーの強化、カスタマイズされたソリューション、規制基準への準拠、そして最も重要なAI イニシアチブの制御など、多くの利点があります。
浸漬冷却は AI の可能性を解き放ち、エネルギー効率とスケーラビリティを促進します
IDCは、世界中のデータセンターのエネルギー消費量が2023年の374TWh強から2027年には約814TWhに増加すると予測しています。パワーが高いことを考えると、AI はこの需要の高まりの主な要因です GPUの使用とトレーニングおよびチューニングモデルの利用率の上昇。IDC は、2027 年までに AI データセンターのエネルギー消費量が 18% に増加すると予測しています。