より高速なデータセンター。
より高速なAI。

従来のデータセンターが幅広いビジネスアプリケーションに対応しているのに対し、AIデータセンターは、より高度な演算能力、メモリ帯域幅、ストレージパフォーマンス、およびネットワーク容量を必要とするAIワークロード向けに最適化されています。AIモデルの複雑化に応じて、AIデータセンターは、より高いパフォーマンス、接続性、効率性を備え、より大規模なワークロードを支えるように設計されています。AIデータセンターを構築・運用する企業の多くは、GPUアクセラレーション対応サーバー、高度な冷却システム、高速ネットワーキング、および高性能なメモリやストレージを導入し、AIパイプラインにおけるデータの流動性を効率的に維持しています。

AIデータセンターは、高性能サーバーのクラスターを使用して、大量のデータを処理・保存します。データはストレージからメモリへと移動し、AIモデルによって処理された後、生成AI、アナリティクス、機械学習、推論といったアプリケーションの出力として提供されます。パフォーマンスと効率を維持するため、コンピューティング、メモリ、ストレージ、ネットワーキング、電源、冷却システムが統合型のパイプラインとして連携します。この連携により、企業はAIを活用したサービス、インサイト、エクスペリエンスを効率的に提供することができます。メモリやストレージといったテクノロジーは、AIパイプライン全体を通して重要な役割を担います。

AIインフラとは、企業におけるAIアプリケーションの開発、学習、導入、実行に必要なハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク、メモリ、ストレージ、電源システムを指します。これはAIライフサイクル全体を支える基盤であり、企業が膨大なデータをAIによるインサイトやサービスへと大規模に変換できるよう支援します。AIインフラは、コンピューティング、ネットワーキング、メモリ、ストレージテクノロジーを統合し、AIエクスペリエンス、インサイト、サービスを支えます。大手クラウドプロバイダーやテクノロジー企業の多くは、膨大な演算ワークロードに対応するよう設計された巨大な施設である、ハイパースケールデータセンターを運用しています。より小規模な企業では、自社のデータセンターを建設・維持する代わりに、コロケーション施設を利用し、機器を設置するためのスペース、電力、冷却機能を借りているケースが多く見られます。

サーバーラックとは、サーバー、ストレージシステム、ネットワーク機器、電源コンポーネントを収容する、標準化されたエンクロージャです。AIデータセンターにおけるサーバーラックには、大規模なAIワークロードを支えるために必要なコンピューティング、ネットワーキング、メモリ、ストレージテクノロジーが集約されています。AIサーバーラックには多くの場合、高密度GPUサーバー、高速ネットワーキング、高度な冷却テクノロジーに加え、AIパイプライン全体で効率的なデータフローを維持するためのメモリおよびストレージシステムが搭載されています。