Japan - Data Centers
7 sessions
November 2024
急速に進歩するAIテクノロジーにおいて、企業はセキュリティ（Security）、スピード（Speed）、スケーラビリティ（Scalability）、そして持続可能性（Sustainability）のバランスを取る必要があります。エクイニクスの「プライベートAI」アプローチは、NVIDIAや大手ハイパースケーラーとの独占的パートナーシップにより、グローバルな事業展開と最先端のインフラストラクチャを組み合わせ、AI活用におけるお客様の課題を解決します。本セッションでは、液体冷却技術、セキュアなデータセンター、マルチクラウ…
November 2024
この講演では、これまでの実績から学んだAI基盤の最適化ポイントを探ります。データ処理の効率化、処理性能向上のためのベストプラクティス、さらに未来の技術動向とその実装に焦点を当てながら、AIの全データ活用にむけた展望を示します。
November 2024
生成 AI モデルの種類やサイズ及びその処理スピードへのニーズが高まり続ける中、コンピューティング インフラはこれらを確実に処理できるように適応する必要があります。Blackwell アーキテクチャを導入する際にそのニーズに以下に対応するかについて、その性能、電力、熱（空冷と液冷）の最適なトレードオフを可能にする DGX システム、ネットワーク ファブリック、インターコネクト、ストレージの設計に関する哲学と方法論をご説明します。DGX スーパーコンピュータである Eos と Selene の設計者による当講演によって、生成 AI のニー…
November 2024
NVIDIA Quantum InfiniBandとSpectrum-X Ethernetは、AIの学習と大規模展開において、事実上のネットワーク標準として登場しました。InfiniBandのIn-Network Computing機能、超低レイテンシ、および高帯域幅により、より大規模で複雑な基盤モデルの構築が容易になりました。Spectrum-Xは、AIインフラをサポートできる初のイーサネットプラットフォームであり、ハイパースケールAIクラウドや企業向けに、生成AIに最適化されたネットワークを提供します。新しい…
November 2024
イノベーションの加速、業務効率の向上、新たな収益源の開拓など、2024 年の企業はジェネレーティブAIをビジネス戦略の要に据えようとしている。この変革的なシフトは、規模に応じたAIの開発と導入の運用化という課題をもたらします。本セッションでは、AI トレーニングの効率化、大規模なコンピュート・クラスタ管理、データ・サイエンス・チームと開発者チームへのシームレスなアクセスの提供、エンド・ユーザー規模でのモデルのデプロイを支援する最新のインフラストラクチャー・イノベーションを探ります。NVIDIA のチャーリー・ボイルがAIインフ…
November 2024
企業、組織、および主権国家は、生成 AI アプリケーションを構築し、適応させていますが、それぞれに固有の知識、言語、およびスキルの要件があります。NVIDIA NIM Agent Blueprintは、標準的な 生成 AI ユースケースのためのリファレンス ワークフローであり、企業データを使ってカスタマイズされ、ユーザーからのフィードバックに基づいて継続的に改良されることで、データ駆動型の AI フライホイールを構築します。本セッションでは、最新のNIM Agent Blueprintsと、それを活用して 生成 AIを構築する方法についてご紹…
November 2024
HPEとNVIDIAの協力によって実現した「HPE Private Cloud AI」を中心に、オンプレミスLLMの新しい可能性について探ります。生成AI ISVベンダーとの協業も含めたオンプレミスLLMの導入を加速するための戦略とベストプラクティスをご紹介します。
本セッションは昼食付です。