GMI Cloudは、スケーラブルなAIトレーニング、推論、デプロイメントのための高性能GPUクラウドソリューションを提供します。低遅延のモデルサービングのための推論エンジン、オーケストレーションのためのクラスターエンジン、そしてH100やH200などのトップクラスのNVIDIA GPUへのオンデマンドアクセスを組み合わせています。このプラットフォームは、柔軟な価格設定とエンタープライズグレードのインフラストラクチャにより、コスト削減、パフォーマンス向上、AI開発の加速を支援します。GMI Cloudの推論エンジンは、リアルタイムの推論処理において自動スケーリング機能を備え、大規模言語モデルの効率的なデプロイを可能にします。クラスターエンジンは、分散トレーニングのためのコンテナ管理とオーケストレーションを簡素化し、複雑なワークフローの管理を容易にします。ユーザーは、オンデマンドまたは予約済みGPUの価格モデルから選択でき、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークと統合し、リアルタイムダッシュボードを通じて操作を監視できます。これにより、モデル開発の高速化、効率的なリソース活用、シームレスな本番デプロイメントが実現します。さらに、エンタープライズグレードのインフラストラクチャにはInfiniBandネットワーキングやTier-4データセンターが含まれ、信頼性、セキュリティ、高スループットを確保しています。
使い方 GMI Cloud?
ユーザーは、サインアップしてコンソールにアクセスし、AIワークロード用のGPUインスタンスをデプロイすることから始められます。推論エンジンでは、大規模言語モデルのデプロイとスケーリングが可能で、リアルタイム推論のための自動スケーリングを提供します。クラスターエンジンは、分散トレーニングのためのコンテナ管理とオーケストレーションを簡素化します。ユーザーは、オンデマンドまたは予約済みGPUの価格設定から選択し、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークと統合し、リアルタイムダッシュボードを通じて操作を監視できます。これにより、モデル開発の高速化、効率的なリソース活用、シームレスな本番デプロイメントが可能になります。
GMI Cloud の主な機能
NVIDIA H100、H200、および今後のBlackwellプラットフォームを備えた高性能GPUアクセスを提供し、大規模モデルやデータ集約型タスクに最適化され、超高メモリ帯域幅によりトレーニングと推論を高速化します。推論エンジン2.0は、AIモデルサービングのための超低遅延と自動スケーリングを提供し、リアルタイム予測と本番環境でのLLMの効率的なデプロイを可能にします。クラスターエンジンは、KubernetesベースのGPUコンテナ化とオーケストレーションを提供し、ワークロード管理、コンテナデプロイメント、セキュアなネットワーキングを効率化し、スケーラブルなAI運用を実現します。オンデマンドおよび予約済みGPUを含む柔軟な価格モデルを提供し、従量課金オプションとボリュームベースの割引により、長期的なコミットメントなしでコスト最適化が可能です。InfiniBandネットワーキング、Tier-4データセンター、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークサポートを備えたエンタープライズグレードのインフラストラクチャにより、信頼性、セキュリティ、高スループットを確保します。リアルタイムダッシュボードと監視ツールは、AI運用の完全な可視性を提供し、即時のインサイト、パフォーマンス追跡、チーム向けの詳細なアクセス管理を可能にします。モデルライブラリとデモアプリは、事前構築済みのAIモデルとアプリケーションを提供し、様々なユースケースでの実験と市場投入までの時間短縮を促進します。
GMI Cloud の使用例
AI研究者やデータサイエンティストは、高性能GPU上でのモデルトレーニングとファインチューニングを加速し、開発時間とコストを削減しながら大規模データセットを効率的に処理できます。例えば、大規模な画像認識モデルのトレーニングにおいて、従来の手法に比べて処理時間を30%短縮し、クラウドコストを最適化することで、研究プロジェクトの迅速な進捗を実現します。スタートアップやテクノロジー企業が本番AIアプリケーションをデプロイする際、推論エンジンの低遅延サービングと自動スケーリングの恩恵を受け、変動する負荷下でも信頼性の高いパフォーマンスを確保できます。具体的には、eコマースサイトでのリアルタイムレコメンデーションシステムにおいて、ユーザーアクセスが急増する際にも安定した応答時間を維持し、売上向上に貢献します。複雑なAIワークフローを管理する企業は、クラスターエンジンをオーケストレーションに活用し、コンテナ管理を簡素化し、分散チーム間でのシームレスなコラボレーションを可能にします。例えば、グローバルな金融機関がリスク分析モデルを運用する場合、複数のデータセンターにまたがるGPUリソースを統合管理し、セキュアな環境で効率的な処理を実現します。Utopaiのような映像制作スタジオは、弾力的なGPUクラスターを活用してクリエイティブ品質を向上させ、コストを50%削減し、映画的な生成映像プロジェクトを効率的にスケーリングします。具体的には、高解像度のVFXレンダリングにおいて、オンデマンドGPUを動的に割り当てることで、プロジェクトのピーク需要に対応し、制作期間を短縮します。AIインフラストラクチャプロバイダーは、GMI Cloudと提携することで、推論遅延を65%削減し、コンピュートコストを45%削減できます。Higgsfieldのスタジオ品質の映像ツールの事例では、リアルタイムビデオ処理において、低遅延推論エンジンを活用して高品質な出力を維持しながら、運用コストを大幅に圧縮しています。LLMベースのアプリケーションを構築する開発者は、モデルライブラリと無料エンドポイントを活用して推論モデルを実験し、プロトタイピングとイノベーションを加速します。例えば、チャットボット開発において、事前学習済みモデルをカスタマイズすることで、迅速な機能テストを行い、市場投入までの時間を短縮します。教育機関や研究ラボは、HPCワークロード向けにオンデマンドGPUにアクセスし、大規模シミュレーションや学術プロジェクトを初期投資なしでサポートします。具体的には、気候変動モデリングの研究において、高性能GPUを短期間レンタルすることで、計算リソースを柔軟に拡張し、研究成果の早期公開を実現します。
GMI Cloud の価格
予約済みGPU
$2.50/GPU時間から
長期的なコミットメントを伴う本番ワークロード向けの固定された専用キャパシティを提供し、保証されたスケールと安定した予測可能なコストを実現します。
オンデマンドGPU
$4.39/GPU時間から
短期間の柔軟性を備えたファインチューニングや実験向けの従量課金制で、バースト可能なキャパシティと最大限の適応性を提供します。
GMI Cloud よくある質問
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