AIトレーニング

AIトレーニングとは？

現代の人工知能（AI）は、テキストや画像の生成から自動運転車の制御まで、さまざまなタスクを実行できます。これは、AIが「機械学習」や「ディープラーニング」と呼ばれるプロセスを通じて開発されているためです。学習を構成する主な要素は、「トレーニング」と「推論」の2つです。

トレーニングでは、膨大な量のデータをAIモデルに入力します。通常、データにはラベルが付けられており、人間のプログラマーが監督できる体制が整えられています。ただし、より高度なAIでは、ラベルのないデータを使った自己教師あり学習や半教師あり学習も可能です。AIは入力データを分析し、期待される出力を生成しようとします。たとえば、大量の動物画像の中から犬の写真を選び出そうとします。出力の妥当性、つまり予測が正しかったかどうかに基づいて、AIはデータのパラメーターに「バイアス」とも呼ばれる重み付けスコアを割り当て、意思決定のプロセスを調整します。

予測（順伝播）とフィードバック（逆伝播）を繰り返すことで、重み付けは非常に精密になり、正しい結び付きを常に選択できるようになります。これにより、AIは想定された用途に必要なデータを認識できるようトレーニングされます。

なぜAIトレーニングが必要なのか

推論と並んで、AIトレーニングは現代のAIが「学習」する仕組みに不可欠で、切り離すことのできない要素です。人間のプログラマーがあらゆる状況に対応するコードを記述するのではなく、AIは膨大なビッグデータを学習し、実際の環境で新しいラベルなしデータを扱えるようになるまで自らトレーニングを行います。

高速道路のナンバープレート認識を例に、コンピュータービジョンがどのように利用されるかを見てみましょう。高速道路の電子料金収受システムは、通過する車両のナンバープレートに記載された文字や数字を読み取れなければなりません。プレートによってフォントが異なる場合があり、プレート自体が曲がっていたり、傾いていたり、ぼやけていたりすることもあります。また、車両の走行速度もさまざまです。それでもAIが毎回正確に情報を読み取れるのは、非常に大量のデータでトレーニングされており、入力を正確に解釈できるからです。

GIGABYTEはどのように役立つのでしょうか？

AIトレーニングに必要なデジタルデータとコンピューティングリソースは膨大であるだけでなく、指数関数的に増加しています。特に、競合する開発者もAI製品の市場投入を急いでいる中、GPUアクセラレーションと並列コンピューティングを活用したAIインフラの導入は不可欠です。

GIGABYTE TechnologyのGシリーズGPUサーバーは、業界屈指の高性能AIサーバーです。中でもG593-SD0とG593-ZD2は、それぞれNVIDIA HGX™ H100 8-GPUコンピューティングモジュールと、第4世代Intel® Xeon®スケーラブル・プロセッサーまたはAMD EPYC™ 9004プロセッサーを組み合わせています。AIコンピューティング性能は32ペタFLOPSを超え、自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）アプリケーションに最適です。GIGABYTE独自の冷却技術とシャーシ設計により、これほどのスーパーコンピューティング性能を5Uサーバーに収め、コンピュート密度を高めています。

最先端のサーバーハードウェアに加えて、GIGABYTEはDNNトレーニングアプライアンスの一部であるMyelintek MLSteam DNN Training Systemも推奨しています。これは、人気の高いディープラーニングフレームワークやライブラリを備えた、事前にロード、検証、最適化済みの環境を提供する、すぐに利用可能なDNNトレーニングプラットフォームです。このソリューションのバックエンドにもGシリーズGPUサーバーが採用されています。

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