資料の紹介
競争が激化する市場で、人工知能（AI）と深層学習を活用して、不正行為の検出、顧客との関係性の向上、サプライチェーンの最適化、革新的な製品とサービスの提供などを実現し、競争力を獲得しようとする企業が増えている。しかし、深層学習のメリットを最大限に引き出すには、いくつもの大きな課題に立ち向かわねばならない。
まず、既製のストレージ、ネットワーク、ソフトウエアを組み合わせて環境を構築しようとすると、複雑すぎて導入に長い時間がかかる。ほかにも、拡張性に優れた予測可能なパフォーマンスを達成し、相互に依存する多数のハードやソフトで構成する複雑なインフラを常時稼働させておくには専門的な知識が必要となる。
本資料では、検証済みのリファレンス・アーキテクチャを活用することで、こうした課題を解決し、AIと深層学習の可能性を引き出せるソリューションを紹介する。設計の複雑さが解消されて迅速にAIインフラを導入できることに加え、小規模な構成で始めてニーズに応じてコンピューティング、ストレージ、ネットワークを無停止で拡張できることもメリットだ。
