AIサーバーとは、大量のデータ学習や膨大な推論を処理できる、AIに特化したサーバーシステムである。AIサーバーではGPU（Graphics Processing Unit）が多数搭載されている。このGPUは並列計算能力が高く、グラフィック処理などの複雑な演算にも対応可能である。そのため、同類の演算を大量に同時実行することに長けており、膨大な計算を瞬時に実行できる。

AI活用に必須な機械学習やディープラーニングでは、行列演算を効率的に実行するために特定の計算処理を分担させる仕組みが採用されている。これにより、一般的なサーバーよりも短時間で必要な学習を実行できる点が特長である。

ここでは、AIサーバーと一般のサーバーがどう違うかについて、以下の三つを解説する。

ハードウェアの性能

AIサーバーは多数のGPUを搭載し、高い演算能力を誇る。一般的なサーバーで採用されているCPU（Central Processing Unit）は汎用性の高さが特長であるものの、演算能力だけであればGPUに及ばない。その結果、多数のGPUを組み合わせたAIサーバーは一般のサーバーより複雑な数式処理を速やかに実行できる。 PU（Processing Unit）は汎用性の高さが特長であるものの、演算能力だけであればGPUに及ばない。その結果、多数のGPUを組み合わせたAIサーバーは一般のサーバーより複雑な数式処理を速やかに実行できる。

放熱能力

大量の演算処理を行うAIサーバーを活用する際は、電力消費が増えて高い熱を発する。そのため、AIサーバーには強力な冷却機構が備わっている点も特長である。高負荷時でも、大口径のファンや液冷システムでサーバー内部の温度を保ち、機器への影響を最小限に抑える。

信頼性

AI開発ではサーバーを長期間連続で稼働させることが必要な場面も多く、部品の故障が多発すると致命的な影響が出かねない。そこで、AIサーバーでは電源ユニットの冗長化や誤り訂正機能付きのメモリーで、演算エラーやシステム停止の影響を最小限に抑える仕組みが採用されている。

ここでは、AIを導入するために用いるサーバーについて、以下の三つを解説する。

オンプレミス

オンプレミスは、自社内に専用の物理サーバーを設置する手法である。データの外部流出リスクを抑えられることや、ネットワーク帯域を独占できるため高速な通信環境を維持しやすい。また、長期的にはカスタマイズの自由度が高く、独自の開発要件に柔軟に対応できる点も特長である。半面、初期費用や維持費がかかることや導入に時間を要する点には注意しなければならない。

クラウド

クラウドは、インターネット経由でサーバーを活用する手法である。サーバーを管理する外部ベンダーがメンテナンスや運用管理まで行ってくれるうえ、初期コストや導入期間を抑えられる点もメリットである。また、プラン変更で柔軟に利用量や利用領域を増減させられる。半面、カスタマイズの自由度はオンプレミスにやや劣る点には注意しなければならない。

自前でサーバーを構築しない場合

API経由で外部の学習済みモデルを利用すれば、自前でサーバーインフラを構築しなくてもAIを導入できる。サービスベンダーが提供する機能を直接呼び出す形式のため、専門知識がなくても最小限の導入コストで導入できる点がメリットである。半面、サービスベンダーが提供する機能しか使えないため、カスタマイズの面では劣る点に注意しなければならない。

ここでは、AIサーバーの構築手順について、以下の四つを解説する。

ハードウェアの準備

まずは用途ごとにGPUの種類や枚数を選定し、あわせてマザーボードや大容量電源も考慮してサーバーハードウェアを用意する。メモリー容量やストレージの読み込み速度もAI処理のスピードに影響を与えるため、全体のバランスを踏まえた構成が欠かせない。特に電力供給量や設置場所の冷却環境については、十分に事前確認しなければならない。

ソフトウェアのインストール

ハードウェアを用意した後は、OSだけでなくGPUを制御するためのドライバーや開発環境が必要になる。一般的にはディープラーニングに適したライブラリーやフレームワークをインストールし、演算資源を効率化できるように設定する。環境構築を簡略化するため、コンテナ技術で開発環境をパッケージ化する手法も一般的である。

データ収集

データ収集では、AI学習に必要な教師データを大量に蓄積し、解析に適した形式に変換することも不可欠だ。教師データの精度によってAIの性能が左右されるため、AIの性能を高めるには欠損値処理やノイズ除去などの前処理が重要である。収集したデータを速やかに読み込めるよう、高速なネットワークストレージへの配置や最適化もこの段階で実施する。

AI開発

ここまで準備してきた環境とデータを活用し、モデルの学習と精度評価を繰り返す。パラメーターの調整を行いながら、期待する出力が得られるまで演算を繰り返すことが欠かせない。満足な性能が得られた後は、実際の運用環境にデプロイして推論処理を開始する。AIサーバーは、このようなプロセスでかかる重い負荷を支えられるため、AI開発を促進することが可能である。

AIサーバーとは、大量のデータ学習や膨大な推論を処理できる、AIに特化したサーバーシステムである。GPUが多数搭載されており、高い演算能力を誇り信頼性も高い。

AIを導入するためにはオンプレミスやクラウドのサーバーだけでなく、APIの活用も可能である。オンプレミスで導入する場合は、ハードウェアの準備からAI開発までを順番に行う必要がある。

自社のクライアントには、AI活用を促進する手段として、AIサーバーの活用を提案してみるのもよいだろう。