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Ease of Use

あなたにぴったり
予算

Cost and Accessibility

使いやすく、導入しやすい

Privacy

データを安全管理、
プライバシーを守ります

注: オンプレのNVIDIA 6000 ADA GPU 4基と、クラウドのNVIDIA H100 GPU 8基を比較した想定

手頃な価格

高価なHBMやGDDRメモリをコスト効率の良いフラッシュメモリへオフロードして、高コストで電力消費の多いGPUカードを大量に使用する必要性を排除。

使いやすさ

家庭、オフィス、教室、またはデータセンターに簡単に導入可能。省スペース設計で、
一般的な電源と冷却システムで使用可能。

コマンドラインからのアクセス、もしくは直感的なGUIを利用してのアクセスが可能。
モデルの取り込み、ファインチューニング、検証、推論をオールインワンのツールセットで実行可能。

機密性の高いデータ

ファイアウォール内でLLMのトレーニングを実行可能。プライベートデータを完全に管理でき、データコンプライアンスにより、安心で使えます。

AIトレーニングPCでLLM
トレーニングを学ぶ

個人や企業向けに費用対効果の高い AI トレーニングPCを提供することで、単なる推論の学習にとどまらず、モデルのファインチューニング方法も習得可能。これにより、LLMトレーニングの技術人材不足を解消し、独自データを活用したトレーニングを容易に実現。

モデルスケールは
無限に拡張可能

追加の人員やインフラストラクチャを必要とせずに、大規模なデータ モデルを簡単にトレーニングできるワンストップ ソリューション。ノードを柔軟に拡張してデータ量を直線的に増加させ、トレーニング時間を短縮します。

エッジコンピューティングと
ロボティクス向けIoT

NVIDIA Jetson IoTデバイスは、Phison aiDAPTIV+ を活用して最初のトークンリコール時間を短縮し、推論パフォーマンスを向上させます。さらに、トークン長を拡張することで、より長く正確な回答を可能にします。また、aiDAPTIV+ によりJetson IoTデバイス上でのLLMモデルのトレーニングが可能になります。

AIノートパソコン

GPUとPhison aiDAPTIV+ を搭載したAIノートパソコンを使用することで、個人は自宅やオフィス、教室でLLMのトレーニング方法を学ぶことができます。また、トレーニング済みのLLMをオンプレミスで運用し、自身のデータを活用したモデルにより、推論プロンプトに対するより適切な応答を得ることができます。aiDAPTIV+ を使用すると、プロンプトリコール時間が短縮され、より多くのコンテキストを処理できるため、より長く正確な回答を生成できます。

LLMトレーニングのユースケース

オンプレミスでのLLMトレーニングにより、組織や個人は一般的な知識モデルをドメイン固有のデータで強化できます。これにより、医療診断、財務予測、法的分析、製品開発などの専門分野において、使いやすさ、関連性、精度が向上します。

ファイソンaiDAPTIV+ LLM
トレーニング統合ソリューション

コマンドラインを使用するか、直感的なオールインワンの aiDAPTIV+ Pro Suite を利用して LLM トレーニングを実行します

対応モデル

  • Llama, Llama-2, Llama-3, CodeLlama
  • Vicuna, Falcon, Whisper, Clip Large
  • Metaformer, Resnet, Deit base, Mistral, TAIDE
  • さらに多くのモデルを対応する予定です。
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and/or
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内蔵メモリ管理ソリューション

シームレスな PyTorch 互換性を体験し、AI アプリケーションを調整する必要がなく、ノードを簡単に追加できます。システム サプライヤーは、AI100E SSD、ミドルウェア ライブラリの認証とシステムのスムーズな統合を支援する ファイソンの包括的なサポートを利用できます。

詳細を見る

メリット

  • 簡単に実装
  • AI アプリケーションを変更する必要はありません
  • 既存のハードウェアを再利用するか、ノードを追加します

aiDAPTIV+ ミドルウェア

  • モデルを分割して各GPUに割り当てる
  • aiDAPTIV キャッシュ上で保留中のスライスを保持する
  • GPU 上で保留中のスライスを完了したスライスと交換する

システム統合

  • ai100E SSDを使用可能
  • ミドルウェアデータベースライセンス
  • ファイソンの総合サポートサービス
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GPU メモリとのシームレスな統合

ファイソンaiDAPTIVCache とミドルウェアは GPU メモリを拡張でき、PC には320 GBの追加メモリ、ワークステーションとサーバーには最大 8 TB の追加メモリを提供し、低遅延の LLM トレーニングをサポートします。さらに、業界をリードする100 DWPD という極めて高い耐久性を備え、特別な設計でファイソンの高度なNANDエラー訂正アルゴリズム技術をサポートしています。

詳細を見る

シームレスで完璧な統合

  • GPUメモリ容量を拡張するために最適化されたミドルウェア
  • 2x 2TB aiDAPTIV キャッシュ、70B モデルをサポート
  • 低遅延

高耐久性

  • 業界をリードするDWPD
    5 年以内に 1 日あたり 100 回の書き込み
  • 高度な NAND 修正アルゴリズムを備えた SLC NAND

推論の向上

aiDAPTIV+ は、最初のトークンリコール時間を短縮することで、推論体験を向上させます。さらに、トークン長を拡張することで、より長く正確な回答を提供するためのコンテキストが増加します。

モデルの無限の可能性を解き放つ

aiDAPTIV+ はフラッシュ メモリと DRAM を統合することでより大きなメモリ リソースを提供するため、モデルサイズは GPU グラフィックス カードの HBM やGDDR メモリの容量によって制限されなくなります。

これにより、大規模なモデルをトレーニングし、かつては大企業やクラウド サービス プロバイダーのみが利用できたコンピューティング需要をより手頃な価格で実行できるようになります。

リソース

aiDAPTIV+の開発プロセス

Computex 2024 での aiDAPTIV+ 基調講演

aiDAPTIV+の概要

aiDAPTIV+の仕組み

業界からの支持

  • 「ファイソンとの協力により、AI 分野への参入障壁が低くなり、ローカル AI コンピューティングとトレーニングへのアクセスが容易になります。」

    ミラー・チャン
    社長
    アドバンテック エンベデッドIoTグループ

  • 「クライアントに最大の価値を提供するために、ASUS は ファイソンの aiDAPTIV+ を当社のデータセンター ソリューションに統合し、コストを増加させることなく大幅なパフォーマンスの向上を実現しました。」

    ポール・ジュ
    コーポレートバイスプレジデント兼データセンターCTO、
    OP BG データセンターソリューション事業部長
    ASUS

  • 「PC市場に加えて、GIGABYTEはAIサーバーの分野にも長年深く関わってきました。ファイソンの革新的なaiDAPTIV+ソリューションは、GIGABYTE AIサーバーの顧客にAIモデルのファインチューニングを支援する新しいコンピューティングアーキテクチャを提供します。AIコンピューティングアーキテクチャにSSDを統合し、GPUメモリを拡張することで、AIコンピューティングのコストが大幅に削減され、AIアプリケーションの導入を望む世界中の顧客に大きなメリットをもたらします。」

    イテイ・リー
    最高経営責任者(CEO)
    ギガバイト

  • ファイソンaiDAPTIV+ によって駆動される MAINGEAR の Pro AI シリーズ ワークステーションは、過剰なコストをかけずに大規模な言語モデルの AI トレーニング能力をユーザーに提供します。高機能でありながら予算に優しいソリューションの作成に注力する当社の取り組みにより、これまで数百万ドルの投資によって制限されていた業界において、中小企業、大学、研究施設が競争上の優位性を確保できるようになります。」

    ウォレス・サントス
    創設者兼CEO
    メインギア

  • 「ファイソンの aiDAPTIV+ は、比類のないエッジ コンピューティング能力で当社のプラットフォームを強化し、ユーザーと開発者に新たな可能性をもたらします。」

    ジェイソン・イェー
    AI・データエンジニアリング事業部次長
    メディアテック

テクニカルサポート

ファイソンの専用テクニカル サポートは、初期実装から継続的な運用と最適化に至るまで、製品ライフサイクル全体を通じて、aiDAPTIV+ に対するエンドツーエンドの支援を提供します。当社の専門家チームは、迅速なトラブルシューティング、ファームウェア調整、パフォーマンス調整を提供し、シームレスな統合と製品効率の最大化を保証します。当社のサポート エンジニアと最先端のツールにアクセスすることで、ファイソン の aiDAPTIV+ の顧客とパートナーは、AI ワークロードの投資収益率を最大化しながら市場投入までの時間を短縮できます。

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