台湾の電機メーカー鴻海（ホンハイ）精密工業の株価が再び上昇基調にあり、AIサーバー事業におけるさらなる成長が期待されているようです。同社は、AIサーバー市場で世界トップクラスのシェアを誇っており、その実績が投資家の注目を集めています。鴻海は、世界中の電子機器メーカーから製品の製造を請け負う電子機器の受託製造サービスの世界最大手企業として知られています。
特に、米アップルのiPhoneの製造において、世界全体の生産量の約6割を担っていると言われており、サーバーの製造においても世界シェアの約4割を占めるなど、その存在感は非常に大きいメーカーです。今回は、AIサーバーの概要や一般的なサーバーとの違い、構築に必要な手順を徹底解説します。
AIサーバーとは
AIサーバーとは、AIの処理を専門に行う専用のコンピューターです。インターネットを通じて様々なサービスを提供する一般的なサーバーと似ていますが、AIが得意とする複雑な計算や大量のデータを処理するために、特別な設計がされています。画像認識や自然言語処理、対話型のAIなどの技術の裏側で働いているのがAIサーバーなのです。
AIは膨大なデータを読み込み、そこからパターンを見つけ出すという、非常に高度な計算を高速に行う必要があります。AIサーバーは、この計算を効率よく行うために、通常のコンピューターよりも強力なプロセッサーや大容量のメモリを搭載しているのです。
AIサーバーと一般的なサーバーとの違い
https://www.youtube.com/watch?v=YBhExO3czlE
AIサーバーと一般的なサーバーとの違いをより具体的に見てみましょう。従来のサーバーは、AIの計算にCPUを利用することが一般的でしたが、多くの消費電力と同等の性能を実現するための多数のCPUが必要となる点が課題でした。
これに対し、AIサーバーは並列処理に特化したGPUを用います。GPUは、AIの計算に適しており、多くのGPUを搭載しています。
| AIサーバー | 一般的なサーバー | |
| 計算方法 | GPU | CPU |
| 特徴 | 一度に大量のデータを処理できる | 順次的な処理を得意とする |
GPUは、多数の小さな計算ユニットを並列に動作させることで、ディープラーニングをはじめとする並列処理が不可欠なAIのアルゴリズムに最適です。一方、CPUはAIのアルゴリズムに含まれる並列処理の部分は、GPUに比べて効率が劣ります。
AIのアルゴリズムについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
AIサーバーの特徴
AIサーバーは並列処理能力や大容量メモリ、高速なネットワークなど、AI処理に特化した設計がなされています。これらの特徴により、大量のデータを高速に処理し、複雑なモデルの学習を可能にします。
以下では、AIサーバーの特徴を詳しく解説します。
パフォーマンスが最適化される
AIは、処理性能に対する要求が非常に高いのが特徴です。そのため、AIサーバーは低レイテンシーと高スループットを実現するために、専用のハードウェアであるAIアクセラレータを搭載していることが多いです。
| スループット | 一定時間内にどれだけのデータをやり取りできるかを示す指標で、データの「流れの速さ」のようなもの |
| レイテンシー | データが目的地に届くまでの「待ち時間」 |
アクセラレータは、従来のCPUやGPUとは異なり、大規模な並列計算を高速に処理できるため、ディープラーニングなどのAIモデルの学習や推論を効率的に行うことができるのです。
処理における負荷が軽減される
AIサーバーは、分散型エッジ環境や大規模な並列計算など、様々な場面で重要な存在となっています。これらの環境において、AIアプリケーションが期待通りの性能を発揮するためには、大規模なAIサーバー群を構築し、効率的に運用することが求められます。
AIサーバーのアーキテクチャを最適化し、サーバー管理などのソフトウェアツールを効果的に活用することで、AIの仕事量に合わせて柔軟にサーバー群を拡張・縮小し、高い処理能力を実現できます。
AIサーバー構築に必要なもの
AIサーバーを構築する場合、どのようなものを準備すればよいのでしょうか。以下では、AIサーバーに必要なハードウェアやソフトウェアについて、具体的に解説していきます。
サーバーあるいはPC
AIの開発や学習などを行うためには、高い処理能力を持つコンピュータ環境が必要です。一般的に、大規模なデータセットを用いた学習や複数のモデルを並行して実行する際は、高度な冷却設備や電源設備が整ったデータセンターにサーバーを設置することがおすすめです。
しかし、小規模な実験や手軽にAIサーバーを構築したい場合には、ご自身のPCに開発環境を構築することも可能です。PCにGPUなどのアクセラレータを搭載することで、より効率的に学習を進めることができます。
どちらの環境を選ぶかは、扱うデータの量やモデルの複雑さ、サーバーの規模によって変わってきます。大規模なプロジェクトでは、データセンターのサーバーが安定性と拡張性に優れていますが、小規模なプロジェクトでは、PC環境でも十分な成果が期待できます。
GPU
先述したように、AIサーバーにおいて、GPUは欠かせません。AIの学習は、膨大な量のデータを基に、最適なパラメータを繰り返し調整する作業です。この過程で、GPUの並列処理能力が活かされ、学習時間を大幅に短縮できます。
また、学習済みのモデルを用いて新たなデータに対して予測を行う推論においても、GPUの高速な計算能力がリアルタイムな応答を実現します。そのため、サーバーやPCに高性能なGPUを搭載することで、より効率的にAIサーバーの構築を進めることができるのです。
プログラミング言語
AIサーバー構築において、Pythonは最も一般的なプログラミング言語の一つです。PythonはAI開発に特化した多様なフレームワークやライブラリが豊富に存在し、インターネット上には膨大な量の学習リソースが公開されており、開発者にとって非常に扱いやすい環境が整っているためです。
Python以外にも、R言語やC言語、Javaなどのプログラミング言語を用いてAIサーバーを構築することも可能です。
PythonとJavaScriptについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
フレームワーク及びライブラリ
AIサーバーの構築は、複雑な数式やアルゴリズムを扱うため、高度な専門知識と時間が必要とされてきました。しかし、近年では、AIサーバー構築に必要な機能があらかじめ備わったフレームワークやライブラリが数多く登場しています。
これらのフレームワークやライブラリを活用することで、開発者はゼロからすべてのコードを書く必要がなくなり、複雑な数学的な処理を抽象化して、より高レベルな視点からAIサーバーの構築に集中できるようになりました。
AIサーバー構築の具体的な手順
以下では、AIサーバーを構築する手順を初心者にもわかりやすく解説します。
①ハードウェアを準備する
一般的な高性能PCを用いて開発を進めることも可能ですが、より高度な計算処理を行うには、GPUサーバーの導入が検討されるようになります。GPUサーバーは、複数の高性能GPUを搭載し、並列処理に特化したサーバーです。
AIの学習や推論においては、膨大な量のデータを高速に処理する必要があるため、GPUサーバーの並列処理能力は非常に有効です。
②ソフトウェアをインストールする
AIサーバーの初期設定では、基盤となるOSをインストールします。その後、開発に使用するプログラミング言語に対応したコンパイラやインタプリタ、プログラムの機能を拡張するためのライブラリやフレームワークを導入します。開発作業を円滑に進めるために、コードの編集やコンパイル、デバッグなどの機能を統合した開発環境であるIDEを導入することもあります。
さらに複数人でAIサーバーを共用する場合は、セキュリティと効率性を考慮して、各ユーザーに固有のIDと作業ディレクトリを割り当て、アクセス権限を適切に設定します。これにより、ユーザー間のファイルの混在を防ぎ、セキュリティリスクを低減することができるでしょう。
③データを収集する
AI開発の基盤となるデータは、既存のデータ蓄積環境や様々なシステムから収集されます。これらのデータを連携し、AIの学習に適した形式に変換するプロセスには、ETLツールが活用されます。ETLツールは、データの抽出や変換、ロードを自動化し、効率的なデータ連携を行うことができます。
AIの精度は、学習に用いるデータの質と量に比例して向上します。高品質かつ大量のデータを用意することで、より精度が高く、実用的なAIモデルを開発することが可能です。
④AI開発を行う
構築済みの環境を土台として、AIの開発と学習を進めます。開発されたモデルは、厳密な評価プロセスを経て精度を検証し、その結果に基づいてモデルの改善を繰り返します。この一連のプロセスを踏まえ、実用レベルに達したモデルをリリースします。
AIモデルの開発規模が拡大した場合には、サーバーやGPUを追加導入することで、システムの処理能力を向上させ、より大規模な学習に対応できるようにします。
AIサーバー構築の知識をつけるならセミナー受講がおすすめ
AIサーバーの構築は、高度な専門知識が必要なため、独学ではハードルが高いと感じている方も多いのではないでしょうか。AI技術の進歩は目覚ましく、企業においてもAI導入が不可欠な時代となっています。AIサーバーを自社で構築することで、より柔軟かつ効率的にAI開発を進めることができるでしょう。
そのためには、AIサーバー構築の知識を効率的に習得できる方法として、以下のようなセミナー受講をおすすめします。
AIエンジニア育成講座
AIエンジニアとは、AIに関する高度な専門知識と技術力を有し、機械学習や深層学習、自然言語処理などの技術を用いて、AIサーバーの設計、開発、実装、評価を行う専門職です。 大規模なデータセットから有用な情報を抽出し、複雑な問題を解決するためのアルゴリズムを開発します。また、AIシステムの性能向上や、新たなAI技術の研究開発にも携わります。
AIエンジニア育成講座は、AIプログラミングの基礎から応用までを2日間で集中的に学ぶことができる最速の学習コースです。未経験の方でも安心のPythonプログラミングの基礎から丁寧に解説し、機械学習の仕組みやディープラーニングまで、AI開発に必要な知識を網羅的に学べます。
会場受講はもちろん、オンライン受講にも対応しているため、ご自身のペースで好きな時間に学習を進めることができます。オフィスや自宅など、場所を選ばずに学習できるのも魅力です。
AIサーバー構築のための環境を用意しよう！
今回は、AIサーバーの概要や一般的なサーバーとの違い、構築に必要な手順を解説しました。AIサーバー構築においては、大量のデータを集めて学習させることが重要です。 そのデータを短時間で処理し、AIモデルを完成させる必要があります。
特に、GPUはAIの性能を大きく左右します。高度なAIサーバー構築のための環境を作るためには、このGPUの性能が非常に重要になると言えるでしょう。
