生成AI時代を生き抜くために。押さえておきたいキーワード
──企業がDGX Sparkを導入または活用するうえで、どのようなハードルが立ちはだかってくるでしょうか？
幸田：これまでAI開発のサーバーやワークステーションを扱ってきたエンジニアや研究者であれば、DGX Sparkの導入に全くハードルはないでしょう。むしろ簡単です。
またDGX Sparkは比較的安価で、初めてローカル環境でAI開発をする方にも最適です。また、そうした方々には、基本的なソフトウェアの扱い方や入手方法などを知る必要があると思います。その点は、SB C&Sがサポートいたします。
──ソフトウェアの使い方とは？
幸田：NVIDIAはNGCという、AIを活用するためのソフトウェア群のWebポータルを提供しています。このサイトで提供されるソフトウェアはコンテナ形式が多いので、その取得や起動に関するコマンドがメインになるかと思います。
ある程度経験を積んだエンジニアであれば、基本的なアクセス方法など最小限のことをお伝えすれば後は自走できるかと思います。
──インフラに直接関わってこなかったアプリケーションエンジニアが、今後アンテナを張っておくべきインフラのキーワードやポイントなどは何になりますか？
幸田：これまでアプリケーション開発でコーディングが中心でインフラにはあまり関わってこなかった方に意識していただきたいのは「AIOps」です。これはインフラの運用の効率化、そして自動化をAIによって実行していくためのソリューションや製品群になります。
いまAIOpsはDevOpsと並ぶ勢いで発展していて、新しいソフトウェアや概念がたくさん生まれている段階であり、DevOpsと同様に「開発者がITインフラをより迅速に、効率よく利用する」こともその目的に含まれています。これまでのアプリケーション開発に加えて、GPUサーバーを中心としたリソースが必要になる「AIを活用するアプリケーション」の開発も増えてくることが見込まれます。開発者がリソースを確保するためのプロセスはより複雑化するので、その自動化・効率化を目指すAIOpsは、主にインフラに関わるキーワードであると同時に、AIとアプリケーションの開発にも関わってくる重要なキーワードになります。
高橋：先ほどのソフトウェアスタックの中でいう、NIMとAI Blueprintsを押さえていただくといいかと思います。特にインフラになじみがなかった方ほど役立ちます。
AIの開発をする時、オープンソースのモデルやGPUのドライバーなど環境整備が必要になります。しかし情報がまとまっているわけではなく、バージョンも変わるので、普段開発しているとボトルネックになりがちです。その点、NVIDIAはAI開発に集中できるように、すぐに最適なパフォーマンスを発揮できるように提供しているのがNIMです。ドライバーや環境に合わせてチューニングずみです。
AI Blueprintsはユースケース別のリファレンスアプリケーションです。ユースケースごとにAIエージェント型アプリケーションを迅速に構築・展開するためのリファレンスとなるワークフローやツール群を示しています。これを参考にして、必要に応じてカスタマイズしていただければ、より迅速かつ効率的に開発を進められると思います。
──生成AI時代を生きるエンジニアに向けてメッセージをお願いします。
高橋：NVIDIA CEOのJensen Huangは「AIに仕事を奪われるのではない。AIをよく知る人間に仕事を奪われるのだ」と言っています。これからは、AIをよく活用する・よく知ることがご自身の価値を高めることにつながります。それを手助けできるように、NVIDIAはハードウェアやAI開発環境のための仕掛けなどをご用意していますので、ぜひご活用ください。
幸田：いま生成AIはまさに実用レベルに達し、今後はいかに活用するかにフォーカスが当たります。なるべく早くAIの世界に入れば、次の時代のビジネスを素早くキャッチアップできると考えております。DGX SparkをAIの世界に入るきっかけにしていただければと思います。DGX Sparkは自分だけのGPUコンピュータリソースになりますので、AIの世界にどっぷり入っているベテランでも、これから始める人にもお勧めです。
