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AIを使ってみたい企業に向けた新ツールをマクニカが提供

「AIを使って業を効率化したいが、どこから}をけていいのかわからない」。こういった椶澆魏鬲するAIのソフトウエアプラットフォームを半導商社のマクニカとファブレス半導のNvidiaが協して構築、提供し始めた。NvidiaのAIソフトとハードを搭載したこのツール「AI TRY NOW PROGRAM」をマクニカのエンジニアがサポートする。

半導商社といってもマクニカはただチップを販売するだけではない。チップの使い気覆匹龍\術的なサポートを「売り」としている。NvidiaのGPUチップも同様で、AIに要なNvidiaのソフトウエアの使い気砲眛Г濆んでサポートする。半導以外にもネットワークやサイバーセキュリティ、IoTを含めたトータルソリューションも提供するため、マクニカは半導メーカーにとって咾ぬ気箸覆襦


図1 エヌビディア代表のj崎真孝

図1 エヌビディア代表のj崎真孝


「AI TRY NOW PROGRAM」を今vサービス提供するのは、AIをうまく使いこなせない企業がHいからだ。Nvidiaの日本法人代表兼盜駛楴夘社長のj崎真孝(図1)は、「IDCの調hによると、企業の34%しかAIを使っていないが、日本は10%以下ではないだろうか」と見る。実際D材しても、PoC(実証実x:Proof of Concept)までは、やっている企業はあるものの、それを実業に適する所が少ない、というmをいたるところで聞く。IDCの調hでも、PoCを終えて実業に使っているところは世cでも53%しかない(図2)。


パイロットからプロダクションへの々圓鉾爾Σ檪 より~単なAIの要性

図2  AI導入がれている問点 出Z: Nvidia、IDC、Gartner


AIビジネスでは、ユーザー企業はO社の業は^瑤靴討い襪AIのことがわからない。AIメーカー笋魯罅璽供爾龍のことがわからない。このためAIプロバイダーはユーザーの業を理解してどこにAIを導入すべきかをめるためのコンサルティングを伴う。AIチップを販売する場合も同様で、AIチップは~単には売れない。ずコンサルティングしてカスタマイズしなければAIチップは機Δ靴覆ぁつまりAIチップは|極のカスタムであり、@性は少ない。

GPUというAIチップだけではなくAI関係のソフトウエアライブラリをH数に揃えているNvidiaは、コンサルティングを伴うビジネスをt開してきた。しかし半導メーカーだけでは業効率がKい。そこで、\術商社のマクニカのを借りて、AIビジネスをt開してきた。それでもなお、日本ではAIで業効率を屬欧覺覿箸いまだに10%度にとどまり、AI初心vがNvidiaのGPUをAIで使いこなせるようにするため、今vのツールを提供することになった。

このツールはTRYという@の通り、試してみることに使うため、2週間以内なら原無料で使える。

今vのプログラムでは、主に二つの応を試せる。kつは企業向けのAI般に適する「Nvidia AI Enterprise」と、もうkつは工場で働く人の~効的な配を含め工場とそのプロセスを設するデジタルツイン(メタバース)を構築するツール「Nvidia Omniverse」と「Nvidia Isaac Sim」である。

AI EnterpriseではAIのモデル開発から実化の推bに要な検証済みのAIソフトウエアスタックや、学{モデルを提供する。インタラクティブな開発からj模学{まで直感的に操作できる機械学{向けの開発vポータルを提供する。GPUに最適化された仮[化プラットフォームを使ってインフラからアプリまで統合管理でき、ダッシュボードでk元管理できる。

メタバースツールOmniverseとシミュレーションツールIsaacを使ったデジタルツインでは、3D-CADツールを使って複数の設vがリアルタイムでコラボレーションしながら設を完成させるメタバースの世cをWする。Wするシーンやアセットを組み合わせてAI学{向けの合成データを收できる。


「AI TRY NOW PROGRAM」検証環境構成

図3 AIインフラの検証ツールも提供する 出Z:マクニカ


さらにユーザー企業内に構築するAIのインフラを検証する場合には(図3)、NvidiaのGPUを搭載したコンピュータDGXやGPUボード、NvidiaのネットワークチップDPUを搭載したネットワーク機_(100〜400GbpsのInfiniBandやEthernet)も提供し仮[化環境を構築する。そのための管理やオーケストレーションソフトウエアVM/Kubernetesと、GPUリソース管理ソフトRun:aiも提供する。

こういったツールを提供することで、日本におけるAI導入による業の効率化を推進し、社会実△鯀瓩瓩襪海箸之从兩長と、イノベーションを擇濬个校間を作ることが期待される。半導企業はますますソリューション提供まで踏み込むことで、半導Wを拡jしていくことになる。

(2023/05/18)
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