世界的なGPU不足の解決に向け、AI処理におけるGPUの演算効率を高めるミドルウェア技術「AI computing broker」の提供を開始 富士通株式会社のプレスリリース
AI サービス 事業者やクラウド サービス 事業者にて技術の有効性を実証当社は、このほど、世界的なGPU不足に対応するため、高い実行効率が見込める処理に対してリアルタイムにGPUを割り振る当社独自のアダプティブGPUアロケーター技術と、各種AI処理の最適化技術を統合したミドルウェア技術「AI computing broker（以下、ACB技術）」を開発しました。本技術は、オンプレミスだけでなくクラウドで提供されているGPU環境においても利用可能であり、単一のGPUを用いるAIアプリから複数のGPUを用いる大規模言語モデルまで幅広く活用できます。単一のGPUによる先行トライアルの技術検証結果を踏まえた上で、2024年10月よりトレーダム株式会社（注1）がACB技術を採用し、またさくらインターネット株式会社（注2）は、当社と共同で複数のGPU上でACB技術の実証実験を開始します。
当社はトレーダム株式会社とさくらインターネット株式会社に加えて、AWL株式会社（注3）、エクストリーム-D株式会社（注4）、モルゲンロット株式会社（注5）と、単一GPUによるACB技術の先行トライアルを2024年5月より順次行い、各社それぞれのクラウド環境やサーバー上での動作と、各AI処理に対する演算処理効率の最大で2.25倍の向上、同時に取り扱えるAI処理数の大幅な増加などの有効性を確認しました。 当社は今後も、AI処理におけるGPUの演算効率を高めてGPUコストを削減したいAIサービス事業者や、一つのGPUにできるだけ多くのAI処理を割り当てたいクラウドサービス事業者などのGPU資源提供者に本技術を提供し、世界的なAI需要の高まりに伴うGPU不足や電力問題などの課題を解決し、AIによるお客様のビジネスの生産性と創造性の拡張に貢献します。生成AIをはじめとする世界的なAI需要の爆発的な高まりを受け、AI処理に最適とされるGPUの需要も急激に増加しています。生成AI市場の世界需要額は2023年から2030年にかけて約20倍の成長（注6）が見込まれており、それに比例しGPUの需要も同様の規模で急激に増大することが予想されます。一方で、GPUの需要に応じたデータセンターにおける消費電力の増加が課題となっており、2030年には全世界の発電量の10%がデータセンターによって消費されると推定（注7）されています。これを受けて当社は、GPUに関わる世界的な社会課題に対応するため、GPUでプログラムを実行中でも、高い実行効率が見込める処理に対してリアルタイムかつ優先的にGPUを割り振り、CPUと
単一GPUを用いたACB技術の先行トライアルでは、ACB技術非適用の場合と比較して、顧客環境におけるGPUの単位時間当たりの処理性能について最大で2.
今回は当社のプロダクトであるHPC管理ソリューション（M:Arthur）やクラウドサービス（Cloud Bouquet）において、AI computing...
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