AI インフラストラクチャ

AI ワークロードに万能な方法はありません。そのため、NVIDIA、Intel、AMD、Arm などの業界ハードウェア パートナーとともに、Google は、最もデータ インテンシブなモデルをトレーニング、提供するための TPU、GPU、CPU 全体で、AI に最適化された幅広いコンピューティング オプションをお客様に提供します。

これまで、Cloud TPU と Cloud GPU で大規模な AI ワークロードをオーケストレーションするには、障害、ロギング、モニタリング、その他の基本的なオペレーションの処理に手作業が必要でした。最もスケーラブルでフルマネージドの Kubernetes サービスである Google Kubernetes Engine（GKE）により、TPU と GPU の運用に必要な作業が大幅に簡素化されます。Cloud TPU と Cloud GPU での大規模な AI ワークロード オーケストレーションの管理に GKE を活用することで、AI 開発の生産性が向上します。

また、マネージド サービスによるインフラストラクチャ抽象化の手軽さを求める組織向けに、Vertex AI は、Cloud TPU と Cloud GPU を使用したさまざまなフレームワークとライブラリによるトレーニングをサポートするようになりました。

AI に最適化された Google のインフラストラクチャは、何十億ものユーザーにサービスを提供する YouTube、Gmail、Google マップ、Google Play、Android といった Google プロダクトに求められるグローバルなスケーラビリティとパフォーマンスを提供できるように構築されています。 Google の AI インフラストラクチャ ソリューションはすべて、Google Cloud の Jupiter データセンター ネットワークによって支えられています。このネットワークは、基本的なサービスから高負荷 AI ワークロードに至るまでに対応する、業界最高水準のスケールアウト機能をサポートします。

数十年にわたり、Google は TensorFlow や JAX のような重要な AI プロジェクトに貢献してきました。 Google は PyTorch Foundation を創設し、最近では新しい業界コンソーシアムである OpenXLA プロジェクトを発表しました。さらに、Google は 主要な CNCF オープンソース コントリビューターであり、TFX、MLIR、OpenXLA、KubeFlow、Kubernetes などの OSS への 20 年以上の貢献に加え、Project Jupyter や NumFOCverteUS などのデータ サイエンス コミュニティにとって重要な OSS プロジェクトのスポンサーシップを行っています。

また、Google Cloud の AI インフラストラクチャ サービスは、TensorFlow、PyTorch、MXNet などの多くの一般的な AI フレームワークに組み込まれているため、特定のフレームワークやハードウェア アーキテクチャに制約されることなく、お好みのフレームワークを使用し続けることができます。