マネージドGPU Kubernetesクラスター
GPUベアメタルまたはGPU仮想マシンを基盤としたフルマネージドKubernetesクラスター上で、AI・HPC・機械学習ワークロードを実行。高性能な共有ストレージにも対応。
GPUワークロードに必要なすべてを提供
柔軟なGPU
デプロイメント
Kubernetes環境をベアメタルで最高性能を実現、またはGPU仮想マシンならオンデマンドにスケール可能。すべてを単一のコントロールプレーンで一元管理。
高性能共有
ストレージ
最大50GB/sのスループットを実現するNVMeブロックストレージにより、トレーニングや分散ファイルストレージに対応。全ノードで統一されたネームスペースを提供。
30分以内で本番
稼働可能
事前構成済みクラスターにより、必要な環境が整い、30分以内に最初のGPUジョブを開始可能
フルマネージド・コントロール
プレーン
フルマネージドのコントロールプレーンで、自動アップデート・
高可用性・99.99% SLAに対応
統合GPUプラットフォーム
用途に応じて最適なGPU環境を選択し、統合管理を実現。まずはお気軽にお問い合わせください。
GPUクラスタを選ぶ理由
フルマネージドAIインフラストラクチャ
事前構成済みスタックにより、セットアップ不要（GPUドライバー、InfiniBand、Kubernetes、監視）
ワークロードの即時復旧
自動ヘルスチェックとセルフヒーリングにより、数秒でワークロードを再スケジュール
リアルタイムデータ同期
分散ファイルシステムにより、全ノード間で即時同期
ダイナミックオートスケーリング
Kubernetesノードをリアルタイムでオートスケールし、ワークロードに応じて最適化
ユースケース
大規模LLM・基盤モデル学習
高速通信とストレージによりボトルネックを回避し、GPU性能を最大限に活かした分散学習を実現
本番対応モデルサービング
需要に応じたオートスケーリングにより、過剰プロビジョニングやリクエスト損失なく効率的にAIモデルを提供
HPC・科学技術計算
HPCワークロードとMLパイプラインを単一クラスターで実行し、既存ワークフローを維持したままシームレスに統合