Red HatとRun:ai 、ハイブリッドクラウドのAIワークロードを最適化

Red Hat OpenShift AI上のRun:aiが組織のGPUリソース最大化とAIワークフローの合理化をサポート

東京 -

[コロラド州デンバー -RED HAT SUMMIT- 2024年5月7日(現地時間)発表] アメリカ報道発表資料抄訳

オープンソース・ソリューションのプロバイダーとして世界をリードするRed Hat, Inc.(以下、Red Hat)と、AI の最適化とオーケストレーションのリーダーであるRun:ai は本日、Run:aiのリソース割り当て機能をRed Hat OpenShift AIに導入において協業することを発表しました。このコラボレーションによってAI運用を合理化し、基盤となるインフラストラクチャを最適化することで、企業はAI リソースを最大限活用できるようになります。 そして、AIを活用するアプリケーションとモデルを大規模に構築、チューニング、デプロイ、監視するための安定したMLOpsプラットフォームによって、人間主導とハードウェア主導の両方のワークフローを最大化します。 

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私たちとRun:aiとのコラボレーションによって、組織が必要に応じて、AI/MLプラットフォームの信頼性や貴重なGPUリソースを犠牲にすることなく、AI ワークロードをスケールアップして最大限活用できるようにします

Steven Huels(スティーブン・ヒュールズ )

Red Hat AIビジネスユニットバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャー

GPUはAIワークフローを推進するコンピューティングエンジンであり、モデルのトレーニング、推論、実験などを可能にします。ただし、これらの特殊なプロセッサは、特に分散トレーニングジョブや推論の全体で使用する場合、コストが高くなる可能性があります。Red HatとRun:aiは、Red Hat OpenShift AI上で Run:aiの認定を受けたOpenShift Operatorを使用して、GPUリソースの最適化という重要なニーズを満たすための取り組みを実施しています。これにより、ユーザーは AI ワークロードがどこにあっても拡張と最適化が可能になります。Red Hat OpenShift AI上のRun:aiのクラウドネイティブ・コンピューティング・オーケストレーション・プラットフォームは、次のことに役立ちます。

  • 専用のワークロードスケジューラを使用することでAIワークロードのGPUスケジューリングの問題に対処し、ミッションクリティカルなワークロードの優先順位をスムーズに設定して、それらのワークロードをサポートするために十分なリソースが割り当てられているかを確認します。
  • フラクショナルGPU とモニタリング機能を利用して、事前に設定された優先順位とポリシーに合わせてリソースを動的に割り当てることで、インフラストラクチャの効率を高めます。
  • 共有GPU インフラストラクチャの制御と可視性が向上するため、IT、データサイエンス、アプリケーション開発チーム全体へのアクセスとリソース割り当てが容易になります。

Run:ai認定のOpenShift Operatorは現在、一般提供されています。 将来的には、Red HatとRun:aiは、Red Hat OpenShift AI 上のRun:aiの統合機能を追加していくことで、コラボレーションを継続する予定です。それによって、よりシームレスな顧客エクスペリエンスをサポートし、さらに一貫性を確保しながらAIモデルを本番ワークフローに迅速に移行させることを目指しています。

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サポートコメント

Red Hat AIビジネスユニットバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャー Steven Huels(スティーブン・ヒュールズ )
「AIの採用とGPU需要の増えてきたことで、企業には、ハイブリッドクラウド上のどこにいても、業務とインフラストラクチャを最大限に活用できるようAIプラットフォームを最適化することが求められています。私たちとRun:aiとのコラボレーションによって、組織が必要に応じて、AI/MLプラットフォームの信頼性や貴重なGPUリソースを犠牲にすることなく、AI ワークロードをスケールアップして最大限活用できるようにします」

Run:ai CEO兼創設者 Omri Geller(オムリ・ゲラー)氏
「私たちは、Red Hat OpenShift AIとともにAI運用のパワーと可能性を強化できることを嬉しく思います。Red Hat OpenShiftのMLOpsの強みとRun:aiのAIインフラストラクチャ管理の専門知識を活用することで、私たちはエンタープライズAIの新しい基準を確立し、シームレスなスケーラビリティとリソース管理の最適化を実現します」

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