ストリーミング
Definition
ストリーミングとは、データが生成される際にリアルタイムまたはニアリアルタイムで継続的に取り込み、処理することを指します。固定されたデータセットを扱うバッチ処理とは異なり、ストリー …
Infrastructure
主権AI
Definition
主権AIとは、外国のクラウドプロバイダーや独占的な技術への依存なしに、国や組織が人工知能システムを独自に構築、展開、管理する能力を指します。
Summary
データプライバシーと …
サーバーレス
Definition
サーバーレスアーキテクチャにより、開発者はサーバーインフラストラクチャを管理せずにアプリケーションの構築と実行が可能です。クラウドプロバイダーは需要に応じてリソースを自動的にス …
レートリミティング
Definition
レートリミティングは、AIサービスやAPIが悪用されたり、過負荷になったり、リソースが過剰に消費されたりするのを防ぎます。スループットを制限することでユーザー間の公平な利用を確保 …
NVIDIA
Definition
NVIDIAはAI業界において支配的な立場にあり、主にディープラーニングに不可欠な並列計算タスクを加速するためのグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）の設計で知られていま …
ラストマイル
Definition
「ラストマイル」問題は、既存インフラとの統合、低レイテンシ推論の確保、エッジケースの処理など、モデルを生産環境にデプロイする際に直面する課題を指します。
Summary
AIソリ …
Kubernetes
Definition
Kubernetes（略してK8s）は、Googleによって開発されたコンテナオーケストレーションシステムです。クラスター全体にわたってアプリケーションコンテナのデプロイ、スケー …
インテリジェントデータベース
Definition
インテリジェントデータベースは、単なる保存と検索を超えて標準的なデータベース機能を強化するために、機械学習とAIを活用します。これにより、クエリパフォーマンスの自動最適化、使用パ …
AI用ハードウェア
Definition
AIハードウェアとは、機械学習ワークロードに必要な大量の並列処理に最適化された専用コンピューティングデバイスを指します。これには、一般的な並列処理用のグラフィックスプロセッシング …
グラフィックス・プロセッシング・ユニット
Definition
GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）は、もともとグラフィックスのレンダリングタスクを処理するために開発された高性能プロセッサです。シーケンシャルな逐次処理に最適化さ …
フィーチャーストア
Definition
フィーチャーストアは、データエンジニアリングチームと機械学習チームをつなぐ橋渡し役となり、バッチ訓練とリアルタイム推論の両方に対して特徴量の統一されたビューを提供します。訓練時と …
AIの環境への影響
Definition
この用語は、特に大規模モデルの訓練フェーズに関連するAI技術の重要な資源要件を指します。これには、データセンターの電力使用量、半導体製造プロセスでの水消費、およびハードウェア廃棄 …
エッジコンピューティング
Definition
エッジコンピューティングは、IoTデバイス、センサー、またはローカルゲートウェイなど、データが生成される場所の近くでデータを処理することで、クラウド中心のアーキテクチャが抱えるレ …
計算リソース
Definition
人工知能において、計算はモデルのトレーニングや推論実行に必要な基盤インフラを表します。これにはCPU、GPU、TPUなどのハードウェアコンポーネントが含まれます。
Summary …
回路
Definition
AIの文脈において、回路は通常、行列演算や並列処理を加速するために設計されたGPU、TPU、またはニューロモルフィックチップなどの基盤となるハードウェアアーキテクチャを指します。 …
CIMLコミュニティポータル
Definition
CIMLコミュニティポータルは、計算知能に焦点を当てた学術的および専門的なコミュニティのためのデジタルハブとして機能します。データセット、事前学習済みモデル、研究論文へのアクセス …
バッチ処理
Definition
バッチ処理とは、計算やモデル推論を実行する前に、データ入力を1つのグループ（バッチ）に集約するアプローチです。この方法は、リアルタイムのストリーミング処理とは対照的に、効率的なリ …
自律型ネットワーク
Definition
自律型ネットワークは、自律コンピューティングの原則を通信ネットワークに応用し、人間の介入を最小限に抑えてシステムを自己管理可能にします。これらのネットワークはAIを活用して障害を …
エージェントハーネス
Definition
それはマルチエージェントシステムの背骨として機能し、オーケストレーション、モニタリング、エージェント間協調のためのツールを提供します。ハーネスは、エージェントが干渉することなく効 …
AIデータセンター
Definition
AIデータセンターは、特にディープラーニングのトレーニングや推論といったAIアプリケーションを実行するために最適化された物理施設です。これらのセンターには高密度サーバーラック、強 …
モデルサービング
Definition
モデルサービングとは、静的にトレーニングされたモデルを取り込み、それを受信リクエストを処理し、推論を実行して結果を返すためのスケーラブルなインフラストラクチャで包むことを指しま …
Docker
Definition
Dockerにより、開発者はアプリケーションとそのすべての依存関係をソフトウェア開発の標準化されたユニットにパッケージ化できます。これらのコンテナはソフトウェアを環境から分離し、 …
分散トレーニング
Definition
分散トレーニングは、複数のGPUやノード間で計算を並列化することにより、モデルの収束を加速します。これには、各ワーカーがデータのサブセットを処理するデータ並列性や、モデルの異なる …
大規模
Definition
大規模とは、AIシステム内のコンポーネントの規模を指し、しばしば数十億のパラメータ、テラバイト単位のトレーニングデータ、または分散コンピューティングクラスターを伴います。このアプ …
セキュリティ
Definition
AIセキュリティには、敵対的攻撃、データポイズニング、モデル逆引きなどの脅威から、機械学習モデル、データパイプライン、およびデプロイメントインフラストラクチャを守るための対策が含 …
ローカル
Definition
人工知能（AI）において、「ローカル」とは通常、リモートサーバーに依存せず、ノートパソコンやスマートフォンなどのユーザーのハードウェア上で直接実行される操作を指します。このアプ …
クラウド
Definition
クラウドコンピューティングは、AIワークロードに対してスケーラブルなインフラストラクチャを提供し、開発者が物理的なデータセンターを維持することなく強力なGPUやストレージにアクセ …
API
Definition
APIは、ソフトウェアやアプリケーションを構築するためのプロトコルとツールのセットを定義します。AIの分野では、APIにより開発者は、モデルをローカルにホストすることなく、LLM …