2017年の論文「Attention Is All You Need」は、TransformerアーキテクチャによってAI革命を巻き起こした。逐次的なRNNとLSTMを並列化可能な自己注意メカニズムに置き換えたTransformerは、より高速な学習、より優れたスケーリング、優れた性能のイントロルを可能にした。この画期的な技術により、今日の大規模言語モデルの基礎が築かれる一方で、大規模GPUインフラに対するかつてない需要が生まれました。

ミッションクリティカルなITインフラが、セキュリティの高い施設間でどのようにシームレスに移行しているのか、不思議に思ったことはありませんか？データセンターの移行は、綿密な計画と実行を必要とする複雑な編成です。戦略的な評価やハードウェアの移転から、暗号化されたデータ転送や厳密なテストに至るまで、ダウンタイムを最小限に抑えてビジネスの継続性を維持するためには、これらの作業には正確さが求められます。お客様の組織が求めるセキュリティ、効率性、信頼性を備えたデジタル資産の移転に必要な舞台裏の専門知識をご覧ください。

フォトリアリスティックな画像を生成したり、膨大なデータセットをミリ秒単位で処理したりする、電光石火のAIモデルと対話するとき、舞台裏で何が起きているのか考えたことがあるだろうか。マジックは、最近劇的に進化したGPUデータセンターで起こっている。以下では、これらの技術的驚異がどのように動作しているのかを探り、その基盤となるGPUを検証し、業界リーダー間の熾烈な競争を分析する。

チーム・イントロールは、Data Center Worldのアドレナリン全開のラック＆スタック・チャレンジで栄冠を勝ち取りました。