Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

AI研究開発ラボであるGradientは、AI向けに設計された革新的なオペレーティングシステム「Parallax」をリリースし、人工知能分野に大きく貢献しました。Parallaxにより、個人やチームは強力なAIアプリケーションを個人のデバイスやプライベートネットワーク上で直接作成・利用できるようになります。この新しいシステムは、ノートパソコン、デスクトップパソコン、GPUなどの一般的なハードウェアを、単一の高性能マシンとして機能する統合ネットワークへと変換します。Parallaxは、AIツールやアシスタントをローカル環境で容易に導入できるように設計されており、追加のコンピューティング能力が必要になった際に容易にスケールアップできます。

同社の最新ソリューションは、通常は高額なクラウドサービスに依存する大規模なAIモデルを、複数のデバイス間で分散・協調的に実行することを可能にします。このアプローチにより、ワークロードの分散が最適化され、速度と効率が向上します。Parallaxは、Windows、macOS、Linuxなど、様々なオペレーティングシステムと互換性のある40種類以上のオープンモデルをサポートし、NVIDIA GPUとApple Siliconで動作します。14台の相互接続デバイスを対象とした包括的なテストにおいて、Parallaxは大幅なパフォーマンス向上を実証し、他のローカルホスティングソリューションと比較して、最大3.6倍のスループットと2.6倍のレーテンシー削減を達成しました。

GradientのCEO、エリック・ヤン氏は、AI業界の進化におけるParallaxの重要性を強調し、クラウド依存型AIシステムからローカル運用型AIシステムへの移行におけるParallaxの役割を強調しました。Parallaxは、プライバシー、検証可能性、そしてオープン性を重視するAIアプリケーションの今後の潮流に合わせて設計されています。コーディング、コミュニケーション、設計、研究など、様々なタスクにおいてAIへの依存が高まるにつれ、これらのシステムの安全かつ独立した運用が不可欠となっています。Parallaxはデータのプライバシーを確​​保し、オープンソースツールを活用し、詳細な計算記録を維持することで、結果の再現と監査を可能にします。

Gradientは、Parallaxに加え、学習と推論を分離する分散強化学習フレームワークであるEchoも発表しました。このフレームワークはParallaxを活用し、マシンネットワーク全体にわたって効率的で一貫した推論パフォーマンスを実現します。Parallaxの活用に興味のある開発者や研究者は、 GitHubでParallaxを入手できます。また、技術論文全文はarXivで公開されています。Gradientは、分散サービス向けのParallax、分散強化学習向けのEcho、エンタープライズソリューション向けのGradient Cloudなど、Open Intelligence Stack（OIS）の拡張に継続的に取り組んでおり、AIを誰でもどこでも開発、拡張、進化させることができる未来の実現を目指しています。