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Deloitte の最新の調査によると、大多数の企業がすでに AI イニシアチブから中程度から相当な経済的利益を得ています。成功の鍵は、AI 技術の急速な進歩に対応できる、適応性とセキュリティに優れたプリプロダクション環境を選択することです。

仮想デスクトップ インフラストラクチャ (VDI) は、IT 部門の定番であり、リモート チームにデスクトップとアプリの仮想化を提供します。GPU 技術の最近の進歩により、VDI はリアルタイム レンダリングや仮想現実などのより要求の厳しいアプリケーションをサポートするようになりました。これらの技術的進歩により、VDI は AI に進出する企業にとって適切な出発点となり、開発と展開の効率性のバランスが取れています。

AI と VDI の統合は、Tensor Core GPU、NVIDIA vGPU ソフトウェア、AI vWS ツールキットの 3 つのコア コンポーネントに依存しています。これらの要素は連携して、複雑なモデルのトレーニングから推論速度の向上まで、AI のパフォーマンスを強化します。特に、NVIDIA の vGPU ソフトウェアは、複数の仮想マシン間でのリソース割り当てや、複数の GPU を単一の VM 専用にすることで、コンピューティング能力と IT 管理を最適化します。

VDI を利用して AI 仮想ワークステーションを作成すると、コスト効率の高い実装や柔軟性の向上など、組織にとっていくつかの利点があります。これにより、追加のインフラストラクチャを必要とせずに、データ サイエンティストや開発者向けの仮想マシンを迅速に展開できます。さらに、VDI はデータ ストレージを一元化することでセキュリティを強化し、NVIDIA AI Enterprise などのエンタープライズ グレードのソリューションを使用して、プリプロダクションから本格的な AI プロダクションへのスムーズな移行をサポートします。

NVIDIA の RTX 仮想ワークステーション (vWS) は、RTX テクノロジと GPU アクセラレーションを活用して、データ センターからの AI 開発を促進します。このアプローチにより、組織は既存のインフラストラクチャを使用して AI の取り組みを開始でき、コスト効率、運用効率、セキュリティを確保できます。AI 開発に着手したいと考えている方には、NVIDIA の vGPU ソフトウェア評価ライセンスや AI vWS ツールキットなどのリソースを利用して、プロセスを迅速に開始できます。