Smartbird、Supermicroと提携し、専用のマネージド型エンタープライズAIインフラを提供

SmartbirdとSupermicroは、企業向けに専用のフルマネージドAIインフラを提供するため、協業しています。11月5日に発表されたこの提携では、Supermicroのコンピューティングプラットフォームとラックスケールのエンジニアリング技術を、個々の顧客のワークロードに合わせてAIクラスターを設計、導入、運用するSmartbirdのサービスと組み合わせます。

両社は、学習、ファインチューニング、推論、エージェント型AIアプリケーションを対象としています。両社の考えでは、こうしたワークロードの導入に必要なのはアクセラレーターへのアクセスだけではありません。ストレージ、ネットワーク、電力、冷却、継続的な運用が一体となって機能する必要があります。

協業のもと、Smartbirdはインフラのライフサイクルを管理し、顧客の施設内またはコロケーション環境に専用のシングルテナント環境を導入します。Supermicroは、特定のGPU構成を一律に指定するのではなく、幅広いプロセッサープラットフォームと統合型インフラの選択肢を提供します。

コンポーネントの提供から統合型インフラへ

「企業にとっての課題は、単にコンピューティングリソースを調達することではありません。適切なテクノロジーを組み合わせ、大規模環境で安定して運用することです」と、Smartbirdの社長兼CEO、Nadia Carlsten博士は述べました。

Smartbirdのサービスの説明では、こうした作業を設計、導入、運用、拡張の各段階に分けています。まずワークロードの要件を確認し、調達と稼働開始を調整したうえで、監視、保守、パフォーマンスの最適化を担います。容量の拡張やハードウェアのアップグレードも、同じサービス契約の一部として対応します。

運用上の理由は明快です。アクセラレーターは入力データを待っている間、有効な処理を実行できません。また、サーバー自体が要件を満たしていても、電力を供給したり冷却したりできない施設には導入できません。各コンポーネントを別々に購入すると、インターフェースや運用上の前提条件を整合させる責任は顧客に残ります。

マネージドクラスターを導入すると、こうした統合の負担を誰が担うかが変わります。企業はインフラに責任を持つ運用事業者を得る一方、自社のチームは利用したいモデル、アプリケーション、データに注力できます。ワークロードの計画が不要になるわけではありません。その計画をインフラ設計の出発点とするのです。

Supermicroの各種ソリューションがもたらすもの

Supermicroのデータセンター向けビルディングブロックソリューション（DCBBS）は、モジュール型のアプローチをサーバーにとどめず、ラック、冷却設備、施設インフラ、管理ソフトウェア、サービスにまで広げています。同社が公開している製品群には、CPUおよびGPUシステム、ストレージ、ネットワークスイッチ、電源設備、液冷コンポーネントが含まれます。

同社は出荷前に、ラックおよびクラスターの各レベルで工場検証を行うとも説明しています。これは、提携がラックスケールを重視する背景を示しています。統合の対象となるのは、単体でも機能する機器の寄せ集めではなく、相互に依存する機器が連携して動作する一式です。

同社の管理ソフトウェア製品群は、インフラの監視から導入の自動化までを網羅しています。これらはSupermicroの幅広い製品・サービスの一部として提供されるものであり、Smartbirdのすべての導入環境に、名称が挙げられたソフトウェア製品や冷却設計がすべて含まれることを意味するわけではありません。

提携の発表では、具体的な構成は顧客の要件に委ねられています。標準的なクラスターの規模、固定のアクセラレーターモデル、または両社のサービスを組み合わせた場合の価格は明らかにされていません。この柔軟性はサービスの中核ですが、同時に、性能とコストは各ワークロード向けに選択される設計によって変わることを意味します。

専用インフラと「コントロール」の意味

Smartbirdは自社のモデルを「設計段階から主権を確保」と表現しています。その実務上の基盤となるのは専用インフラであり、顧客の要件に応じて設置場所や運用方法を決めます。

物理面と運用面での分離は、機密性の高いワークロードを取り巻く境界を組織が確立するうえで役立ちます。ただし、データ主権はテナント方式だけで決まるものではありません。導入場所、アクセスの取り決め、データの取り扱い、契約上の責任も引き続き重要です。専用機器を使うだけで、あらゆる法域や業界の規則への準拠が確立されるわけではありません。

Carlstenは8月の株主向け書簡で、同社を、標準化された共有クラウドインフラと、企業が独自の専用システムを構築する方法との中間に位置付けました。共有クラウドサービスが引き続き多くのワークロードに適していることを認める一方、性能、コスト、セキュリティ、または設置場所に関する要件から、別の選択肢を必要とする顧客についても説明しました。

これは、企業のAIアプリケーションをすべてクラウドから移行させるという提案ではありません。専用インフラを必要とする理由がありながら、インフラ運用チームを一から構築したくない組織にも、それを利用できるようにすることです。

Supermicro、より広範なパートナーネットワークに参画

今回の発表は、管理対象クラスターのデータ層とメモリー層に焦点を当てた、SmartbirdとWEKAとの10月の提携に続くものです。この契約では、インフラサービスにWEKA NeuralMeshを組み込み、アクセラレーターにデータを供給し続けるとともに、推論やエージェント型ワークロードを支援することを目指しています。

この2つの提携は、相互に補完する異なる層を担っています。Supermicroはコンピューティングシステムとラック規模の統合を提供し、WEKAはストレージとメモリーのインフラを担います。これらの提携は、すべてのコンポーネントを自社で開発するのではなく、実績のあるテクノロジーを組み合わせてマネージドサービスを構築するというSmartbirdの戦略を示しています。

今回のSupermicroとの協業について、両社は共同での導入ベンチマークや、特定の顧客に関する成果を公表していません。この協業の意義は、提案されている提供モデルにあります。ワークロードに合わせてアーキテクチャを選定し、関連システムを統合して、単一の運用環境として保守するというものです。エンタープライズAIでは、利用可能なGPUの台数だけでなく、インフラ全体にわたって安定した実行環境を提供することが、製品の価値となります。