VultrとSUSEがパートナーシップを結び、フルスタックNVIDIAエンタープライズAIプラットフォームを本格的なワークロードに導入

VultrとSUSEは、新しいパートナーシップを発表しました。このパートナーシップは、エンタープライズAIの最大のボトルネックの1つである、実験から本格的なワークロードへの移行を目的としています。両社は、SUSE AI FactoryをNVIDIAと共同でVultrのインフラストラクチャ上でリリースしました。これは、SUSEのエンタープライズAIソフトウェア、NVIDIA (NVDA ) AI Enterpriseテクノロジー、Vultrのグローバルクラウドインフラストラクチャを組み合わせた、検証済みのフルスタックプラットフォームです。

パリで開催されたRAISE Summitで発表されたこのプラットフォームは、セキュリティとスケーラビリティを確保しながらAIアプリケーションを本格的に展開したい組織向けに設計されています。そのためには、インフラストラクチャ層、GPUアクセラレーション、Kubernetesオーケストレーション、AIソフトウェア、セキュリティコントロール、サポートモデルが必要です。

なぜこれが重要か

多くの企業は、AIの初期的な実験段階をすでに終えているのです。現在、運用上の課題に直面しています。エンタープライズは、モデルをどこで実行するか、GPUをどのように管理するか、機密データをどのように保護するか、AIアプリケーションをどのように統制するか、チームが最初のワークロードを開始する前に数ヶ月の統合作業をどのように避けるかを決定する必要があります。

VultrとSUSEのパートナーシップは、ちょうどその問題に対処するために設計されています。コンピューティング能力やソフトウェアツールだけを提供するのではなく、新しいプラットフォームはインフラストラクチャ層とアプリケーション層を検証済みのアーキテクチャにまとめています。目標は、AIプロジェクトが研究所を離れたときに souvent に発生する「統合コスト」を削減することです。

その違いは重要です。 本格的なAI では、強力なGPUへのアクセスだけでは十分ではありません。再現可能な展開パターン、セキュリティ、観測可能性、オーケストレーション、モデル管理、エンタープライズITチームが依存できるサポート構造が必要です。

オープンインフラストラクチャ上に構築されたフルスタックAIプラットフォーム

SUSE AI Factory with NVIDIAは、オープンでKubernetesベースのアーキテクチャ上に構築されています。これにより、エンタープライズは、パフォーマンス、コンプライアンス、データ居住性、またはビジネス要件に応じて、クラウド、オンプレミス、エッジ、主権環境にAIワークロードを展開する柔軟性を得ることができます。

SUSEは、AI FactoryをプライベートエンタープライズAI用のオープンインフラストラクチャプラットフォームとして説明しています。これは、既存のLinuxとKubernetes環境に統合し、ワークロードをサンドボックス環境から本格的な環境に移行するのに役立ちます。SUSEはまた、プラットフォームを事前に検証されたブループリント、GitOpsワークフロー、主権AI要件の周りに配置しています。つまり、エンタープライズをプロプライエタリクラウドモデルに強制するのではなく、既存の環境に統合することを目的としています。

NVIDIA AI Enterpriseを追加すると、NVIDIAの商用ソフトウェアスイートがSUSEのガバナンス層に直接統合されます。NVIDIA AI Enterpriseは、エンタープライズAIの展開のためにマイクロサービス、フレームワーク、ライブラリ、GPUオーケストレーション、インフラストラクチャ管理ツールを提供するNVIDIAのソフトウェアスイートです。

NVIDIAがスタックに提供するもの

プラットフォームには、NVIDIA AI EnterpriseのコンポーネントであるNVIDIA NIM、NVIDIA NeMo、NVIDIA Run:aiが含まれています。これらは、エンタープライズAIライフサイクルの異なる部分に対処しています。

NVIDIA NIMは、モデル推論を最適化し、マイクロサービスを介して展開することで、モデルを本格的な環境に移行するために必要なカスタムエンジニアリングの量を削減するのに役立ちます。NVIDIA NeMoは、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境でAIエージェントと生成AIシステムを構築、カスタマイズ、最適化、統制することに重点を置いています。

NVIDIA Run:aiは、GPUオーケストレーションとワークロードスケジューリングを管理するのに役立ちます。これは、エンタープライズが高価な加速インフラストラクチャの活用率を最大化しようとするときに、重要な要件です。NVIDIA AI Enterpriseには、GPU有効なAI展開をエンタープライズ環境全体で標準化するのに役立つKubernetesオペレーターとインフラストラクチャ管理ツールも含まれています。

エンタープライズの場合、これは重要です。 AIインフラストラクチャはすぐに断片化する 可能性があります。チームは、さまざまなフレームワーク、モデル提供ツール、オーケストレーション層、セキュリティ慣行を使用する可能性があります。検証済みのNVIDIAバックソフトウェア層は、より一貫性のある基盤を作成するのに役立ちます。

Vultrが提供するグローバルAIインフラストラクチャ層

Vultrの役割は、ソフトウェアスタックの下にあるインフラストラクチャ基盤を提供することです。同社は、クラウドGPU、ベアメタル、クラウドコンピューティング、Kubernetes、ストレージ、ネットワークサービスを提供し、エンタープライズにAIワークロードの展開環境を提供しています。これらのワークロードには、パフォーマンスと地理的柔軟性の両方が必要です。

Vultrは、AIインフラストラクチャの周りのポジショニングを拡大してきました。AMDとNVIDIAのGPU、マネージドKubernetes、ベアメタル、ストレージ、クラウドコンピューティングへのアクセスを提供しています。同社のプラットフォームは、GPUアクセラレーションを必要とするワークロードに使用されます。例えば、AI/ML、ハイパフォーマンスコンピューティング、レンダリング、その他のコンピューティング集中型アプリケーションなどです。

そのグローバルなフットプリントは、パートナーシップの中心です。AIワークロードは、データソース、ユーザー、または規制された管轄区域に近く実行する必要があります。銀行、ヘルスケアプロバイダー、テレコムオペレーター、製造業者、公共部門組織などは、すべてのAIワークロードを単一の集中クラウドリージョンにルーティングしたくないかもしれません。Vultrの分散インフラストラクチャは、SUSE AI Factory with NVIDIAに、地域または主権コントロールが必要な顧客のためのより広い展開フットプリントを提供します。

本格的なワークロード用に設計されたもの

この発表の最も重要な点は、3つの主要なインフラストラクチャとソフトウェアベンダーが協力しているということではありません。エンタープライズAIが向かっている方向を反映しているということです。

最初の波の生成AIの採用は、実験に支配されていました。内部コパイロット、プロトタイプチャットボット、リトリーバーソフト化生成パイロット、部門の生産性ツールなどです。次のフェーズはより厳しいものです。エンタープライズは、AIを顧客向けシステム、規制ワークフロー、産業操作、コアビジネスプロセスに展開しようとしています。

これは、より高いハードルを設定します。AIシステムは、セキュリティ、スケーラビリティ、監査可能性、メンテナンス性を確保する必要があります。複雑なハイブリッド環境で実行できなければなりません。ガバナンス要件をサポートできなければなりません。新しいベンダーロックインを生み出さないでなければなりません。

SUSEのオープンインフラストラクチャアプローチ、NVIDIAのエンタープライズAIソフトウェア、VultrのグローバルGPUクラウドは、これらの要件に対処するために統合されています。

AI展開の複雑さを減らす

この発表の1つの明確なテーマは、簡素化です。エンタープライズは、AIを本格的に展開する前に必要なエンジニアリング作業の量をしばしば低く見積もっています。チームは、GPUドライバー、Kubernetesクラスター、モデル提供ツール、データパイプライン、アクセスコントロール、監視システム、セキュリティポリシーを構成する必要があります。開発、テスト、プロダクション環境が一致していることを確認する必要もあります。

SUSE AI Factory with NVIDIAは、事前に検証されたブループリントとRancher拡張機能およびKubernetesオペレーターを介して提供される管理プレーンを使用して、複雑さを減らすように設計されています。SUSEのドキュメントでは、AI FactoryはAIアプリケーションを検出して、不変のバージョン管理されたブループリントにまとめる方法として説明されています。

そのブループリントベースのモデルは重要です。チームが1回限りの展開から繰り返し使用可能なインフラストラクチャパターンに移行するのを助けるからです。AIスタックを各新しいプロジェクトのために再構築するのではなく、エンタープライズはAIワークロードをパッケージ化、展開、ガバナンス、スケーリングする方法を標準化できます。

セキュリティ、主権、コントロール

この発表は、セキュリティと 主権AI に重点を置いています。これは、エンタープライズが抱える増大する懸念を反映しています。AIワークロードはどこで実行されるか、誰がデータをコントロールするか、知的財産をどのように保護するかです。

SUSEのより広範なAI戦略は、プライベートエンタープライズAI、データコントロール、ゼロトラストセキュリティ、クラウド、データセンター、エッジ環境を横断した展開の柔軟性を強調しています。同社の製品資料では、サンドボックスから本格的な環境へのパリティ、事前に検証されたテンプレート、GitOpsワークフロー、主権AI要件のサポートを強調しています。

これは、金融サービス、ヘルスケア、政府、テレコム、製造、国防関連部門などの業界では特に重要です。AIの採用は、技術的な能力だけでなく、規制、コンプライアンス、運用上のリスクによっても制限されています。

エンタープライズAI市場の成熟の兆し

VultrとSUSEのパートナーシップは、エンタープライズAIインフラストラクチャのより広範な変化の一部です。市場は、分離されたツールからAIファクトリーへの移行をしています。AIファクトリーは、データ、モデル、コンピューティング、オーケストレーション、ガバナンス、展開パイプラインが協力して動作する統合環境です。

エンタープライズの場合、価値提案は、単にGPUへのより速いアクセスや別のAIプラットフォームダッシュボードではありません。価値は、AIの野心と運用上の現実の間の距離を減らすことにあるのです。プラットフォームが意図したとおりに機能する場合、組織はインフラストラクチャを組み合わせる時間を減らし、測定可能な成果を生み出すAIアプリケーションを構築する時間を増やすことができます。

既存のSUSE顧客は、SUSEアカウントチームと協力して、ワークロードに合わせた概念実証を評価できるようになります。Vultr Marketplaceを介したセルフサービス展開オプションも計画されています。

結論

SUSE AI Factory with NVIDIA on Vultrインフラストラクチャの立ち上げは、エンタープライズAIインフラストラクチャがどれほど速く進化しているかを示しています。企業は、研究所に留まる実験的なAIだけでは十分ではありません。本格的な、統制された、セキュリティの確保された、スケーラブルなシステムが必要です。これらのシステムは、ビジネスが必要とするどこでも実行できなければなりません。

SUSEのオープンエンタープライズソフトウェア基盤、NVIDIAの本格的なAIスタック、Vultrのグローバルクラウドインフラストラクチャを組み合わせることで、パートナーシップは組織に、パイロットプロジェクトから本格的なAIへのより直接的な道筋を提供します。

これは、AIの採用の難しい作業 を排除するわけではありません。エンタープライズは、適切なデータ、ガバナンス、才能、ビジネスユースケースが必要です。しかし、AIインフラストラクチャスタック自体を組み立てて操作する複雑さという、最も根強い障壁の1つに対処します。