オールリデュース
オールリデュース（All-Reduce）は、分散学習において複数の計算ノードが持つデータを集計・処理し、その結果をすべてのノードに等しく再配布する通信アルゴリズムです。ディープラーニングの大規模モデルを高速に並列トレーニングする際、各ノードが計算した「勾配」を同期・集約するために不可欠な基盤技術となっています。
インフラストラクチャのAI用語一覧
55件インフラストラクチャに関するAI用語を55件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
データパイプライン
データパイプラインとは、データの収集から加工、ストレージへの保存、機械学習モデルへの入力までの一連の流れを自動化する仕組みです。AI開発やデータ分析において、高品質なデータを継続的かつ効率的に供給するために不可欠な基盤となります。
クラウド
クラウドとは、インターネット経由でサーバーやストレージ、AI開発環境などの computing リソースを利用できる仕組みです。自前で大規模なハードウェアを用意することなく、必要なときに必要な分だけ柔軟にシステムを利用できるため、現代のAI開発やデータ分析には欠基盤となっています。
データエンジニア
データエンジニアとは、AIやデータ分析の土台となる大規模なデータ収集、蓄積、処理を行うシステムを構築・運用する専門職です。機械学習モデルが正確に機能するために必要な高品質なデータ基盤を整える、AI開発において不可欠な役割を担っています。
スタック
AIやソフトウェア開発におけるスタックとは、アプリケーションやシステムを構築するために組み合わせて使用される言語、フレームワーク、ライブラリ、データベースなどの技術群を指します。
コンテナ
コンテナとは、アプリケーションとその実行に必要なライブラリや設定ファイルをひとまとめにし、どのような環境でも一貫して動作させるための軽量な仮想化技術です。AI開発や機械学習モデルのデプロイにおいて、環境差異によるエラーを防ぐために広く活用されています。
クラウドコンピューティング
クラウドコンピューティングとは、インターネット経由でサーバーやデータベースなどのコンピューティング資源を必要な分だけ利用する仕組みです。自社で高価な物理サーバーを保有することなく、柔軟にリソースを増減できるため、「機械学習」や「ディープラーニング」に必要な「GPU」などの計算環境を迅速かつ低コストで調達可能です。
冗長化
冗長化とは、AIシステムやサーバーなどのインフラにおいて、障害に備えて予備の系統をあらかじめ用意しておく設計手法です。万が一のトラブルが発生した際にもサービスを停止させず、AIモデルの推論やデータ処理を継続するために不可欠な信頼性向上策となります。
ハイブリッドクラウド
ハイブリッドクラウドとは、自社で所有・管理するオンプレミス（プライベートクラウド含む）と、外部事業者が提供するパブリッククラウドを組み合わせて一体的に運用するシステム環境です。機密データのローカル保存による安全性と、クラウドの柔軟な拡張性・コスト効率を両立できるため、現代の企業インフラとして広く採用されています。
オンプレミス
オンプレミスとは、自社が管理する施設内にサーバーやネットワーク機器を導入し、システムを構築・運用する形態のことです。クラウドサービスの普及後も、AI分野において個人情報や機密データの漏洩を防ぐ高度なセキュリティ確保や、独自のGPU環境による大規模言語モデルの効率的なファインチューニングを実行するために、広く採用されています。
データセンター
データセンターとは、大量のサーバーやネットワーク機器を集約して稼働させる専用施設です。近年の生成AIの急激な普及に伴い、膨大な計算処理を支える中核インフラとして世界中で需要が急増しています。
PaaS
PaaS（Platform as a Service）とは、アプリケーションの開発や実行に必要なプラットフォーム一式をクラウド経由で提供するサービスモデルです。サーバー管理やOSの保守をクラウド事業者に任せられるため、開発者は機械学習モデルの実装やAIアプリケーションの開発作業に専念できます。
サーバレス
サーバレスとは、開発者が物理や仮想のサーバ管理を行う必要がないクラウドコンピューティングの実行モデルです。AIモデルの推論やデータの前処理などで活用され、自動スケーリングや従量課金制によるコスト効率の高さが特徴です。
ハイパーバイザー
ハイパーバイザーは、1台の物理サーバー上で複数の仮想マシンを同時に実行・管理するためのソフトウェアやファームウェアです。AIの開発基盤や大規模な機械学習モデルの学習環境においても、リソースの効率的な分割と管理を行う基盤として不可欠な役割を担っています。
パブリッククラウド
パブリッククラウドとは、インターネット経由で不特定多数の利用者に向け提供されるクラウドサービスです。自社でサーバーを所有せず柔軟に計算資源を利用できるため、AI開発や機械学習における大規模なデータ処理基盤として広く活用されています。
プライベートクラウド
プライベートクラウドとは、特定の企業や組織が独自に専有して利用するクラウド環境のことです。高いセキュリティと柔軟なカスタマイズ性を備えており、機密データを扱うシステムや厳格なセキュリティ基準が求められるAI開発基盤などに適しています。
CPUクラスター
複数のCPU搭載ノードをネットワークで接続し、全体として一台の強力な計算機システムとして動作させる仕組みです。AIのデータ前処理や推論処理などで幅広く活用されています。
マルチクラウド
マルチクラウドとは、異なる事業者が提供する複数のパブリッククラウドサービスを組み合わせて構築する運用形態のことです。特定のベンダーに依存するリスクを排除し、それぞれのサービスの強みを活かした最適配置を実現します。システムの可用性向上や、コスト最適化、各プラットフォームが提供する独自のAIサービスの活用に有効です。
クラウドサービス
クラウドサービスとは、インターネット経由でサーバーやストレージ、ソフトウェアなどのITリソースを提供する形態です。物理的な機器を自前で所有・管理することなく、必要な分だけ迅速に利用できるため、AI開発や大規模データ処理のインフラとして広く普及しています。
Google Cloud
Google Cloudは、Googleが提供する高度なクラウドコンピューティングサービスです。膨大なデータを処理するインフラストラクチャだけでなく、最先端の機械学習モデルを構築・運用するためのAI機能や開発ツールを豊富に備えており、企業のDXを強力に支援します。
クラウドインフラ
クラウドインフラとは、インターネット経由で提供されるサーバーやストレージ、ネットワークなどの計算資源の総称です。物理的な機器を所有・管理することなく、必要な時に必要な分だけ利用できます。特に膨大な計算能力とGPUなどのハードウェアが必要となる大規模な機械学習やAIモデルの開発・運用において欠かせない基盤となっています。
プロビジョニング
プロビジョニングとは、機械学習モデルの構築や運用において、必要なGPUなどの計算資源、ストレージ、ネットワークなどのITインフラを準備し、いつでも利用できるように設定・配置する一連のプロセスです。AIシステムを迅速かつ安定的にスケールさせるために不可欠な基盤技術であり、近年ではクラウドインフラを通じた自動化が主流となっています。
分散システム
複数の独立したコンピュータ（ノード）をネットワークで接続し、全体として1つの統合されたシステムとして機能させる仕組みのこと。AIの分野では、巨大な機械学習モデルの訓練や大規模データの処理において、計算資源やストレージの負荷を分散するために不可欠な基盤技術となっている。
マネージドサービス
マネージドサービスとは、AI開発やクラウド基盤の運用において、サーバー構築や保守、スケーリングなどの管理作業を外部のクラウド事業者や専門業者が代行するサービス形態のことです。ユーザーはインフラ管理の負担を軽減し、機械学習モデルの構築やデータ分析といった本来のコア業務に集中できるため、AIシステムの迅速な立ち上げや効率的な運用に欠かせない仕組みとなっています。