大量のデータを高速処理するサーバを構築
情報処理作業にAIによる機械学習を採用しDX推進
DX推進の1つとして、これまで人の手で行っていた情報処理作業に人工知能（AI）によるディープラーニングを採用しました。
NVIDIAのAI専用GPU、Linux等を使用
AI基盤としてLenovoのIAサーバ2台にNVIDIAのAI専用GPU、高パフォーマンスのIBMのオールフラッシュストレージFlashSystem5200を導入しました。
OSはRed Hat Enterprise Linuxを選択し、IAサーバとストレージはFC接続し大容量の機械学習データを高速に扱える構成を構築しました。AI基盤としてはGPUが動作するDocker環境を構築しH2O社のDriverless AIが稼働しています。
※Driverless AIは通常データサイエンティストが行う機械学習におけるモデル作成業務を自動化・高速化できる機械学習プラットフォームです。
■システム構成図
大量の機械学習データを高速処理、コスト削減
■AIのモデル作成を自動化・高速化できる
■大量の機械学習データをオールフラッシュストレージで高速に扱える
■情報処理にかかる平均時間を2時間短縮しコスト削減を実現
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