日本コンピューティングシステム（JCS）は、企業・各省庁・大学へサーバ、GPGPU等の数多くの納入実績を誇るITサプライヤーです

AI技術とは、コンピューターが人間の知的活動（学習、理解、推論、問題解決、創造、意思決定など）を模倣・支援する技術の総称です。

AIの真価を支える中核技術の1つが 機械学習（Machine Learning）で、特に 深層学習（Deep Learning）の登場により、 自然言語処理、 画像認識、音声認識などの分野で成果が飛躍的に向上しました。 生成AIは、この学習成果をもとに、文章や画像、音声などを人間らしい形式で自動生成する技術であり、近年は研究や産業の双方で活用が急速に広がっています。

これらの技術は数十年にわたる理論研究と実践の蓄積の上に成り立っており、今後も新しい学習手法や応用領域の拡大によって業務への統合や、より高度で実用的な活用が期待されています。

AI・機械学習の研究・開発では膨大なデータを高速処理するための GPUを中心とした計算基盤が不可欠です。 深層学習モデルの大規模化に伴い高速演算ユニット、大容量VRAM、多数の並列処理コアといった性能に加え、安定した電源供給や冷却設計、最適化された開発環境（例: CUDA / ROCm ）など、ハードウェアと基盤構築の両面で高い品質が求められます。

当社では、これらの要求に応えるためGPUサーバーを中心としたハードウェア構成に加え、開発基盤のセットアップから基本的な動作確認までをまとめて提供しています。GPU以外のアクセラレーターやCPU主体の環境でも、すぐに開発を始められるベース環境をご用意可能です。用途や規模に応じて柔軟にカスタマイズできますので、ぜひご相談ください。

AI処理は、「 データ前処理」「 モデル学習（トレーニング）および検証（バリデーション）」「 推論（インファレンス）」「 運用（MLOps）」と段階によって求められるリソースが異なります。 大規模モデルの学習では、GPUの並列演算性能や VRAM容量が成果に直結し、複数GPUを使う場合には電源や冷却設計の安定性も欠かせません。
一方で小～中規模の学習やデータ前処理ではCPU性能やメモリ容量、ストレージ速度が処理効率を左右します。 推論ではリアルタイムで処理する性能が重要で、GPUの容量や処理速度に加え開発環境での安定動作も求められます。こうした段階ごとの要件を踏まえ、最適なハードウェア構成を選ぶことが学習から運用までのワークフローを効率化するうえで重要です。