エッジAIワークステーション vs. エッジAIサーバー: エッジAIハードウェアの選び方

AIはデータが作成される場所により近づいていますが、すべてのワークロードが同じ場所に属するわけではありません。一部のアプリケーションでは、機械、カメラ、ロボット、検査システムの近くでリアルタイムの高速化が必要です。また、大規模なモデル、複数のユーザー、共有AIサービスをサポートするために、集中型オンプレミスインフラストラクチャを必要とするものもあります。

そのため、エッジAIワークステーションとエッジAIサーバーのどちらを選択するかは、実質的にAIアーキテクチャの問題となります。ワークステーションは、機械にインテリジェンスを近づけます。サーバーは、スケーラブルなオンプレミス展開のためにAI計算を集中化します。

適切な選択は、ワークロードを実行すべき場所、接続する必要があるもの、そしてAIインフラストラクチャをどのようにスケーリングする必要があるかによって異なります。

オンプレミスAIにハードウェア戦略が必要な理由

オンプレミスAIは、すべてが同じというわけではありません。一部のワークロードは、機械、カメラ、ロボット、または検査システムの横でリアルタイムの計算を必要とします。また、大規模なモデル、複数のユーザー、共有AIサービスをサポートするために、集中型インフラストラクチャを必要とするものもあります。

そのため、ハードウェアの選択はワークロードの配置から始めるべきです。データはどこで作成されますか？AIはどのくらいの速さで応答する必要がありますか？システムは何に接続する必要がありますか？ワークロードは1台の機械、1つのライン、または複数のチームを対象としていますか？

これらの質問への回答は、適切なものが機械側のエッジAIワークステーションであるか、集中型エッジAIサーバーであるか、またはその両方を使用する多層アーキテクチャであるかを判断するのに役立ちます。

分散型エッジAI推論 vs. 集中型オンプレミスAIインフラストラクチャ

エッジAIワークステーションとエッジAIサーバーのどちらを選択するかは、1つの質問から始まります。

AIワークロードはどこで実行すべきか？

一部のワークロードは、機械、カメラ、ロボット、または検査システムの近くで実行する必要があります。また、大規模なモデル、複数のユーザー、共有AIサービスをサポートする集中型オンプレミスインフラストラクチャ層から実行する必要があるものもあります。

機器の近くでのエッジAI推論

これは、エッジAIワークステーションが最も適している場所です。

データのソースの近くでリアルタイムのAI推論をサポートし、マシンビジョン、ロボティクス、AI検査、ビデオ分析、産業オートメーションに最適な選択肢となります。

目標はシンプルです。データをローカルで処理し、レイテンシを削減し、操作の近くでより迅速な意思決定をサポートします。

集中型オンプレミスAIインフラストラクチャ

これは、エッジAIサーバーが最も適している場所です。

サーバー室、ラック、制御室、またはセキュアなマイクロデータセンターから大規模なAIワークロードをサポートします。これにより、オンプレミスLLM、マルチモーダルAI、共有AIサービス、プライベートAIインフラストラクチャに最適です。

目標は、計算を集中化し、複数のユーザーやアプリケーションをサポートし、データがクラウドに転送される前に制御を維持することです。

エッジAIワークステーションとは？

エッジAIワークステーションは、加速されたエッジAI推論を機械、カメラ、センサー、ロボット、生産設備に近づける産業用AIコンピューターです。運用環境向けに構築されており、GPUアクセラレーション、PCIe拡張、高速ストレージ、および柔軟な展開をワークステーションクラスのシステムで組み合わせます。

その役割は、データソースの近くでAIワークロードを処理し、レイテンシを削減し、データ移動を制限し、より迅速なローカル意思決定をサポートすることです。

エッジAIワークステーションは以下に最適です。