ハイブリッドクラウド環境におけるAIモデルの学習・エッジ推論の動的配置最適化

ハイブリッドクラウド環境におけるAIモデルの学習・エッジ推論の動的配置最適化とは

「ハイブリッドクラウド環境におけるAIモデルの学習・エッジ推論の動的配置最適化」とは、オンプレミス、パブリッククラウド、そしてエッジデバイスといった多様なコンピューティングリソースが混在するハイブリッドクラウド環境において、AIモデルの学習プロセスやエッジデバイスでの推論実行を、利用可能なリソース状況、データ要件、レイテンシ、コスト、セキュリティなどの様々な要素に基づいて、リアルタイムかつ自動的に最適な場所へ配置し直す技術です。これは、AIシステムの効率性、応答性、経済性を最大化することを目的とし、特に親トピックである「推論・学習」の効率的な実行を多角的に支援する重要なアプローチとして位置づけられます。

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