GPUリソースは効率的に、AIインフラ運用はシンプルに
AstraGoは、GPUリソースの割り当てからワークロードの実行、運用管理までを 一つの環境で支援するエンタープライズAIインフラプラットフォームです。
AstraGoの主要機能
リソース割り当て
必要な作業に合わせてGPUリソースを効率的に割り当て
ワークロード実行
AI学習・推論の処理を安定して運用
運用管理
Kubernetesを基盤にGPUリソースとワークロードを統合管理
複雑なGPUインフラ運用を一つのプラットフォームで
組織とプロジェクトごとにリソースと権限を管理します。
スケジューリングとGPU分割でリソース活用を最適化します。
GPUとワークロードの状態をリアルタイムで確認します。
運用はシンプルになりGPU稼働率は高まります。
GPU稼働率
81%向上
デプロイ時間
99%短縮
閉域網環境の構築
最短2週間
* 実際の構築事例に基づく数値であり、適用環境によって結果は異なります。
GPUインフラの効率を先に診断するAstraMon
GPUの活用状況とコスト効率を分析し、改善効果のシミュレーションを通じて運用最適化の方向性を提示します。AstraMonで現在の運用状態を診断し、AstraGoでGPUインフラ運用を最適化してください。
GPUモニタリング
平均GPU使用率、アイドル時間、曜日・時間帯別ヒートマップなどGPUインフラの状況を一目で
ゾンビプロセス検知
GPUメモリを占有しているが実際には演算していないプロセスを自動検知
非効率を金額に換算
AstraGo導入シミュレーションで想定年間削減額を提示
レポート自動生成
そのまま使える経営層向けレポートを自動生成
よくある質問をご確認ください
VIEW ALL既存のGPUサーバーにもAstraGoを適用できますか。
はい。AstraGoは既存のNVIDIA GPUサーバーに適用でき、異機種のサーバーも一つのプラットフォームで統合管理できます。現在のインフラ環境と要件を分析したうえで、お客様の環境に合わせたGPUクラスター構成を設計・構築します。
対応可能なGPU環境について知りたいです。
AstraGoはNVIDIA GPUの全モデルに対応し、オンプレミス環境に合わせて設計できます。AIの学習と推論のワークロードをいずれも支援し、複数のサーバーで構成されたGPUクラスターを統合管理できます。
AstraGoの導入にはどのくらいかかりますか。
AstraGoの構築において、インストールは通常1日前後で行われますが、お客様の環境によって期間は変わることがあります。その後、環境に合わせた設定・最適化、安定化、教育を経て運用を支援します。
閉域網環境でAstraGoを使いたいです。
AstraGoは閉域網やセキュリティが重視される環境でも利用できます。お客様のセキュリティ・ネットワーク環境を考慮して構築でき、オンプレミス環境に合わせた運用を支援します。
導入後の保守と技術サポートはどのように受けられますか。
AstraGoはAIの学習と推論のワークロードをいずれも支援します。ワークロードに合わせてGPUリソースを分割して割り当てることができ、一つのGPUで複数のワークロードを同時に運用できるようリソース活用を最適化します。
AIの学習と推論のワークロードを一緒に運用したいです。
AstraGoはAIの学習と推論のワークロードをいずれも支援します。ワークロードに合わせてGPUリソースを分割して割り当てることができ、一つのGPUで複数のワークロードを同時に運用できるようリソース活用を最適化します。
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