GPUを超えて：チップレットからクラスターへ
AIインフラの未来をテーマにした、半日限定の特別サミットにぜひご参加ください。最適化に向けたさまざまなアプローチや、弱点を解消し、AIへの投資を最大限に活かすための具体的な手法について議論します。
基調講演、経営陣によるパネルディスカッション、厳選されたネットワーキングセッションを通じて、シスコ、Coreweave、エリクソン、Lumentum、マーベルなど、AI分野をリードする各社の代表者による講演をお聞きいただけます。プレシリコン、ウェハー、チップ、基板、サーバー、ラック、データセンター、エッジAIの各展開段階におけるパフォーマンスの最適化について、有意義な議論と実践的な知見が得られることでしょう。
AIスタック全体にわたるソリューションを手に入れましょう。AIインフラの未来はここから始まります。
GPUの枠を超えて
チップレットからクラスターまで、AIのスケーリングを実現するフルスタックソリューションを探る。
- AIトークンへの道を加速させましょう
エミュレーションとデジタルツインを活用して、AIデータセンターの性能を飛躍的に向上させましょう。
- 大規模な環境でも信頼性を確保する
微小な問題が大規模なインフラリスクに発展するのを未然に防ぎましょう。
- 最適化のための新たな方法を見つける
パフォーマンスの向上と、電力、コスト、複雑さのバランスをとること。
経営層向けインサイト：AIインフラの最新動向を探る
AIインフラは、高度な半導体や高速相互接続から、AIに最適化されたネットワーク、電力システム、データセンターアーキテクチャに至るまで、規模、複雑性、そして可能性の新たな時代を迎えつつあります。本基調講演では、ラムとブリッグが、AIデータセンターを形作る最新の経営層レベルのトレンドを探り、リーダーたちがパフォーマンス、効率性、そしてイノベーションの次の波に向けて、インフラ戦略をどのように準備すべきかを解説します。
「ごく微弱な信号、最大の影響：大規模環境における信頼性の再考」
AIインフラが拡大するにつれ、些細なシグナルインテグリティの問題が、チップ、基板、相互接続、さらにはデータセンターシステム全体に甚大な影響を及ぼす可能性があります。本講演では、大規模な環境における信頼性が、ごく微細な電気的・光学的挙動の理解に左右される理由を探るとともに、エンジニアリングチームが検証手法を見直すことで、リスクを低減し、パフォーマンスを向上させ、より強靭なAIインフラを構築する方法について解説します。
帯域幅と現実の折り合い：電力、性能、価格の最適化
AIデータセンターがより高い帯域幅と大規模化を目指す中、インフラ担当者は、パフォーマンスの向上と、電力、コスト、熱管理、導入の複雑さといった現実的な制約とのバランスをとらなければなりません。本講演では、エンジニアリングチームが電力、パフォーマンス、価格のトレードオフをどのように最適化し、帯域幅に関する高い目標を、信頼性が高く効率的なAIインフラへと具現化できるかについて探ります。
推論、デジタルツイン、そしてAIトークンへの最短ルート
AIがモデルのトレーニングから実環境での推論へと移行するにつれ、競争の焦点は、ますます複雑化するデータセンター環境において、より高速かつ効率的なトークンの提供へと移りつつあります。本講演では、ワークロードエミュレーション、デジタルツイン、およびインフラストラクチャを意識した検証が、チームにとってどのようにデプロイの加速、リスクの低減、そしてAIインフラへの投資から本番環境対応のトークン実現までの最短経路の確立に寄与できるかについて探ります。
「チップレットからクラスターへ：AIインフラの拡張に向けた最先端の戦略」
AIインフラが、高度なチプレットからデータセンター全体のクラスターへと規模を拡大するにつれ、リーダーたちは、演算、相互接続、ネットワーク、および検証がどのように一体となったシステムとして機能するかを再考する必要があります。本パネルディスカッションでは、業界のリーダーたちがAIインフラのスケールアップに向けた最先端の戦略について考察し、組織がどのようにパフォーマンスを向上させ、導入リスクを低減し、次世代のAIワークロードに備えることができるかを明らかにします。
AIの今後はどうなるのか？ 未来に向けた大胆な予測
AIインフラは、現在のスケーラビリティに関する課題から急速に脱却しつつあり、エッジ、データセンター、そしてその先において、新たなアーキテクチャ、新たな経済モデル、そして新たな形態の知能によって定義される未来へと向かっています。閉会基調講演では、AIの今後の行方に関する大胆な予測を探るとともに、次のイノベーションの波に備えるにあたり、リーダーたちが今、何を考慮すべきかについて考察します。
