
生成AI開発では、GPUを用いた学習時間を最大限確保することにより、GPUの投資対効果を最大化させることが重要です。 新しいLLMの出現に伴い、今まで使用していたパラメータセットが再利用できず、LLM運用環境の構築を速やかに行うことや最適化することができず、GPUにコストを支出したものの期待した成果が出せなかった、とのお声を多く聞きます。
本ウェビナーでは、さくらインターネットの高火力 PHYとFixstars AIBoosterによる実証結果をもとに、8ノード環境を2時間で構築し、学習で従来比2倍、推論で3倍の費用対効果を実現した手法を紹介します。 「H100などの超高性能GPUをどのように大規模運用するか」「大規模なGPUでどのように費用対効果を改善するか」といった具体例を交え、すぐに活用できる知見を提供します。
日時:2025年10月8日(水)12:00 – 12:50
場所:オンライン(zoomウェビナー)
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