ビッグデータの起源からディープラーニングの開発、大規模言語モデル (LLM) の時代に至るまで、データ処理アプリケーションの能力と影響力はますます高まっています。それぞれのブレークスルーは可能性を再定義し、運用の堅牢性、拡張性、効率性を維持するためにデータコムエンジニアが対処しなければならない独自の課題と機会をもたらします。
データ・センターは、拡大するデジタル経済を可能にする物理インフラストラクチャであるため、その信頼性が不可欠です。ただし、AIとMLの最新の進歩により、現在の能力に対して前例のない要求が課されています。これらの膨大なデータセットを効率的に保存して処理するには、より広い帯域幅とより低い遅延が必要です。
さらに、AIモデルが複雑になるにつれて、トレーニングと推論に必要なコンピューティング帯域幅が急増する可能性があり、運用コストの増加につながるだけでなく、より高度な熱および電力管理戦略を採用する必要性も生じます。実際、ChatGPT 4.0のような大規模な生成AIモデルのトレーニングには、最大1セプティリオン (1025) FLOPS相当の処理が必要となり、推定1億ドルの費用がかかる可能性があります。この影響は、MLアプリケーションが自動運転車、医療診断、スマートホームなどのアプリケーションをサポートするためにさらにエッジに移行するにつれてさらに感じられるようになり、市場は2034年までに220億ドルを超えると予想されています。
これには、より強力で効率的な新世代のGPUハードウェア、ネットワーク内のデータ転送速度の向上、AIとMLの増大する需要に適応できるスケーラブルなシステムが必要です。
モレックスはこれらの開発の最前線に立ち、お客様と協力して、市場初の224G製品ポートフォリオから次世代のPCIeテクノロジーに至る革新的なソリューションを共同開発しています。当社のグローバルで学際的なエンジニアリング専門家チームは、効率性を重視し、速度、応答性、シグナルインテグリティ、熱管理、スペースの制約、メンテナンスの容易さに対処する、スケーラブルなモジュール式相互接続ソリューションを提供します。
