クラウド・コンピューティング

クラウド・コンピューティングの仕組み

クラウド・プロバイダーは、大量のハードウェアを備えたデータセンターのグローバル・ネットワークを維持している。彼らは様々なモデルを通じてサービスを提供しているが、最も一般的なものは以下の通りである：

• IaaS（Infrastructure as a Service）：仮想マシン、ストレージ、ネットワークなどの基本的なコンピューティング・リソースを提供する。これはユーザーに最大限のコントロールを与え、カスタムのディープラーニング環境に最適です。
• サービスとしてのプラットフォーム（PaaS）：インフラストラクチャの構築や保守に煩わされることなく、アプリケーションの開発、実行、管理を可能にするプラットフォームを提供する。マネージド・データベースやKubernetesサービスも含まれる。
• サービスとしてのソフトウェア（SaaS）：インターネット上でソフトウェア・アプリケーションをサブスクリプション・ベースで提供すること。Ultralytics HUBはSaaSプラットフォームの一例で、コンピュータ・ビジョン・モデルのトレーニングと管理のためのツールを提供する。

この構造により、コスト削減、グローバルなスケーラビリティ、高いパフォーマンス、データ・セキュリティの強化といった主要な利点が可能になり、これらはクラウド・セキュリティ・アライアンス（CSA）などの組織と提携して管理されている。

AIと機械学習における重要性

クラウドは今日、AI開発の主要なエンジンである。Ultralytics YOLOのような高度なモデルをトレーニングするには、膨大な計算能力とデータが必要であり、ローカルでホストすることは現実的でないことが多い。

主な用途は以下の通り：

• 強力なモデルのトレーニングクラウドは、大規模データセットでの分散トレーニングに必要なGPUや TPUのような高性能ハードウェアへのアクセスを提供します。Ultralytics HUB Cloud Trainingのようなプラットフォームは、これを活用してモデル開発を加速します。
• 大規模データセットの管理：AIモデルは膨大な量のトレーニングデータでトレーニングされます。クラウド・ストレージ・ソリューションは、ImageNetから 物体検出のような特定のタスクのためのカスタム・コレクションまで、これらのデータセットのためのスケーラブルでアクセス可能なリポジトリを提供します。
• スケーラブルなモデルの展開：一度学習したモデルは、クラウドにデプロイしてリアルタイムで推論することができる。クラウドの弾力的な性質により、MLOpsの基本原則である需要の変動に対応するために、アプリケーションを自動的に拡張することができます。さまざまなモデル展開オプションの詳細については、ドキュメントをご覧ください。

実世界での応用

1. 自動車におけるAI： 自律走行車を開発している企業は、ペタバイト単位の走行データを収集しています。クラウドベースのGPUクラスターを使用して、歩行者、車両、道路標識を識別できる知覚モデルの訓練と検証を行っています。
2. ヘルスケアにおけるAI：ある研究病院では、HIPAAに準拠したセキュアなクラウド環境を利用して、医療画像解析用の診断モデルをトレーニングすることができる。匿名化されたデータをプールすることで、PyTorchのようなフレームワークを使ってロバストなモデルを構築し、X線やMRIの異常を検出することができる。

クラウドコンピューティング関連概念

• サーバーレス・コンピューティング： サーバーレス・コンピューティングは、クラウド・コンピューティングの中の実行モデルであり、クラウド・コンピューティングの代替ではない。より広範なクラウド・コンピューティングでは仮想サーバー（IaaS）を管理することがあるが、サーバーレスはすべてのサーバー管理を抽象化する。ユーザーはコードを（関数として）提供するだけで、クラウド・プロバイダーはそれを実行するためのリソースを自動的に用意し、必要に応じてゼロから大量までスケーリングする。
• エッジコンピューティング： エッジコンピューティングは、データソースに近いネットワークの「エッジ」にあるデバイスでローカルにデータを処理する。これは、クラウド・コンピューティングの集中型モデルとは正反対である。しかし、両者はしばしばハイブリッド・アプローチで併用される。例えば、NVIDIA JetsonのようなエッジAIデバイスが最初のオブジェクト検出を行い、その後、関連するメタデータのみをクラウドに送信して、長期保存、集計、またはより集中的な分析を行う。このアプローチは、エッジの低レイテンシーとクラウドの巨大なパワーを組み合わせたものです。エッジ・デバイスへのアプリケーションの展開に関する当社のブログで、より多くの洞察をご覧いただけます。