AI-Stackとは
AI-Stackのおすすめポイント
独自技術によるGPUリソースの柔軟な分割と統合
開発環境の構築時間を劇的に短縮する高速デプロイ
NVIDIA・AMD両対応の異種GPU一元管理
AI-Stackの料金/プラン
ー
- 月額/ユーザー
ー
- 初期費用
- 0
円
- 利用人数
- 1
〜
10,000人
- 最低利用期間
- 1
年
- ※詳細は要問い合わせ
料金
AI-Stackの機能/仕様
| 導入形態 | オンプレミス | 対応言語 | 日本語 / 英語 / 中国語 / 韓国語 |
|---|---|---|---|
| OS | Linux | スマートフォンのブラウザ対応 | — |
| iOSアプリ | Androidアプリ |
| API連携 |
|---|
| SOC | — | ISO | — |
|---|---|---|---|
| プライバシーマーク | — | そのほかセキュリティ認証・内部統制 | — |
| メール | チャット | — | |
|---|---|---|---|
| 電話 |
AI-Stackの導入効果
GPUリソース最適化と管理簡素化でAI開発の生産性を最大化
AI-Stackを導入した組織では、GPUリソースの最適化や管理業務の簡素化により、AI開発のスピードと効率が飛躍的に向上しています。 日本のユニオンツール株式会社では、AI検査装置の内製化にあたり、手動でのKubernetes設定やGPU管理の複雑さが課題となっていました。AI-Stackを導入により、コンテナ環境構築の工数を削減して開発に専念できる体制を整備したほか、ジョブスケジューリング機能を活用して、土日の計算処理を予約実行することで、管理者の休日出勤を不要にするなど現場の負担軽減と業務効率化を実現しました。 また、台湾のデジタル発展部では、AI計算リソース共有プラットフォームの基盤として採用され、リソースを柔軟に配分することで、スタートアップ企業へ、低コストかつ高性能な開発環境を提供し、国全体のAIエコシステム活性化に大きく貢献しています。 さらに、台湾の国立台北科技大学では、学内の限られたGPU資源を多数の研究室間で公平かつ、効率的に分配する仕組みを構築し、学生や研究者が計算資源をスムーズに利用できる環境を整え、革新的な研究活動を支えるインフラとして活用されています
出典
AI-Stack 公式HP 導入事例（2026年2月12日閲覧）
AI-Stackの導入企業（順不同）
- ユニオンツール株式会社
AI-Stackの画面/UI
高性能GPUを購入しても稼働率が低く、投資対効果を十分に引き出せていない企業は少なくありません。部署ごとに分散したGPUや不十分な監視体制は、学習遅延や運用負荷の増大を招きます。AI-StackはGPUを一元管理し、リソース分割・統合、スケジューリング、リアルタイム監視、詳細ログ管理を統合。NVIDIA/AMD両対応で、利用率最大化と安定運用を実現し、AI開発のスピードと生産性を大幅に向上させます。
AI-Stackの口コミ・評判
口コミサマリー
AI-Stackのサービス資料
提供企業作成
AI-Stack サービス資料
提供企業作成
AI-Stack 導入事例
提供企業作成
GPU分割と最適配分で、AI開発のボトルネックを解消
AI-Stackに関するよくある質問
Q AI-StackはNVIDIA製以外のGPUも管理できますか？
A はい、AI-StackはNVIDIAおよび、AMD両社のGPU製品ラインに対応可能です。Q 1枚のGPUを複数のユーザーで分割して利用することは可能ですか？
A はい、AI-Stackは単一GPU分割技術を搭載しています。物理的なGPUを複数のブロックに論分割し、コンテナ単位で割り当てることが可能です。Q 大規模言語モデル（LLM）のような複数ノードにまたがる学習は実行できますか？
A はい、クロスノード計算技術および、主要な分散トレーニングフレームワークに対応可能です。Q 既存のユーザー認証システム（LDAPやSSO）と連携できますか？
A はい、AI-StackはSSO（シングルサインオン）やLDAPとの連携機能に対応可能です。Q 部門やユーザーごとにGPUリソースの利用制限を設定できますか？
A はい、AI-Stackの管理者機能により、ユーザーやテナントごとの権限管理とクォータ（割当用量）制限の設定が可能です。
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