要約

  • VMware AI Factory は、VMware Cloud Foundation を通じてハードウェアのプロビジョニング、ソフトウェアスタックの利用可能化、ライフサイクル管理を自動化する
  • Broadcom は、VCF の自動化によってベアメタルから最初のモデル稼働までの期間を数週間から数時間に短縮できるとしているが、顧客による実績は公表していない

事実

Broadcom は8月31日の VMware Explore で、VMware Private AI Cloud のソフトウェア定義基盤として VMware AI Factory を発表した。同社によると、このプラットフォームはハードウェアのプロビジョニング、ソフトウェアスタックの利用可能化、ライフサイクル管理を自動化し、初期導入後の Day 2 運用にも対応する。Broadcom は、VMware Cloud Foundation の自動化により、ベアメタルサーバーの導入から最初の AI モデルの提供開始までの時間を数週間から数時間に短縮できるとしている。

Broadcom はまた、VCF 管理コンソールを通じて異なるベンダーの物理サーバーをプロビジョニングできるよう、MetalSoft の技術を統合している。VMware AI Factory は、Cisco、Dell、Lenovo、Supermicro などのベンダーによる認定サーバーに加え、各種アクセラレーターや AI ソフトウェアの選択肢を組み合わせて構築できる。Broadcom は、導入時間の短縮という主張を裏付ける、実名の本番環境顧客による結果を公表していない。

評価

主な変化は、統合作業をどこで行うかにある。モデルを実行する前には、引き続きサーバーとアクセラレーターをプロビジョニングし、AI ソフトウェアスタックを準備する必要がある。しかし Broadcom は、インフラチームが各レイヤーを個別に調整するのではなく、より多くの作業を VMware Cloud Foundation 内に移そうとしている。

この自動化が説明どおりに機能すれば、利点は再現性にある。チームは導入プロセスを毎回作り直すことなく、同じ環境を通じて追加のハードウェアを稼働させ、その後の変更も管理できるようになる可能性がある。Broadcom は対応アーキテクチャとベンダー統合について説明しているが、導入時間の改善は顧客による証拠ではなく、依然として同社の主張にとどまる。

BTW の読者にとって重要なのは、Broadcom が AI ハードウェアの受領から最初のモデル提供までの作業を、定型的な VCF 運用に変えようとしている点だ。顧客がクラスターを拡張し、ハードウェアを交換し、アップグレードを実施する場合にも同じことが成り立つかどうかは、本番環境への導入によって明らかになる。

注目点

導入時間、ハードウェア構成、アップグレード時や障害発生時の状況を開示する、実名の本番環境顧客に注目したい。最も有用な証拠は、チームが個別のベンダーツールに戻ることなく、VCF を通じてサーバーのプロビジョニングや交換、ソフトウェアスタックの更新を実行できるかどうかだ。それにより、AI Factory が初期導入後も統合作業を削減できるかが分かる。

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