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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 12 件
データセンターインフラ投資 — AIビルドアウトのつるはしとシャベル
AIビルドアウトの本当の恩恵はどこにあるのでしょうか。データセンターのバリューチェーン(不動産・REIT、冷却、電力、ネットワーク、サーバー)をつるはしとシャベルの視点で分析し、強気と弱気の両論、サイクルリスクとチェックポイントを整理します。
2026-06-18 · 53 分で読めます #finance#data-center#ai-infrastructure#reit#cooling電力網・銅・コモディティ — AI電力ビルドアウトの隠れた恩恵
AIデータセンターのブームは半導体だけでなく、その背後にある電力網、銅、変圧器といった物理インフラの需要を押し上げています。本稿はコモディティサイクルと供給制約、インフレヘッジの観点から、強気と弱気の両方の見方をバランスよく検討します。情報提供を目的とした分析であり、投資勧誘ではありません。
2026-06-18 · 30 分で読めます #commodities#copper#power-grid#ai-infrastructure#energyエヌビディア5兆ドル — AIインフラサイクルはどこまで来たのか
エヌビディアが時価総額5兆ドルを史上初めて突破しました。本稿はAIインフラの設備投資サイクルが今どこまで来ているのかをデータで確認し、強気論と弱気論、サプライチェーンのボトルネックとリスクをバランスよく整理します。
2026-06-18 · 16 分で読めます #finance#nvidia#ai-infrastructure#capex#semiconductorsAI データセンターの電力と冷却 — ギガワット時代のインフラ
AI capex の急増とともにデータセンターがギガワット規模へと大きくなり、電力と冷却が最大の制約として浮上しました。ラック電力密度の急上昇、空冷の限界と直接水冷/液浸、PUE、電力網の制約、チップの perf/watt 競争(Vera Rubin の約 10 倍目標)まで、インフラの大きな絵を整理します。
2026-06-16 · 39 分で読めます #datacenter#ai-infrastructure#cooling#power#liquid-coolingVector Database 完全ガイド 2025：エンベディング、類似度検索、Pinecone/Weaviate/Qdrant/pgvector
Vector DBの全て！ベクトルエンベディングの原理、類似度検索（コサイン/ユークリッド/内積）、インデキシングアルゴリズム（HNSW/IVF/PQ）、Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Milvus vs pgvector比較、ハイブリッド検索、フィルタリング、本番運用、性能ベンチマーク。
2026-04-13 · 25 分で読めます #vector-database#embedding#similarity-search#pinecone#weaviateLiteLLM完全ガイド2025：100以上のLLMを1つのAPIで統合するプロキシサーバー
LiteLLMの全て！100以上のLLM統合API、OpenAI互換プロキシサーバー、コスト追跡/予算管理、ロードバランシング/フォールバック、モデルルーティング、仮想キー、レート制限、Guardrails、プロダクション展開（Docker/K8s）。
2026-03-25 · 22 分で読めます #litellm#llm#api#proxy#openaiWEKA高性能ストレージ完全ガイド2025：AI/HPC向け並列ファイルシステム
WEKAの全て！並列ファイルシステムアーキテクチャ、NVMeティアリング、GPU Direct Storage、AI/MLワークロード最適化、クラウド連携（AWS/Azure/GCP）、Ceph/Lustre/GPFS比較、データパイプライン、性能ベンチマーク。
2026-03-25 · 24 分で読めます #weka#wekafs#storage#parallel-filesystem#ai-infrastructureScale AIとデータラベリングの世界：AI訓練データ産業の全てとキャリアガイド
Scale AI（$14B企業価値）が牽引するAI訓練データ産業を完全分析します。データラベリングの原理、RLHFデータパイプライン、Scale AI vs Labelbox vs Snorkel比較、データ品質管理、自動ラベリング（Auto-labeling）、そしてこの分野のキャリア機会まで。
2026-03-23 · 45 分で読めます #scale-ai#data-labeling#annotation#rlhf#ai-training-dataAI向けGPUハードウェア完全ガイド: アーキテクチャから選定基準まで
AI研究とトレーニングのためのGPUハードウェア完全ガイド。NVIDIA GPUアーキテクチャ（Hopper、Blackwell）、テンソルコア、NVLink、HBMメモリ、A100/H100/H200/B200の比較、クラウドGPUオプションを詳しく解説。
2026-03-17 · 32 分で読めます #gpu#hardware#nvidia#cuda#gpu-cudaAI向けGPUハードウェア完全ガイド：アーキテクチャから選定基準まで
AI研究と学習のためのGPUハードウェアを網羅したガイドです。NVIDIAのGPUアーキテクチャ（Hopper、Blackwell）、Tensor Core、NVLink、HBMメモリ、A100/H100/H200/B200の比較、クラウドGPUオプションを詳しく解説します。
2026-03-17 · 32 分で読めます #gpu#hardware#nvidia#cuda#gpu-cudaAIシステム設計完全ガイド: LLMサービスからMLOpsアーキテクチャまで
プロダクション対応AIシステムの設計方法を完全解説。リアルタイム推論システム、ベクトル検索インフラ、LLMサービスアーキテクチャ、データパイプライン、監視システム設計の実際のアーキテクチャを学びます。
2026-03-17 · 21 分で読めます #system-design#ai-infrastructure#llm#mlops#architectureSlurm 完全攻略：HPC/AI クラスター ワークロードマネージャー実践ガイド
Slurm ワークロードマネージャーを完全攻略する。アーキテクチャ（slurmctld/slurmd/slurmdbd）、中核概念（パーティション/QoS/Fairshare）、必須コマンド（sbatch/srun/salloc）、GPU スケジューリング（GRES/MIG/MPS）、マルチノード分散学習（PyTorch DDP/DeepSpeed/Horovod）、コンテナ統合（Singularity/Enroot+Pyxis）、設定
2026-03-01 · 18 分で読めます #slurm#hpc#gpu#distributed-training#cluster