GIIPが運用するのはGPUそのものではなく、GPUの稼働効率です。
GPU Cluster、AI Storage、高速ネットワーク、Power & Cooling — GIIPはサーバーだけでなく、AIインフラ全体を設計・運用・最適化します。GPUを設置することと、AIサービスを運用することは違います。
AIDC Design・GPU Infrastructure・AI Storage & Fabric・Data Center Operations・GIIP AI Operations
GIIPが運用するのはGPUそのものではなく、GPUの稼働効率です。
GPUがラックに並んでいることと、AIサービスが動いていることは違います。
GPUの稼働効率は、Compute Fabric、Storage、Network、Power、Cooling、Scheduling、Monitoring、Security、そして障害対応が一つのシステムとして噛み合ってはじめて決まります。GPU単体では決まりません。
GPUがGPUと無関係な理由でIdleになる
データ供給の遅延、Storage throughputの不足、Network congestion、非効率なJob queueは、いずれもGPU Idleとして表面化します。
電力・冷却の限界がThrottlingとして現れる
電力・冷却の余裕を十分に見込まずに設計されたクラスターは、GPUの性能に関係なく実負荷下でThrottlingします。
GPUベンダー、データセンター、社内チームがそれぞれスタックの一部しか担当しない
障害が起きたとき、誰がエンドツーエンドで原因を切り分ける責任者なのかが不明確になりがちです。
一般的なサーバー運用ではGPU固有の障害様式が見えない
ECCエラー、XIDイベント、NVLink障害、Fabricの劣化は、通常のLinux監視の下の層で起きています。
AIインフラスタック全体を、一つの運用レイヤーで。
AIDC DesignからGPU Infrastructure、AI Storage & Fabric、Data Center Operations、GIIP AI Operationsまで — この5つの軸が組み合わさって、GPUをIdleにせず高い効率で稼働させ続けます。
サーバー台数ではなくworkload基準で設計する
AIDC Designは、実際に動かすAI workloadを基準にCompute・Storage・Network・電力/冷却の規模を決めます。
構築から運用まで一つのライフサイクル
PLAN → BUILD → OPERATE → OPTIMIZE → EXPAND — GIIPは設置後に手を離すのではなく、ライフサイクル全体に伴走します。
ダッシュボードだけでなくAIによる分析
GIIP AIがログ・メトリクス・変更履歴を突き合わせ、異常の兆候・原因候補・推奨対応を提示し、その対応が効果を上げたかを追跡します。
常に承認制
安全な定型作業は自動化し、高リスクな作業は必ず顧客の承認を経てから実行します。
運用対象
GPUサーバー、AIサーバー、DGX/HGX系システム、それらを束ねたGPUクラスター、そしてそれらを収容するデータセンターインフラを対象とします。
Targets
- GPUサーバー・AIサーバー（単一ノードからマルチノードクラスターまで）
- DGX/HGX系システムおよびOEM GPUサーバー
- 複数ラック・複数拠点にまたがるGPUクラスター
- それらを収容するデータセンターインフラ
Infrastructure
- サーバー・コンピュートノード
- ストレージ（共有ストレージ、ローカルキャッシュ、バックアップ）
- L2/L3ネットワークおよびFabric（NVLink/NVSwitch、InfiniBand/Ethernet）
- 上位回線（アップリンク）
- ラック・PDU・ケーブリング
- 電力容量および配電
- 冷却および関連する運用環境
GPUを設置することと、AIサービスを運用することは違います。上記のすべての層が継続的にかみ合ってこそ、GPUは実際に高い効率で稼働します。
提供する業務範囲
導入・構築検討から、状態監視、障害対応、性能・容量管理、コスト最適化、運用自動化、定期報告まで続く運用業務です。
- 1
導入・構築検討 — ラックに載せる前に、Compute・Storage・Network・電力／冷却の規模を合わせて設計します。
- 2
状態監視 — GPU・Fabric・ストレージ・ネットワーク・電力・冷却を横断した継続的な可視性を確保します。
- 3
障害対応 — 問題発生時の一次トリアージ、原因分析、復旧支援を担当します。
- 4
性能・容量管理 — GPU稼働率、スループット、余裕容量を可視化し、実行可能な形で管理します。
- 5
コスト最適化 — 遊休リソース、ワークロード配置、削減可能な支出を明らかにします。
- 6
運用自動化 — 繰り返される運用業務を、安全で監査可能な自動化に置き換えます。
- 7
定期報告 — 稼働率・障害・コストについての定期的な状況を関係者に提供します。
GIIPはBMC/IPMI、DCGM、Prometheus、Grafanaを置き換えません。その上にAI分析、承認制の対応履歴、報告を重ねます — GIIP GPUサーバー運用管理サービスと同じ運用方針です。
GIIPによる監視・分析・提案・対応追跡の流れ
ログとメトリクスを収集するだけでは終わりません。GIIP AIはその生の信号を、運用担当者がすぐ実行できる判断に変え、その対応が実際に効果を上げたかを追跡します。
- 1
GPU・Fabric・ストレージ・ネットワーク・電力・冷却の全層からログ・メトリクス・変更履歴を収集します。
- 2
AIが複数のシグナルを突き合わせ、単一しきい値のアラートでは見逃す異常の兆候を検出します。
- 3
AIが可能性の高い原因候補と対応案を、確度の高い順に提示します。
- 4
運用担当者が提案された対応をレビュー・承認・調整します — 高リスクな作業は無条件には実行されません。
- 5
GIIPが実行した対応の結果を追跡し、次の分析に反映します。
目指すのは完全自律化ではありません。運用担当者が常に状況・推奨対応・監査ログを手にして、迅速かつ安全に動けるようにすることです。
5つのサービス軸
AIDC運用は、設計から日々のAI運用まで全体をカバーする5つの軸で構成されます。
| 領域 | 核心メッセージ |
|---|---|
| AIDC Design | GPUサーバーの台数ではなく、AI workload全体を基準に設計します。 |
| GPU Infrastructure | HGX/DGX/B200/H200などのComputeを運用します。 |
| AI Storage & Fabric | NDR/400G、NVMe、shared storage、local cacheを設計・運用します。 |
| Data Center Operations | Power、Cooling、Rack、PDU、Network、Capacityを管理します。 |
| GIIP AI Operations | 監視、障害分析、対応支援、コスト・性能最適化を担います。 |
構築と運用を一つのライフサイクルとして
AIインフラの構築と運用は別々のプロジェクトではありません。GIIPはこの二つを一つの連続したライフサイクルとして扱います。
PLAN
- Capacity
- Power
- Cooling
- Network
BUILD
- Rack
- GPU
- Storage
- Fabric
OPERATE
- Monitoring
- Scheduling
- Incident Response
OPTIMIZE
- GPU Utilization
- Cost
- Performance
EXPAND
- Scale-out
- New GPU
- Additional Rack
PLAN・BUILDの段階で下した判断が、後にどこまで最適化できるかを左右します。だからこそGIIPは設置後に手を離すのではなく、ライフサイクル全体に伴走します。
一般的なサーバー運用とGPU/AIDC運用の違い
GPUクラスターは、通常のLinuxサーバー運用がそもそも見るように設計されていない形で障害が起きます。
| 一般的なサーバー運用 | GPU/AIDC運用 | |
|---|---|---|
| 監視対象 | CPU、メモリ、ディスク、OSレベルのサービス | 上記に加え、GPU使用率、ECC/XID障害、NVLink/NVSwitch Fabric、BMC状態 |
| 障害の種類 | プロセスクラッシュ、リソース枯渇、ディスク障害 | GPUスロットリング、Fabric劣化、電力・冷却起因の障害、静かなデータ破損 |
| 容量計画 | サーバー台数とディスクの余裕 | GPU稼働率、電力予算、冷却の余裕、ラック密度を合わせて考慮 |
| シグナルを読む必要がある人 | 汎用の運用エンジニア | GPU固有のテレメトリを解釈できる人 — まさにGIIP AIが支援する領域 |
お客様が得られるもの
- 希少な専門GPU・データセンター運用人材への依存の緩和
- 検知から原因特定、復旧までの障害対応時間の短縮
- 暗黙知ではなく標準化された運用手順
- これまで見えていなかったリソース・電力・コストの可視化
AI Data Center事業（準備中）
GIIPは現在提供中のAIDC運用サービスとは別に、専用のAIデータセンター事業を準備しています。これは今後目指す方向であり、現時点で運用・販売しているサービスではありません。
上記の項目はいずれも現時点では提供していません。GIIPは現在、自社データセンターを運用したり、コロケーション容量を再販したりしていません。将来のデータセンターパートナーをご検討中の場合は事前のご相談を歓迎しますが、本セクションは実際に提供中のサービスではなくロードマップとしてご覧ください。
対応範囲
5つの運用軸
AIDC Design → GIIP AI Operations
PLAN → EXPAND
構築と運用を分けない、一つのライフサイクル
BMC/IPMI・DCGM・Prometheus・Grafana
既にお使いの監視スタックと連携
AI Data Center
準備中の事業 — まだ提供していないことを明記
よくあるご質問
AIDC OperationsとAI Infrastructure Operations、GPUサーバー運用管理は何が違いますか？
AIDC Operationsはこれらを束ねる上位概念です。AI Infrastructure Operationsはプロビジョニングとクラウド自動化、GPUサーバー運用管理はDGX/HGXの監視・障害対応、データベース性能チューニングはデータ層を担当します。AIDC Operationsはこれらを5つの軸とPLANからEXPANDまでの一つのライフサイクルとして整理し、AIインフラ全体を一つのシステムとして設計・運用します。
特定のGPUメーカーの製品を販売・公式代理店として扱っていますか？
いいえ。GIIPはメーカーを問わずGPU・AIインフラを運用します。特定メーカーとの公式パートナーシップやリセラーであるとは主張していません。
AI Data Center事業は現在利用できますか？
いいえ、準備中です。GIIPは現在、自社データセンターを運用したり、コロケーション容量を再販したりしていません。何が計画中で何が現在利用できるかは、下記の専用セクションをご覧ください。
「GIIP AI Operations」はメトリクス収集だけでなく、実際に何をしますか？
ログ・メトリクスの収集は最初のステップに過ぎません。GIIP AIはそのデータを突き合わせて異常を特定し、可能性の高い原因と推奨対応を提示した上で、実行した対応が問題を解決したかを追跡します。高リスクな対応は常に顧客の承認を経ます。
AI Storage & FabricやGPU Infrastructureなど、一つの軸だけから始めることはできますか？
できます。多くのお客様は、現在最も課題が大きい軸（多くの場合GPU Infrastructureや監視）から始め、関係が深まるにつれて範囲を広げています。
GPU/AIインフラの運用をご相談ください。
GPUサーバー、DGX/HGXシステム、複数ラックにまたがるクラスターなど、現在の運用環境を教えてください。監視範囲、AI運用の流れ、責任分界をお見せします。