入力層から出力層まで、精密に設計されたニューラルネットワークアーキテクチャが、10ペタFLOPSの計算能力でエンタープライズの最も複雑な課題を解決します。
エンタープライズグレードのニューラルネットワークシステムの全体構造。各コンポーネントが有機的に連携し、最高性能を実現します。
入力層・隠れ層・出力層の3層構造が、複雑なデータからインテリジェントな出力を生み出します。
データ前処理エンジン
多様な形式のデータを受け取り、ニューラルネットワークが処理できる形式に変換します。外れ値の除去、欠損値補完、正規化、特徴量エンジニアリングを自動実行します。
深層学習コアエンジン
複数の計算レイヤーがデータの複雑なパターンを段階的に抽出・変換します。Transformerと残差接続により、勾配消失問題を解消しながら96層の超深層ネットワークを実現します。
インテリジェント推論エンジン
学習された表現から最終的な予測・生成・判断を出力します。マルチタスク学習により複数の出力を同時に生成し、確率的出力とキャリブレーションで信頼度を定量化します。
東京データセンターに設置された2,048基のNVIDIA H100 GPUが、毎秒10ペタFLOPSの演算能力を提供します。NVLinkとInfiniBandによる超高速GPU間通信で、分散学習の効率を最大化します。
エンタープライズの要求を超える、世界最高水準のパフォーマンス仕様。
用途に応じて最適なアーキテクチャを選択・組み合わせ、最高の性能を引き出します。
画像・動画・音声処理に特化。局所的パターンの階層的抽出により、視覚的特徴を高精度で学習。
時系列データと系列依存関係の学習に特化。LSTMにより長期依存性の問題を解消し、予測精度を向上。
自己注意機構による長距離依存関係の学習。大規模言語モデルの基盤となる現代AIの中核アーキテクチャ。
生成器と識別器の競争的学習により、リアルなデータ生成・データ拡張・異常検知を実現する革新的モデル。
潜在空間での確率的表現学習。異常検知、スタイル変換、条件付き生成など幅広いタスクに応用可能。
グラフ構造データの関係性学習。分子設計、ソーシャルネットワーク分析、サプライチェーン最適化に活用。