Nutanixは、Nutanix Kubernetes Platform (NKP) 2.19のリリースに合わせて、Nutanix Enterprise AI (NAI) 2.8の一般提供開始を発表しました。今回のアップデートは、従来の仮想化環境と最新のコンテナ化されたAIワークロード間のギャップを埋めることに重点を置いています。デュアルネイティブアーキテクチャを採用することで、Nutanixは、既存のインフラストラクチャ上で仮想マシンとコンテナ化されたAIアプリケーションを並行して実行できるようにし、個別のインフラストラクチャサイロを作成したり、複雑なネットワークレイヤー間でデータを移行したりする必要性を最小限に抑えることを目指しています。
「エンタープライズAIは、顧客が既にビジネスを支えているシステムを再構築することを要求するものであってはなりません」と、Nutanixの製品管理担当EVPであるトーマス・コーネリー氏は述べています。同社のデュアルネイティブアプローチは、VM、コンテナ、AIフレームワーク全体で一貫した管理とガバナンスを維持するように設計されており、アーキテクチャの柔軟性を維持しながら、仮想化システム上でほぼベアメタルに近い実行を可能にします。
Nutanix Enterprise AI 2.8のアーキテクチャと機能
NAI 2.8は、ハイブリッド環境全体にわたって大規模言語モデル（LLM）とエージェントワークフローをデプロイ、管理、スケーリングするための統合管理プレーンを提供します。この制御プレーンは、トークン消費状況の一元的な可視化、組み込みの可視性メトリクス、およびモデル・アズ・ア・サービス機能を実現します。
エージェント型AIフレームワークを容易にするため、本プラットフォームは一般提供可能なモデルコンテキストプロトコル（MCP）ゲートウェイを導入しました。このゲートウェイは、AIエージェントがカスタムエンジニアリングを必要とせずに外部ツールやエンタープライズデータセットと連携するための標準化されたアクセスレイヤーとして機能します。また、Nutanix Cloud Platform（NCP）用のMCPサーバーも提供されており、エージェントがNutanix管理のインフラストラクチャリソースに安全かつ統制されたアクセスを付与できます。
コンピューティングとサービス提供の面では、NAI 2.8 はマルチ GPU プライベート推論とファインチューニング機能を追加しました。高スループットのサービス提供は、分散ノード間でのテンソル並列処理に加え、バッチ処理と投機的デコードによって実現されます。投機的デコードは軽量なドラフトモデルを使用することで、モデルの精度を損なうことなくトークン生成の遅延を最大 2.5 倍削減します。モデルのカスタマイズに関しては、8 億パラメータ未満のモデル向けに、低ランク適応によるパラメータ効率の高いファインチューニング (LoRA) を導入し、組織は単一 GPU インスタンスを使用してドメイン固有のデータでアダプタをトレーニングし、それを本番環境のサービス提供パイプラインに直接デプロイできるようになります。
NAIのセキュリティ制御は、エージェントワークロードを分離し、モデルの漏洩を防ぐように設計されています。このプラットフォームは、きめ細かなIDおよびアクセス管理（IAM）、カスタムロールベースのアクセス制御、モデル共有制限、およびエアギャップされたNVIDIA NIM展開の完全なサポートを提供します。
Nutanix Kubernetes Platform 2.19 の追加機能
間もなくリリースされるNKP 2.19では、ベアメタル環境と仮想化環境の両方におけるKubernetes運用の標準化に重点が置かれています。このプラットフォームは、CNCF認定Kubernetes AI適合性認証を正式に取得しており、エンタープライズAIオーケストレーションのためのAPI標準化が検証されています。
今回のリリースでは、ハイパーコンバージドインフラストラクチャ管理の原則をベアメタルKubernetesに適用するNKP Metalが導入されました。これには、オペレーティングシステム、ファームウェア、コンテナランタイムコンポーネントの自動プロビジョニングに加え、ネイティブの永続ストレージが含まれます。仮想化環境においては、Nutanix AHV上のNKP Full StackがNutanix Flowと統合され、マイクロセグメンテーションとネットワークレベルのサンドボックス化を強制することで、AIエージェントを隔離し、ネットワーク内での横方向の移動を防止します。
NKP 2.19では、Kubeflow、Milvus、Slurmなどのフレームワークを自動デプロイするための、厳選されたAIアプリケーションカタログも追加されました。ハードウェアリソース管理も更新され、検証済みのGPU統合プロファイルと動的なハードウェア割り当てに対応しています。
ストレージアーキテクチャとパートナープログラム
ストレージのスループットは、GPUコンピューティングの効率性を維持する上で依然として重要な要素です。高並列処理のトレーニングおよび推論パイプラインをサポートするため、Nutanix Unified Storage（NUS）はエンタープライズレベルのNVIDIA認証を取得しました。検証済みのアーキテクチャは、低遅延で線形スケーリングのデータパスを提供し、分散ワークロード中でもアクセラレータパイプラインを常に最大限に活用できるようにします。
プラットフォームのアップデートに加え、Nutanixは「Powered by Nutanix: Verified Services」プログラムを開始し、Service Provider (SP) Centralの一般提供開始を発表しました。SP Centralは、マネージドサービスプロバイダーが柔軟なライセンスモデルの下でインフラストラクチャ、コンテナ、およびAIサービスをプロビジョニング、運用、収益化できるマルチテナント制御プレーンを提供します。
NAI 2.8とSP Centralは既に利用可能で、NKP 2.19は近いうちにリリースされる予定です。
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