ラトナ、エッジAIのためのGPU - Kubernetesコンテナ、フルクラスタリング環境を開発

ラトナ株式会社(代表取締役 : 大田和響子、以下Latona)は、このたび、エッジでのクローズドなネットワーク環境において、Kubernetesでフルクラスター化されたインフラ環境で、マイクロサービス単位でGPUコンテナを安定的に稼働させる技術を開発したことをお知らせいたします。

Latonaでは、創業時よりIoT/エッジコンピューティングの事業開発・技術開発を推進しており、Kubernetes等のコンテナオーケストレーション技術を用いてエンドポイントやセンサーシステムを対象に開発・リソース管理できる環境を中心に開発をしてまいりました。

このたびLatonaは、クラウドから完全に遮断されたクローズドなネットワーク環境において、Kubernetesでフルクラスター化された、単一または複数台のNVIDIA Jetson(NX, Xavier, TX2, Nano)で構成されるインフラ環境を準備しました。そして、当該エッジインフラ環境において、CUDA-GPU x CuPy のインスタンスを、エッジKubernetes上のクラスタ上で安定的に稼働させる、コンテナ稼働環境を整備しました。さらに、同コンテナ稼働環境のうえで、ラトナのAI・IoTプラットフォームである『AION™』のマイクロサービスランタイムコンテナ環境が、安定的に稼働することを確認しました。

＜Kubernetes x GPU エッジAI・エッジコンテナオーケストレーション環境のメリット＞
・エッジでいままでCPUに担わせていたデータ分析/統計解析計算をGPU化できる
・GPUのコンテナランタイム環境をエッジIoTデータと連携してリアルタイム化/安定化できる
（バッチ処理ではない安定的なGPU環境が実現できる）
・エッジにおいて、いままでより大容量のIoTデータを高速で安定的に処理できるようになる
・エッジにおいて、いままでより大容量の画像データを高速で安定的に処理できるようになる

＜Kubernetes x GPU エッジAI・エッジコンテナオーケストレーション環境が想定するユースケース＞
・製造ロボットやPLCから取得した設備ビッグデータをリアルタイムで統計解析し、その場で結果と示唆を得る
・製造ラインのビジョンシステムとしてより多くの画像/IoTデータを統合的にAI/統計処理して、その場で結果と示唆を得る
・製造ライン等でロボットのリアルタイム制御をするためのAI処理を高速化/安定化する
・小売店舗の導線解析などにおいて、より多くの画像/IoTデータを統合的にAI/統計処理して、その場で結果と示唆を得る

■今後の技術開発・事業展望
当社で開発した技術は、使いやすさの向上及び弊社製品としての機能拡充を目的として開発・推進を進めています。また、今後もLatonaは、Latona内の自社技術・事業関連プロジェクトにとどまらず、パートナー企業との戦略的提携を進めながら様々な分野での事業開発推進・プロダクト開発推進を行ってまいります。

【ラトナ株式会社：会社概要】
会社名：ラトナ株式会社
設日：2018年4月
代表者：代表取締役　大田和響子
所在地：東京都渋谷区神宮前6-12-18 WeWork Iceberg
事業内容：IoT/エッジコンピューティング分野での事業・技術開発推進、AI分野での事業・技術開発推進、クラウドコンピューティング事業、ドローン関連事業、ほか
URL：https://latona.io
連絡先：[e-mail]

【本リリースに関するお問い合わせ先】
Latona株式会社 担当：垣内
メール：[e-mail]