AIプロジェクトが増えるほど、インフラは“速度”であり“信頼”になります
WITIVE IncはAIを活用した複数のプロジェクトを研究・開発・商用化しています。プロジェクトが増えるほど共通して求められるのは、すぐに実験できる計算リソース、再現可能な標準環境、サービス水準の運用安定性、そして拡張性です。
今回のNVIDIA L40S確保とASUS ESC4000-E11導入は、単なる機器増設ではなく、R&Dからプロダクションまでの全工程をより速く、より一貫して回すためのインフラアップグレードです。
1. 導入機器概要 — ASUS ESC4000-E11 GPU Server
ASUS ESC4000-E11は、エンタープライズAI/HPC環境を前提に設計された2Uラックマウント・デュアルソケットGPU Serverです。
主なプラットフォーム特長は以下のとおりです。
– 2 × Intel® Xeon® Scalable（LGA4677）
– 最大16 DIMM、ECC RDIMM DDR5-5600（TB級まで拡張可能）
– 最大6 × NVMe/SATA/SAS Hot-swapストレージ
– 1+1 Redundant 2600W（80 PLUS Titanium）
– 2 × 1GbE + Management Port、OOB管理（ASMB11-iKVM）
拡張性と安定性に加え、運用面での管理しやすさも重視した構成です。
2. 現在の導入構成 — Xeon Gold 6430 デュアル + L40S 48GB
現在、WITIVE Incのサーバーは以下の構成です。
✔ CPU : Intel Xeon Gold 6430 × 2（Dual-socket）
✔ GPU : NVIDIA L40S 48GB × 1（Inference/サービス中心のAI GPU）
✔ RAM : DDR5-5600 ECC RDIMM 32GB × 2 = 64GB
✔ ストレージ : NVMe 4TB
✔ 電源 : 2600W × 2 Redundant（80 PLUS Titanium）
初期構成は64GBメモリから開始しますが、プラットフォーム自体が大幅な拡張を前提としているため、将来のワークロード増加にも柔軟に対応できます。
3. 期待できる効果 — R&Dの反復速度向上と運用品質の一貫性
AIプロジェクトは、小さな実験をいかに速く回せるかで成果が決まりやすい構造です。社内にGPUインフラを持つことで待ち時間を減らし、PoC→MVP→プロダクションへの移行速度を短縮できます。
また商用化フェーズでは、モデル性能だけでなくレイテンシ、同時処理（Concurrency）、障害復旧、バージョン管理（デプロイ・ロールバック）、ログ/モニタリングが重要です。今回の強化は「速い実験」と「安定した運用」を同時に引き上げる基盤になります。
4. WITIVE IncのAIプロジェクト — CONNECT WORKS・G2B AI・U:CON、そしてその先へ
WITIVE Incは、CONNECT WORKS、公共調達データ分析プラットフォームG2B AI、マルチテナント旅行流通OS U:CONなど、AI基盤プロジェクトを継続的に高度化しています。
今回のGPU Server導入は単一サービスのためだけではなく、複数プロジェクトが同時に進む状況で標準化された実行環境を確保し、研究・開発・運用におけるボトルネックを減らすことが目的です。結果として、チームの開発生産性とスケジュールの予測可能性が同時に向上すると期待しています。
5. 次のステップ — 45坪×2室を活用した小規模Data Center構築の検討
WITIVE Incは、Daedeok Biz Center（Gwanpyeong-dong）およびGaon Biz Tower（Daehwa-dong）に位置する知識産業センター内の45坪規模の区画をすでに購入しており、そのスペースを活用した小規模Data Centerの構築を検討しています。
AI・プラットフォーム企業にとってData Centerは単なる設備ではなく、技術とサービスを安定的に運用するための運用体制です。
– ラック構成、受電容量、冷却構造、配線などのインフラ拡張性
– 電源・ネットワーク冗長化、UPS、回線構成などの安定性設計
– 入退室管理、セキュリティポリシー、機器アクセス管理体制
– 監視、保守、障害対応を含む運用プロセス
今回のGPU Server導入は、そのインフラ戦略の出発点です。WITIVE Incは段階的な計画に基づく拡張を通じて、「その場しのぎのインフラ」ではなく、継続的に運用可能な成長構造を築いていきます。
Author’s Note
