AIインフラシリーズの第3回目となるこの記事では、AIインフラのコンピューティング、ストレージ、可観測性、パフォーマンス、最適化（詳細）、セキュリティについて学びます。これは、私の3部構成のAIインフラシリーズの最終回です。DZoneで公開されている過去2回の記事を読むことをお勧めします。 - エージェントとLLMのためのAIインフラ：オプション、ツール、最適化 - AIインフラガイド：ツール、フレームワーク、アーキテクチャフロー コンピューティングレイヤーアーキテクチャ コンピューティングレイヤーは、AIワークロードに必要な生の処理能力を提供し、GPU管理、リソース割り当て、ワークロードスケジューリングに関して特別な考慮事項があります。このレイヤーは、AIワークロードの独特な特性、つまり高いメモリ要件、長時間実行されるプロセス、および動的なリソースニーズを処理する必要があります。