DISTRIBUTED COMPUTE
JasmyLabは、世界中の遊休GPUをつなぎ、必要な人が、必要な時間だけ利用できる分散コンピューティング基盤を構築しています。
JasmyLab connects idle GPUs across the world into a distributed computing platform — so anyone can use exactly the power they need, for exactly as long as they need it.
GPUの保有量や企業規模によって、創作や研究の可能性が制限されない世界をつくる。JasmyLabは、分散インフラストラクチャーによって計算資源の偏在を解消します。
We build a world where creativity and research are not limited by how many GPUs you own or how large your company is. Through distributed infrastructure, JasmyLab dissolves the concentration of compute.
長時間のレンダリング、GPU不足、複雑なクラウド設定。創造性を阻む摩擦を取り除き、映像・ゲーム・CG・3D制作の生産性を高めます。
Long renders, GPU shortages, complex cloud setup — we remove the friction that blocks creativity and raise productivity across film, game, CG, and 3D production.
ロボティクスや自律システムを支えるフィジカルAI向けに、学習・評価用データセット生成、合成データ生成、動画・画像モデルのトレーニングと推論を支援します。
For the physical AI behind robotics and autonomous systems, we support training and evaluation dataset generation, synthetic data generation, and the training and inference of video and image models.
高速・柔軟・安全なGPUアクセスを、2つの重点領域に最適化します。
Fast, flexible, secure GPU access — optimized for two focus areas.
制作会社、デザイナー、映像クリエイター、学生まで。複数GPUへのタスク分割と並列実行により、レンダリング待ちを短縮し、制作サイクルを高速化します。
From studios and designers to video creators and students. By splitting tasks across many GPUs and running them in parallel, we cut render waits and speed up the whole production cycle.
ロボット、モビリティ、産業機器などのAI開発に必要な、動画・画像の学習データ生成、合成データ生成、アノテーション前処理、モデル学習・評価・推論の計算基盤を提供します。
We provide the compute for video and image training-data generation, synthetic data, annotation preprocessing, and model training, evaluation, and inference — for robotics, mobility, and industrial AI.
遊休状態のGPUと、計算資源を必要とするユーザーを安全につなぐ分散インフラストラクチャー（DePIN）。必要な性能を、必要な時間だけ調達できます。
A distributed infrastructure (DePIN) that securely connects idle GPUs with the users who need compute. Procure exactly the performance you need, only for the time you need it.
JANCTIONの詳細Explore JANCTION →同等クラスの主要パブリッククラウドGPU利用と比較した最大削減率。ワークロードに応じて最適なノードを選択します。
Maximum reduction versus comparable public-cloud GPUs. We select the optimal node for each workload.
データセンター、ワークステーション、教育機関などに分散するGPUを束ね、需要に合わせて拡張します。
We bundle GPUs distributed across data centers, workstations, and institutions, scaling with demand.
暗号化、実行環境の分離、権限制御、監査ログ、ジョブ終了後のデータ削除を設計の前提とします。
Encryption, isolated runtimes, access control, audit logs, and post-job data deletion are built in by design.
異なる場所・性能のGPUを、オーケストレーション層で統合。用途、価格、地域、セキュリティ要件に合わせて割り当てます。
GPUs of varying location and performance, unified by an orchestration layer and allocated to fit use case, price, region, and security requirements.
データセンター、企業・学校の遊休PC、GPUワークステーション。
Data centers, idle PCs at companies and schools, GPU workstations.
ジョブ分割、GPU選定、実行監視、決済、セキュアなデータ転送を統合管理。
Unified management of job splitting, GPU selection, execution monitoring, settlement, and secure data transfer.
クリエイティブ制作、AI学習・推論、研究開発、企業内システム。
Creative production, AI training and inference, R&D, and enterprise systems.
Jasmy・JasmyLabの技術支援実績を、守秘義務に配慮した匿名事例として紹介します。
Selected technical engagements from Jasmy and JasmyLab, presented anonymously in line with confidentiality.
デバイスから生成されるデータを、利用者の同意と権限に基づいて管理・共有するためのWeb3基盤を設計。ID、データアクセス、履歴管理を統合しました。
We designed a Web3 base to manage and share device-generated data based on user consent and permissions, unifying identity, data access, and history.
大容量の3DCGジョブを複数GPUへ分割し、制作端末を占有せずに処理できるワークフローを構築。クラウド設定の複雑さと待ち時間を削減しました。
We built a workflow that splits large 3DCG jobs across multiple GPUs without occupying production machines, cutting cloud-setup complexity and wait times.
授業時間外のPCを安全にネットワーク化し、レンダリングやAIタスクに提供する構成を設計。強制再起動、データ削除、監査ログにより運用リスクを抑制します。
We designed a setup that securely networks after-hours PCs for rendering and AI tasks, mitigating operational risk with forced restarts, data wiping, and audit logs.
既存サービスへEVM互換ブロックチェーンを接続し、行動に応じたデジタル報酬、ウォレット、取引履歴、アカウント連携を段階的に導入しました。
We connected an EVM-compatible chain to an existing service, phasing in behavior-based digital rewards, wallets, transaction history, and account linking.
※ 記載の事例は企業名を匿名化しています。内容は代表的な取り組みを示すものです。
* Cases are anonymized; details illustrate representative engagements.
企業・教育機関・クリエイターが安心して計算資源を共有できるよう、データ保護と実行環境の安全性をアーキテクチャの中心に置きます。
So companies, institutions, and creators can share compute with confidence, we put data protection and runtime security at the center of the architecture.
ジョブごとに独立した実行環境を構成し、他ユーザーやホスト環境からワークロードを隔離します。
Each job runs in its own isolated environment, separated from other users and the host.
アップロード、保存、実行、結果取得までの通信経路とデータを保護し、アクセス権を最小化します。
We protect data and channels across upload, storage, execution, and retrieval, minimizing access rights.
処理完了後は一時データを削除し、必要に応じて端末再起動やストレージ初期化を組み込みます。
Temporary data is deleted after processing, with device restarts and storage wiping where needed.
稼働状況、操作履歴、異常を可視化し、管理者・利用者・ホストの役割に応じた権限制御を行います。
We surface activity, operation history, and anomalies, with role-based control for admins, users, and hosts.