生成AI時代の到来 ― データセンターに求められる新要件
人工知能（AI）と機械学習（ML）は、すでに多くの業界に革命をもたらし、世界規模の課題に対して実用的なソリューションを提供してきました。
そして今、**深層ニューラルネットワークに基づいた生成AI（GenAI）**という、新たなAIの波が登場し、デジタル時代の進化をさらに加速させています。
GenAIは、組織の業務プロセスから社会の仕組みに至るまで、あらゆる分野に変革をもたらす可能性を秘めています。
すでに多くのビジネスリーダーが競争力を高めるためにGenAIの導入を進めており、オープンなモデルが広く利用され始めたことで、ハイパースケールからエンタープライズ領域に至るまで、データセンターの在り方が急速に変化しています。
高性能ハードウェアの導入、大規模データの取り込み、学習モデルのトレーニングといった新たな要件が増す中、いま問われているのは――
「GenAIの複雑かつ高負荷なワークロードに耐えうるインフラを、どう構築・維持するのか？」
この問いに対する答えは、次世代のデータセンター設計における鍵となります。
GenAIの力がデータセンターの再考を要求
生成AI（GenAI）のトレーニングには、複数の情報ソースから大量のデータを同時に処理し、数千単位の演算を並列で実行する高度な処理能力が求められます。このようなワークロードは、一般的なCPUベースのサーバーでは対応しきれず、代わりにGPU（グラフィック処理ユニット）ベースのサーバー＝ノードが中心的な役割を果たします。
ハイパースケールクラスのGenAIクラスターは、数千におよぶノードが高速・低遅延で相互接続された構成を取り、通常の10倍近い電力を消費することも珍しくありません。一方、エンタープライズ規模のクラスターにおいても、モデルのトレーニングには複数のGPUが常時フル稼働する必要があり、ユースケースの進化とともにさらなる**スケーラビリティ（拡張性）**が求められています。
生成AI（GenAI）のトレーニングおよび推論処理に対応するため、データセンターインフラには以下の要件が求められます：
- より高い帯域幅と低遅延 – バックエンドのノード間では、100G～800Gの高速通信と20ミリ秒未満のリアルタイム東西トラフィックが必要、フロントエンドのスイッチングでは、800G～1.6Tの処理速度に対応する設計が求められています
- 増加する電力と冷却ニーズ – ラックごとの電力消費は30～100kWに達し、従来の空冷では限界に、液体冷却などの高効率冷却技術により、発熱の大きいAIワークロードに対応する必要があります
- 高度なプロトコルへの対応 – バックエンドのノード間接続には、低遅延・高帯域幅を実現するInfiniBandを使用、フロントエンドのスイッチング、ストレージ、管理には、イーサネットが標準として採用されています
- 高密度・高性能ケーブリングの導入 – ノード間接続、ストレージ、スイッチ、管理すべてにおいて、高密度で低損失な光ファイバーケーブリングの導入が不可欠、柔軟な展開や将来の拡張性を見据えたモジュール式設計が有効ですw
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