GPUクラスタに最適なネットワーク要件【前編】
イーサネット、それともInfiniBand? GPUを生かすネットワークとは
GPUの性能を最大限引き出すために、どのようなネットワークを選ぶべきかに悩む企業は少なくない。Gartnerが推奨する事項を基に、そのヒントを紹介する。
AIがビジネスの中核に据えられる中で、GPUなどの計算リソースはもはや単なる裏方ではなく、企業の競争力を左右する戦略的資産へと変わりつつある。調査会社Gartnerによると、2022年10月から2024年10月にかけて、GPUを含むAIインフラに関する問い合わせ件数は、年間で約4倍に増加した。
大規模なGPUクラスタの性能を最大限引き出すためには、従来のインフラとは異なる設計や構成が求められる。中でもネットワークは、ノード(サーバやストレージ、ネットワーク機器など)間に使われる「イーサネット」や「InfiniBand」、GPU間に使われる「NVLink」など、複数ある技術の中からどれを選ぶべきか判断に悩む企業は少なくない。
GPUを生かすネットワークの条件
Gartnerには「GPUクラスタ接続にはどの技術を使うべきか」という相談が多く寄せられているという。「GPUクラスタの性能を確保するにはInfiniBandやNVLinkを使う必要がある」という考え方もあるが、必ずしもそうではない。これらのネットワーク技術は相互排他的なものではない。例えば、イーサネットとInfiniBandを組み合わせて規模を拡張することも可能だ。
Gartnerは、数千基規模のGPUクラスタであればイーサネットの導入を推奨している。イーサネットベースのインフラは十分な信頼性と性能を備えている。企業の導入実績も豊富で、エコシステムも成熟しているからだ。とはいえ、単に案件の規模に応じてイーサネットなど特定の技術を選べばよいわけではない。GPUクラスタを最大限に活用するには、ネットワークとGPUの接続が適切に設計されていることが不可欠だ。
共同認定された実装でリスクを低減する
AIワークロードは性能要件が非常に厳しく、GPUとネットワークスイッチ間の接続には、ハードウェアとソフトウェアの両面での最適化とエラー排除が不可欠だ。ネットワークやGPU技術が急速に進化している中で、その難易度はますます高まっている。
こうした背景を踏まえて、Gartnerはユーザー企業に対し、ネットワーク機器とGPUそれぞれのベンダーが共同認定(co-certification)した実装ガイドに準拠することを推奨する。このガイドに従えば、両ベンダーの仕様に基づいて構成されたことが保証されるため、導入後のトラブル発生リスクを低減できる。万一障害が発生した場合でも、平均修復時間(MTTR)の短縮が期待できる。
Gartnerはネットワークファブリック構築に当たり、Ultra Ethernet Consortium(UEC)およびUltra Accelerator Link(UAL)の両仕様に準拠するハードウェアプロバイダーを選ぶよう推奨している。
UECは、高性能ワークロードに対応するイーサネット規格を業界標準として策定する取り組みだ。2025年2月時点でまだ標準仕様は存在しないが、Gartnerは2025年中にドラフトが公開されると見込む。
イーサネット接続に必要な各種機能は、現時点ではベンダーごとに独自実装されており、その結果として特定ベンダーへの依存(ベンダーロックイン)が避けられない状況にある。UECの標準が策定されることで、複数のベンダー製品間で相互運用(インターオペラビリティ)が可能となり、ベンダーロックインを回避できるようになる。
UECと別軸で進められているのがUALだ。UALは、ラックや棚単位に最適化された高速アクセラレーター間接続規格で、現行のイーサネットやInfiniBandでは対応できない規模の帯域ニーズに応えられるよう設計されている。これにより、スケールアップ時に求められる高速かつ拡張性のある接続が標準化される見通しだ。
ネットワークとGPUに関する共同認定の利点
Gartnerによると、ネットワークとGPUに関する共同認定では、導入設計や実装に役立つ具体的なガイダンスを提供している。ガイダンスには、以下のような詳細な推奨事項が盛り込まれる。
- ケーブリング図や仕様を含む物理トポロジー(構成)
- スイッチ、ネットワークインタフェースカード(NIC)、GPUそれぞれのSKU(製品番号)に関するハードウェア仕様
- スイッチ、GPU、NICに対応する特定バージョンのファームウェア
- スイッチ、サーバ、NICに対応する特定バージョンのソフトウェア
一方、共同認定に従った導入には、次のようなデメリットもある。
- 選べるサプライヤーが限られる
- 初期導入に手間と時間がかかりやすい
とはいえGartnerは、高い可用性が確保できるという点から、導入にかかる手間やコスト以上の価値があると評価している。
次回は、GPUの性能を引き出すためのネットワーク設計のヒントを解説する。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国Informa TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
事例
[サイボウズ株式会社] DXに必要な「Dスキル」「Xスキル」を持った人材を育成するには? -
市場調査・トレンド
[サイボウズ株式会社] データで見る、DXが「順調に進む企業」と「つまずく企業」の違い -
製品資料
[サイボウズ株式会社] 賛否が割れがちな「Notesからの移行」 新環境への移行を納得してもらうには? -
事例
[ServiceNow Japan合同会社] 農林中金に学ぶ内製開発 処理効率を約2倍に高めAI活用も加速させた方法とは? -
事例
[ServiceNow Japan合同会社] NTTグループのデジタル変革術、17万人が利用する決裁プロセス刷新の全貌
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
【基本情報技術者試験】「デュプレックスシステム」と「デュアルシステム」の違いは?
-
2
kintoneで実践 製造業のための「見積もり管理」改善のヒント
-
3
「Microsoft一択」で本当にいいのか 知らぬ間にライセンス費用が膨らむ真相
-
4
「VMware離れ」は本当か 3000社がVCF 9にかじを切った現実的な理由
-
5
サーバ約70台をAWSへ ヤナセが移行前にやった「通信要件の可視化」
-
6
脱VMwareの真実:データセンター大手がNutanixを選んだ「コスト以上の理由」
-
7
MS月例パッチが1000件突破 人手不足の情シスを襲う「月1回メンテ」の崩壊
-
8
製造業と金融業で「AI導入」が進まない理由 それぞれが抱える“恐怖”とは
-
9
「AI活用」を掲げた年金刷新が炎上 英政府が大手ITアウトソースを切り捨て「内製回帰」した理由
-
10
急増する「AIはこう言ってる」マン 判断を狂わせる「AI忖度」を防ぐには?
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
-
2
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
3
5回聞くだけじゃ足りない? トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
4
AIが「わざわざ使うツール」になっていない? 業務で自然に使う導線にする秘訣
-
5
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは?
-
6
「脱Excel」か「Excel快適化」か? 現場にやさしい業務改善の進め方
-
7
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
8
マンガで解説:「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
9
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
10
情報セキュリティ対策早分かりガイド:25の自社診断で弱点と解決策を理解
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー