Samsungが示す「CXL」の可能性とは？ 「AI用メモリ」のコスト削減：CXLが描くAIサーバの未来【後編】
データセンターでAIモデルを稼働させるためのメモリ容量を確保することは簡単ではない。大容量メモリの需要が高まる中、Samsung Electronicsは「CXL」を用いて新たな解決策を提示した。その実力とは。
AI（人工知能）技術が普及する中、データセンターでAIモデルを動かすためのメモリ容量不足が深刻な課題となっている。この問題を解決し得るのがインタフェース規格「CXL」（Compute Express Link）だ。メモリやCPU、周辺デバイスなどのコンピューティングデバイスを効率的に接続できるCXLは、メモリの拡張性を向上させる可能性を秘めている。
Samsung Electronicsは2022年にRed Hatと提携し、CXLをはじめとする新規格や新技術を活用してメモリおよびストレージ製品向けのオープンソースソフトウェア（OSS）開発・検証に注力してきた。その具体例を紹介する。
CXLで「大規模投資せずにAIモデルを構築」できるようになるのはなぜ？
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CXLが秘める可能性
Samsung ElectronicsとRed Hatが協業で強化に取り組んでいる対象領域の例は以下の通りだ。
- ストレージインタフェース規格「NVMe」（Non-Volatile Memory Express）を採用したSSD
- CXLを採用したメモリモジュール（CMM：CXLメモリモジュール）
- コンピュテーショナルメモリ／コンピュテーショナルストレージ
- メモリやストレージデバイス内で直接データを処理できる製品。
- ファブリック
- 複数のコンピューティングデバイスやストレージを接続するための高速ネットワーク技術。
Red Hatが2024年5月に開催したイベント「Red Hat Summit 2024」で、Samsung ElectronicsはOS「Linux」のディストリビューション（配布パッケージ）「Red Hat Enterprise Linux」（RHEL）バージョン9.3に組み込んだCMMのデモンストレーションを実施した。その中で、この仕組みがディープラーニング推論モデル（DLRM）の処理性能を向上させることを述べた。RHELで使用できるCXLデバイスとその関連ソフトウェアについて、Red Hatが公式に動作保証を与えたことを示す例となった。
このデモンストレーションでは、Samsung Electronicsのオープンソースの開発キット「Scalable Memory Development Kit」（SMDK）のメモリインターリーブ技術（複数のメモリモジュールを並列で使う技術）を使用して、メモリアクセスの速度を向上させた。SMDKによるメモリ最適化を適用した、DRAM（揮発性メモリ）搭載のCMM（CMM-D）によって、開発者は大規模な投資をすることなく高性能AIモデルを構築できるとSamsung Electronicsは説明する。これによってデータ処理や学習、推論の速度が加速するという。
Red Hat Koreaのゼネラルマネジャーであるキム・キョンサン氏は、このデモンストレーションについて次のように述べる。「Red Hatのソフトウェア向けにSamsung Electronicsのハードウェアを最適化することは、CMM-Dなど、次世代のメモリを拡充する上でオープンソース技術が不可欠なことを強調している」
Red Hatパートナーの製品カタログにおいて、Samsung Electronicsは自社のCMM-Dについて、RHELの「メモリティアリング」機能を活用することで効果的に運用できると説明している。それによると、めったにアクセスされないデータがローカルメモリにあると、頻繁にアクセスされるデータ（「ホット」なデータ）によってメモリのパフォーマンスが低下する。こうした場合において、頻繁にアクセスされるデータをローカルメモリ層に、あまり使用されないデータをCXL層に割り当て、必要に応じてメモリ間でデータを移行できるのがメモリティアリング機能だ。
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