ChatGPT 1回の質問で、地球のどこかのデータセンターがパンク寸前？ NVIDIA が放つ”救世主技術”の正体

あなたが ChatGPT に「今日の天気は？」と尋ねたその瞬間—地球のどこかで、サーバーが静かに熱を上げています。

私たちの生活に溶け込み始めたAI。
まるで魔法のように答えてくれるその裏には、膨大なデータの処理と、それを支える物理的な”場所”が存在します。

「AIがもっと賢くなれば、私たちの生活ももっと便利になる」—そんな期待の一方で、いま静かに、しかし深刻に進行している問題があります。

それが、“データセンターのスペース不足”。

AIがより高度になるにつれ、単一の施設では処理しきれない計算量が必要になり、複数のデータセンターを連携させる必要が生まれています。

今回は、AIの未来を支える裏方の課題に焦点を当て、NVIDIA が打ち出した注目の解決策「Spectrum-XGS」について、初心者にもやさしく紐解いていきます。

■一つの建物では足りない時代

AIは膨大なデータを食べて賢くなる存在です。
しかし、AIがどんどん高度になるにつれ、単一のデータセンターで処理できる限界を超える計算量が必要になってきました。

従来、企業がより多くの処理能力を必要とする際は、全く新しい施設を建設する必要がありました。
しかし、離れた場所にある複数のデータセンター間で作業を調整することは、ネットワークの制約により困難を極めていたのです。

標準的なイーサネット・インフラストラクチャでは、遠距離接続時に高い遅延、予測不可能な性能変動「ジッター」、一貫性のないデータ転送速度という問題が発生します。

つまり、AIが進化すればするほど、複数の施設間で効率的に計算を分散させることが物理的にも技術的にも困難になっているのです。

■NVIDIA が打ち出した「Spectrum-XGS」の革新性

このスペースと接続性の問題に対し、AI半導体の巨人 NVIDIA は「Spectrum-XGS Ethernet」という革新的なネットワーク技術を発表しました。

この技術は、遠く離れたAIデータセンター同士を接続し、同社が「ギガスケールAIスーパーファクトリー」と呼ぶ統合システムを構築するものです。

Spectrum-XGS は「スケールアクロス」機能を導入し、既存の「スケールアップ」（個別プロセッサの高性能化）と「スケールアウト」（同一拠点内でのプロセッサ増設）に続く第三のアプローチとして位置づけられています。

この技術の主な特徴は以下の通りです：

施設間の物理的距離に基づいてネットワーク動作を自動調整する距離適応アルゴリズム
長距離伝送時のデータ渋滞を防ぐ高度な輻輳制御
予測可能な応答時間を確保する精密な遅延管理
リアルタイムなネットワーク監視と最適化のためのエンドツーエンド・テレメトリー

■実用化への第一歩

GPU 加速コンピューティング専門のクラウドインフラ企業 CoreWeave が、Spectrum-XGS Ethernet の最初の採用企業の一つになる予定です。

CoreWeave の共同創設者兼最高技術責任者であるピーター・サランキ氏は「NVIDIA Spectrum-XGS により、当社のデータセンターを単一の統合スーパーコンピューターに接続し、お客様があらゆる業界でブレークスルーを加速するギガスケールAIにアクセスできるようになります」とコメントしています。

この展開は、技術が実際の環境で約束通りの性能を発揮できるかどうかの実証テストケースとなるでしょう。