AI/IoT時代を迎えて、ネットワークにつながるデバイスとやり取りされるデータ量は格段に増えた。この状況に、エヌビディアはどんな対応策を示すのか。シニアソリューションアーキテクトの大西宏之氏は、「エヌビディアはデータセンター（DC）自体を新しいコンピューティングユニットと捉え、“最適なネットワーク”という視点からソリューションを提案している」と話す。
エヌビディア シニアソリューションアーキテクトの大西宏之氏
エヌビディアはGPUメーカーのイメージが強く、同社のGPUはDCにおいて、AIや機械学習（ML）、ビデオ等のワークロードの高速化に貢献してきた。だが、それだけでは今後、さらなる需要の増大に応えるには限界がくる。
そこで同社が注力するのが、ネットワークだ。ネットワーク／セキュリティ処理を高速化する新プロセッシングユニット「NVIDIA DPU（データ プロセッシング ユニット）」をはじめ、ネットワークを含めた包括的なソリューションを準備。「AI/MLに適した新しいDCインフラ」を実現しようとしている（図表1）。
図表1 データセンターは新しいコンピューティングユニット
半導体のエヌビディアがネットワークに注力する理由エヌビディアはなぜネットワークに注力するのか。大西氏はその理由を、「AIやMLの処理をクラスターで行う場合、ノード間の通信をいかに効率的にするかがポイントだから」と語る。
AI/ML処理のパフォーマンスを高めるには2通りの方法がある。1つはコンピューティングユニットを高速にすること。もう1つは、それを並べて並列処理させることだ。後者については、1つのノード内でGPUとGPU間で通信する速度は4.8Tbps（第3世代NVLink）と非常に速い。
だが、ノード間で並列処理する場合の通信速度は1桁遅い。CPUとGPU間の速度は504.16Gbps（PCIe gen.4 x32 理論値）しかなく、ネットワークにいたっては、InfiniBandで200Gbps、イーサネットでは400Gbpsだ。「エヌビディアがネットワークベンダーを買収してきた理由はここにある。アプリを効率的に使うためには、大規模で高品質なネットワークをいかに簡単に作るかがポイントだ」（大西氏）
解決策として提供するソリューションの1つが「AIスイッチ」だ。「最大の特長は、非常に高性能なこと。パケット遅延の少なさは業界最高レベル。バッファの使い方も優れており、計算時間が圧倒的に短縮される」
その秘訣が、RoCEである。リモートダイレクトアクセス（RDMA）をイーサネットで実行する（over Converged Ethernet）機能であり、「こうした技術によって、アプリが安定的に稼働するネットワークが実現できる」。
