KDDIら3社、APNとGPU仮想化で分散型データセンターを実証

KDDI、モルゲンロット、トークネットの3社は9月、リテールロボットを活用した分散型データセンターの実証を始めました。
AIの普及に伴う電力不足やGPU不足に対し、遠隔地の計算資源を活用できるか検証します。
低遅延・大容量・省電力の通信を実現するAPNと、GPU仮想化基盤を組み合わせます。
実証は総務省の「ワット・ビット連携関連実証事業」に採択されています。

記事の概要

今回の実証では、KDDIの大阪堺データセンターと多摩ネットワークセンターをAPNで接続します。
多摩ネットワークセンター内には、複数拠点への接続を可能にするPoint-to-Multipoint（P2MP）型APNを用います。
両センターのGPUと、モルゲンロットが開発・構築するGPU仮想化基盤を組み合わせます。
リテールロボットを使い、フィジカルAIの分散学習と遠隔推論を検証します。
分散学習では、近接データセンターのみ、遠隔データセンターのみ、両者を組み合わせる3パターンを比較します。
遠隔推論では、GPUの配置を0km、20km以上、50km以上、500km以上に分けて応答性能を比べます。
3社は、電力やGPUに余力のある地域へAI処理を振り分ける「ワット・ビット連携」を検証します。
今後はAPNの接続区間を東北エリアまで広げ、地方のGPUや電力も活用する分散型データセンターを目指します。

記事のポイント

1. APNで拠点間接続： 大阪堺データセンターと多摩ネットワークセンターをAPNで接続し、P2MP型の通信性能や消費電力を評価します。
2. 分散学習を比較： 近接・遠隔・両方のデータセンターで学習し、リテールロボットの学習時間をどの程度短縮できるか検証します。
3. 遠隔推論を検証： GPUまでの距離を0kmから500km以上まで分け、遠隔処理でもフィジカルAIの応答性能を維持できるか調べます。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 小売・製造企業は、AIロボット導入時にGPUを各拠点へ個別配備する前提を見直し、通信遅延と電力状況を踏まえた処理配置を検討する必要がありそうです。
• データセンター事業者： 拠点ごとのGPU提供だけでなく、複数地域の計算資源を一体運用する設計が競争力になり、電力に余力のある地域との接続を含む提案が求められそうです。
• 通信・電力事業者： AI処理の分散先を決める際に、通信品質だけでなく地域ごとの電力とGPUの余力も組み合わせる役割が生まれ、連携した運用モデルを考える必要がありそうです。

このニュースの背景

小売業や製造業でAIロボットの利用が広がると、ユーザー拠点の近くにあるデータセンターや通信局舎だけではGPUや電力が不足する可能性があります。
遠隔地のGPUを使うには、ロボットをリアルタイムに近く動かすための低遅延かつ安定した大容量通信が必要です。
今回の実証は、APNとGPU仮想化を組み合わせ、電力やGPUに余力のある地域へAI処理を振り分ける「ワット・ビット連携」を検証するものです。
総務省の「ワット・ビット連携関連実証事業」に採択されており、今後はAPNの接続区間を東北エリアまで広げる方針です。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan

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