Cornelis Networks、AI向け新ネットワーク基盤を発表

Cornelis Networksは9月14日、AIおよびHPC向けの新アーキテクチャを発表しました。
スケールアップとスケールアウトに対応する「Active Compute Fabric」を、オープンなネットワーク基盤として提供します。
同社は発表に合わせて2億500万ドルを調達し、Qualcomm Technologiesとの協業も明らかにしました。

記事の概要

Active Compute Fabricは、ロスレス・トランスポート、ファブリック内アクセラレーション、プログラマブル・コンピューティングを組み合わせたアーキテクチャです。
ネットワーク内でデータを処理し、AIシステムのコレクティブ通信処理をオフロードできる仕組みです。
これにより、GPUがデータを待つ時間を減らし、アクセラレータの稼働率向上を目指します。
Cornelisの10万GPU規模のモデル分析では、GPU稼働時間のおよそ半分がデータ待ちに費やされているとしています。
同分析では、未活用キャパシティを年間約16億8,000万ドル、電力消費を500GWh相当と試算しています。
同アーキテクチャは、スケールアップ向けのUALinkおよびESUN、スケールアウト向けのUltra Ethernet仕様を採用します。
Cornelisは次世代製品の展開に向けて2億500万ドルを調達し、生産体制の拡大や顧客との協業に活用します。
CN5000は量産出荷中で、CN6000は2026年第4四半期の提供拡大に先立ち、顧客向けサンプルを提供中です。

記事のポイント

1. ネットワーク内で処理： Active Compute Fabricは、データ転送に加えてファブリック内で処理を実行し、通信処理をオフロードします。
2. 10万GPU規模で試算： CornelisはGPUのデータ待ちを約50％と分析し、年間約16億8,000万ドルの未活用容量と試算しました。
3. 2億500万ドルを調達： 調達資金は生産体制の拡大、顧客とのパートナーシップ強化、次世代製品の市場投入に活用します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： GPUの増設だけではデータ待ちによる損失を解消しにくいため、ネットワーク内処理を含む構成を、稼働率や電力効率の改善策として比較検討する必要が生じそうです。
• 同分野の競合企業： スケールアップとスケールアウトをまたぐ構成や、通信処理をネットワークへオフロードする機能が示されたことで、製品ロードマップやオープン標準への対応方針を明確にすることが求められそうです。
• AIインフラ業界： ネットワークを単なる接続手段ではなく計算資源の一部として設計する考え方が広がれば、アクセラレータ、メモリ、ネットワークを横断した調達や評価が重視される可能性があります。

このニュースの背景

AIモデルやクラスターの大規模化に伴い、通信オーバーヘッドや同期処理がアクセラレータの稼働率を下げる課題になっています。
これまでネットワークは主にエンドポイント間のデータ転送を担ってきましたが、コンピューティング、ストレージ、メモリはワークロードを意識した設計へ進化しています。
Cornelisのモデル分析では、10万GPU規模のシステムでGPU稼働時間のおよそ半分がデータ待ちに費やされ、年間約16億8,000万ドル相当の未活用キャパシティになると試算されています。
Active Compute Fabricは、UALink、ESUN、Ultra Ethernetなどのオープンな仕様を採用し、スケールアップとスケールアウトの両方に対応する構成です。

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