Bentausは11月13日、DriveNets AI FabricとAMD Instinct MI325X GPUを組み合わせたAIクラスターを発表しました。
BentausのZianiソフトウェアと連携し、トークン当たりのエネルギー消費を30%削減しました。
トークン・スループットは97%を維持し、電力網の状況に応じてGPUとCPUの消費電力を調整できます。
記事の概要
Bentausは、AMD Instinct MI325X GPUを搭載したAIクラスターを導入しました。
クラスターのバックエンド・ファブリックには、DriveNets AI Fabricを採用しました。
同社のZiani Systemsは、GPU-FLXとCPU-FLXを通じてコンピュートの電力をリアルタイムで管理します。
導入環境では、GPUの消費電力を30%削減しながら、トークン・スループットの97%を維持しました。
ZianiはAIワークロードを継続させたまま、電力網からの要請に応じて消費電力を動的に抑制します。
DriveNets AI Fabricは、スイッチからNIC、RCCL、カーネルまでを最適化します。
公開ベンチマークでは、公開結果と比べてスループットが約5%高く、初回トークンまでの時間が約12%短くなりました。
両社は11月19日、米国イリノイ州シカゴで開催されるSC26のAMDブースで共同ソリューションを紹介します。
記事のポイント
- 電力消費を30%削減： AMD Instinct MI325X GPUの消費電力を30%削減し、トークン・スループットの97%を維持しました。
- 電力網に応じて調整： Zianiは電力網の状況に応じ、AIワークロードを止めずにGPUとCPUの消費電力を調整します。
- ネットワークも最適化： DriveNets AI Fabricはスイッチからカーネルまでを最適化し、GPU稼働率と処理効率を高めます。
このニュースがもたらす影響
- AI基盤の導入企業： 電力確保がGPU増設の前提となる中、導入企業は処理性能だけでなく、電力網への応答性とワット当たりの成果を含めて、基盤構成を選ぶ必要が生じそうです。
- NeoCloud事業者： GPU、ネットワーク、電力制御を組み合わせて性能と消費電力を示せるため、NeoCloud事業者は単純なGPU容量ではなく、電力効率をサービス差別化に使う可能性があります。
- データセンター運営者： AIワークロードを止めずに需要を抑えられることから、運営者は電力網の要請に応じた負荷調整を、設備増強や地域との合意形成を支える運用手段として検討しそうです。
このニュースの背景
AIクラスターの拡大に伴い、GPUの供給だけでなく、データセンターが確保できる電力が容量拡大の制約になりつつあります。
2026年には米国12州を超える地域で、データセンター新設の一時停止をめぐる法案が提出され、ニューヨーク州では大規模負荷の新規許可を州全体で停止する措置が制定されています。
こうした電力網への負荷や電気料金への懸念を背景に、AIワークロードを継続しながら消費電力を動的に抑えるデマンドレスポンスが、AIインフラの設計課題になっています。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
日本ドライブネッツ株式会社のプレスリリース（2026年11月13日 09時00分）エネルギー・ファースト NeoClou…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000093607.html