ソース: TokenPost原題: エヌビディア(NVDA)、AIファクトリーの「オペレーティングシステム」になる… データセンターのネットワーク革新をリードする元のリンク：NVIDIA(NVDA)は、高性能GPUを超え、データセンター間のネットワークアーキテクチャの革新に集中し、AIファクトリーの新しい標準を確立しました。分散コンピューティング構造において、ネットワークをオペレーティングシステムとして活用し、パフォーマンスとエネルギー効率を向上させています。NVIDIAのマーケティング部門の上級副社長ギラド・シャイナー(は、最近のインタビューで次のように強調しました："AIワークロードは本質的に分散型であるため、数千のアクセラレーターが1つの計算エンジンのように動作するために、精密なネットワーク調整が必要です。"全体の計算速度を最適化するためには、遅延なく同じ速度で各GPUに同じデータを送信する構造を実現する必要があります。この分散処理構造において、ネットワークは単なる接続手段ではなく、実質的なオペレーティングシステム)OS(として機能します。シャイナは、個別のGPU専用ASIC)専用集積回路(だけでなく、これらのアクセラレーターを有機的に統合するネットワーク設計が、AIファクトリーの性能を決定する最も重要な要素になっていると述べました。NVIDIAは、性能だけでなく、電力効率も考慮に入れ、協調設計)Co-design(の方法でハードウェア、ソフトウェア、フレームワークを通じてネットワークを包括的に設計しています。モデルフレームワークから物理的接続に至るすべての計算要素が全体的に設計されることで、トークン処理速度、実行効率、および予測可能性を最大化できるのです。シャイナはこれを強調しました。特に高密度設計はNVIDIAの差別化された優位性です。従来のデータセンターは過度の密集化を避ける傾向がありますが、NVIDIAは異なる戦略を採用しました：高性能GPU ASICをラック内に緊密に配置し、低消費電力の銅ベース接続を通じて拡張性とエネルギー効率の二重目標を達成します。大規模に拡張する際に、アプリケーション'Spectrum-Xイーサネットフォトニクス)Spectrum-X Ethernet Photonics('や'Quantum-X InfiniBand'などの共同パッケージ光学)Co-packaged Optics(技術を使用して、データ移動に消費されるエネルギーをさらに削減します。この戦略は単なるハードウェアのアップグレードを超え、NVIDIAがAI中心の計算時代において「超大型データセンター＝スーパーコンピュータ」という新しいパラダイムを実現する野心を明確に示しています。AIファクトリーインフラの主導権は「GPU製造能力」から「データセンター全体を有機的な計算ユニットに変える能力」へと移行しています。AIブームの次の段階は、このようなネットワーク主導型の計算アーキテクチャから始まるようです。
NVIDIA(NVDA)はAIファクトリーの「オペレーティングシステム」となる：データセンターネットワーク革新の主導地位
ソース: TokenPost 原題: エヌビディア(NVDA)、AIファクトリーの「オペレーティングシステム」になる… データセンターのネットワーク革新をリードする 元のリンク： NVIDIA(NVDA)は、高性能GPUを超え、データセンター間のネットワークアーキテクチャの革新に集中し、AIファクトリーの新しい標準を確立しました。分散コンピューティング構造において、ネットワークをオペレーティングシステムとして活用し、パフォーマンスとエネルギー効率を向上させています。
NVIDIAのマーケティング部門の上級副社長ギラド・シャイナー(は、最近のインタビューで次のように強調しました："AIワークロードは本質的に分散型であるため、数千のアクセラレーターが1つの計算エンジンのように動作するために、精密なネットワーク調整が必要です。"全体の計算速度を最適化するためには、遅延なく同じ速度で各GPUに同じデータを送信する構造を実現する必要があります。
この分散処理構造において、ネットワークは単なる接続手段ではなく、実質的なオペレーティングシステム)OS(として機能します。シャイナは、個別のGPU専用ASIC)専用集積回路(だけでなく、これらのアクセラレーターを有機的に統合するネットワーク設計が、AIファクトリーの性能を決定する最も重要な要素になっていると述べました。
NVIDIAは、性能だけでなく、電力効率も考慮に入れ、協調設計)Co-design(の方法でハードウェア、ソフトウェア、フレームワークを通じてネットワークを包括的に設計しています。モデルフレームワークから物理的接続に至るすべての計算要素が全体的に設計されることで、トークン処理速度、実行効率、および予測可能性を最大化できるのです。シャイナはこれを強調しました。
特に高密度設計はNVIDIAの差別化された優位性です。従来のデータセンターは過度の密集化を避ける傾向がありますが、NVIDIAは異なる戦略を採用しました：高性能GPU ASICをラック内に緊密に配置し、低消費電力の銅ベース接続を通じて拡張性とエネルギー効率の二重目標を達成します。大規模に拡張する際に、アプリケーション'Spectrum-Xイーサネットフォトニクス)Spectrum-X Ethernet Photonics('や'Quantum-X InfiniBand'などの共同パッケージ光学)Co-packaged Optics(技術を使用して、データ移動に消費されるエネルギーをさらに削減します。
この戦略は単なるハードウェアのアップグレードを超え、NVIDIAがAI中心の計算時代において「超大型データセンター＝スーパーコンピュータ」という新しいパラダイムを実現する野心を明確に示しています。AIファクトリーインフラの主導権は「GPU製造能力」から「データセンター全体を有機的な計算ユニットに変える能力」へと移行しています。AIブームの次の段階は、このようなネットワーク主導型の計算アーキテクチャから始まるようです。