MetaとNVIDIAが描くAIの未来：数百万基のGPU導入が意味するものとは

AIインフラ構築の要点

今回のパートナーシップの主要なポイントは以下の通りです。

• NVIDIA CPUの導入拡大: Metaのデータセンターにおけるワットあたりの性能が大幅に向上します。ArmベースのNVIDIA Grace™ CPUの展開を継続し、さらに2027年にはNVIDIA Vera CPUの大規模導入も視野に入れています。

• NVIDIA Spectrum-X Ethernetの活用: AIワークロードをスケールアウトさせ、ネットワーク効率とスループットの向上を実現します。MetaのFacebook Open Switching Systemプラットフォームに統合されます。

• NVIDIA Confidential Computingの採用: ユーザーのプライバシーを保護しながら、AI機能の実現を目指します。特にWhatsAppのプライベート処理に採用され、将来的にはMetaのポートフォリオ全体への拡大が期待されています。

NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンスン フアン氏は、「Metaほどの規模でAIを展開している企業は他にありません。最先端の研究と、数十億人のユーザーを対象とした世界最大のパーソナライゼーションおよびレコメンデーション システムを支える産業規模のインフラを統合しています」と述べています。また、Metaの創業者兼CEOであるマーク・ザッカーバーグ氏も、NVIDIAとのパートナーシップ拡大とVera Rubinプラットフォームを用いたクラスター構築への期待を表明しています。

パフォーマンス向上と統合アーキテクチャ

MetaとNVIDIAは、ArmベースのNVIDIA Grace™ CPUの展開を通じて、データセンターのワットあたりのパフォーマンスを向上させています。これは、NVIDIA Graceのみによる初の大規模な展開であり、CPUエコシステムライブラリへの共同設計とソフトウェア最適化への投資によって支えられています。

また、業界をリードするNVIDIA GB300ベースのシステムを導入し、オンプレミスのデータセンターとNVIDIA Cloud Partnerの展開を網羅する統合アーキテクチャを構築することで、運用を簡素化し、パフォーマンスと拡張性を最大化します。

AI規模のネットワーキングを実現するため、Metaはインフラ全体にNVIDIA Spectrum-X Ethernetネットワーキングプラットフォームを採用。これにより、予測可能で低遅延のパフォーマンスと、利用率、運用効率、電力効率の向上が期待されます。

• NVIDIA Spectrum-X Ethernet: https://www.nvidia.com/ja-jp/networking/spectrumx/

• NVIDIA Cloud Partner: https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/gpu-cloud-computing/partners/

プライバシー保護と次世代AIモデルの共同設計

Metaは、WhatsAppのプライベート処理にNVIDIA Confidential Computingを採用し、ユーザーデータの機密性と整合性を確保しながら、AIを活用した機能を提供しています。両社は、この技術をMetaの他のサービスにも拡張し、プライバシー強化型AIを大規模にサポートすることを目指しています。

• NVIDIA Confidential Computing: https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/solutions/confidential-computing/

さらに、NVIDIAとMetaのエンジニアリングチームは、Metaの主要なワークロード全体で最先端のAIモデルを最適化・高速化するための緊密な共同設計に取り組んでいます。これにより、NVIDIAのフルスタックプラットフォームとMetaの大規模な本番環境ワークロードが統合され、世界中の数十億人が利用する新しいAI機能のパフォーマンスと効率性が向上することが期待されます。

詳細については、NVIDIAの公式プレスリリースをご参照ください。
https://www.nvidia.com/ja-jp/

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のMetaとNVIDIAの戦略的提携は、AI技術の進化において極めて重要なマイルストーンとなるでしょう。数百万基に及ぶNVIDIAの次世代GPUとCPU、そして高速ネットワーキング技術の導入は、AIモデルのトレーニングと推論能力を飛躍的に向上させます。これにより、Metaが目指す「パーソナル スーパーインテリジェンス」の実現に向けた基盤が強固になることは間違いありません。しかし、これほど大規模なAIインフラの運用には、膨大な電力消費や冷却技術の課題が伴います。また、AIが社会に深く浸透する中で、倫理的な利用やデータプライバシーの保護も引き続き重要な検討事項です。NVIDIA Confidential Computingの採用はプライバシー保護への意識を示していますが、技術の進歩とともに、これらの課題解決に向けた取り組みがさらに加速されることが期待されます。

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