GPUメモリをSSDで拡張？INFINITIXとPhisonが示すAIインフラの新常識とTCO最適化を解説

SSDでGPUメモリを拡張する新発想を共同展示

AIの発展はプラットフォーム化とインフラガバナンスの段階へと移行しており、企業競争においては計算資源のオーケストレーション能力とコスト効率管理が鍵を握るとされています。このような背景のもと、AIインフラソフトウェア企業であるINFINITIXは、IT WEEK JAPAN 2026においてPhisonと共同出展することを発表しました。

両社は、台湾資策会の「TAIWAN Tech」パビリオン内で「異種計算資源の柔軟な最適配分とTCO最適化ソリューション」を展示します。会期は2026年4月8日から4月10日まで、東京ビッグサイト西館4階W20-22での開催です。

異種計算資源を統合する新アーキテクチャ「AI-Stack」

今回の展示の中心となるのは、INFINITIXのAI-Stackを基盤としたソリューションです。AI-StackはKubernetesネイティブアーキテクチャを採用しており、NVIDIAおよびAMDのGPU、さらにPhisonの高速AI SSDを統合することで、異なるブランドやアーキテクチャの計算資源を一元的に管理します。

この統合により、ノードをまたいだ柔軟なスケジューリングと動的配分が実現されます。さらに、マルチテナントのアクセス制御、自動スケジューリング、集中監視、課金機能も統合されており、企業は単一プラットフォーム上でAI計算資源を包括的に管理できるようになります。これにより、異種環境の統合や運用管理に伴う複雑性が大幅に低減されることが期待されます。

SSDによるGPUメモリ拡張「aiDAPTIV+」で高効率学習

AI学習において企業が直面するGPUメモリ容量の制約と高コストの問題に対し、このソリューションはPhisonのaiDAPTIV+技術を導入し、高速AI SSDを用いたGPUメモリの動的拡張を実現します。ストレージ層をAI演算アーキテクチャに組み込むことで、高価なHBM GPUを全面的に導入することなく、大規模モデルの学習が可能になります。

これにより、計算資源の利用効率と投資対効果が向上し、企業に対してより柔軟なインフラ構成戦略が提供されます。

インテリジェントオーケストレーションでTCO最適化

計算資源のオーケストレーションにおいては、AI-Stackがタスクの優先度に応じて計算資源を動的に配分します。高性能GPUをモデル学習やリアルタイム推論に割り当てる一方、SSD拡張アーキテクチャを活用して研究開発やオフライン処理を支援します。

このような精緻な計算資源管理により、GPU利用率が向上し、遊休コストが削減されます。多様なAIワークロード環境において最適なリソース配分が実現され、結果として全体のTCO（総保有コスト）の最適化につながります。

日本市場でのDX・エッジAI需要への対応を強化

今回の協業は、単なるソフトウェアとハードウェアの統合にとどまらず、日本市場におけるエッジAIおよびデータセンター高度化の動向にも対応するものです。日本ではデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に伴い、低遅延処理や柔軟な計算資源オーケストレーションに対する需要が高まっています。産業構造は集中型クラウドから、エッジコンピューティングと分散型AIインフラの併存へと移行しつつあります。

AI-StackとaiDAPTIV+を組み合わせることで、企業は限られたデータセンターリソースの中でも拡張性の高いAIインフラを構築できます。これにより、性能とコストの両立を図りながら、AIアプリケーションの実装とデータセンターの高度化を加速できると見られます。

展示会情報

INFINITIXとPhisonの共同展示は、以下の日程で開催されます。

• 展示会名：Japan IT Week 春 2026

• 会期：2026年4月8日（水）～4月10日（金）

• 時間：10：00 ～ 17：00

• 会場：東京ビッグサイト

• ブース番号：西ホール4F / W20-22

• 展示エリア：TAIWAN Tech パビリオン

入場用バッジの登録は、以下のリンクから可能です。
https://www.japan-it.jp/spring/ja-jp/register.html?code=1630432101495270-FIW

AI Workstyle Lab編集部コメント

INFINITIXとPhisonの今回の発表は、AI導入を検討する企業にとって大きな意味を持ちます。特にGPUリソースの確保とコストはAIプロジェクトの大きな障壁でしたが、SSDによるメモリ拡張は、この課題に対する新たな解決策を提示しています。これにより、中小企業やスタートアップでも大規模なAIモデル学習に取り組む道が開け、データセンターだけでなくエッジAI分野での活用も加速するでしょう。投資対効果を高めながら、より多くの企業がAIの恩恵を受けられるようになることが期待されます。

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