| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-09-01 11:30
[依頼講演]大規模AI基盤を支えるスケーラブル光インターコネクト技術 ○穴澤和也(NTT) PN2026-30 |
| 抄録 |
(和) |
近年,生成AIをはじめとするAIモデルの急速な大規模化に伴い,大規模モデルの学習・推論では数千台から数万台規模のXPUを用いた分散並列処理が必要とされている.一方,GPUやTPUなどの演算処理チップ(以下,総称してXPUと呼ぶ)の演算性能が急速に向上する一方で,XPU間を接続するインターコネクトの帯域向上は相対的に緩やかである.このため,XPU間のデータ転送性能が,AI基盤全体の処理性能および拡張性を規定する主要因となりつつある.現行のXPUクラスタは,サーバ内・ラック内のXPUを高帯域かつ低遅延に接続するスケールアップと,複数のスケールアップドメインを電気パケットスイッチおよび光トランシーバで接続するスケールアウトから構成される.しかし,スケールアップでは高速電気I/Oの伝送距離と配線密度が,スケールアウトでは多数の電気スイッチおよび光トランシーバに伴う消費電力と装置規模が,それぞれ大規模化の制約となる.本稿では,これらの課題を解決する光インターコネクト技術として,Co-packaged Optics(CPO)および光回線スイッチ(OCS)に着目する.まず,CPOによって高速電気配線を短距離化し,電気I/Oの損失と消費電力を抑制するとともに,高密度な光I/Oと多数のポートを備えたスイッチを用いて多数のXPU間に全対接続性を提供する光スケールアップ構成を示す.次に,OCSをスケールアウト側へ適用し,光電変換回数および光トランシーバ数を削減しながら,粗粒度かつ大容量のトラフィックを効率的に収容する構成について述べる.さらに,小規模で低コストな1×2 OCSを用いた事前配線方式により,AIワークロードに応じてリングや多次元トーラスなどの物理トポロジを柔軟に構成する手法を紹介する. |
| (英) |
(Not available yet) |
| キーワード |
(和) |
大規模AI基盤 / XPUクラスタ / 光インターコネクト / Co-packaged Optics / 光回線スイッチ / / / |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 126, no. 162, PN2026-30, pp. 108-112, 2026年8月. |
| 資料番号 |
PN2026-30 |
| 発行日 |
2026-08-24 (PN) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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