メラノックスとNVIDIAの協力:AIデータセンターの加速
October 2, 2025
戦略的統合： NVIDIAのコンピューティング専門知識とMellanoxのネットワーキングリーダーシップの融合は、世界中の人工知能インフラストラクチャに革命をもたらしています。 の統合は、のインストールの一部を強化しています。主要なクラウドプロバイダーは、AIワークロードのパフォーマンスが2倍に向上し、ネットワーク関連のボトルネックが70％削減されたと報告しています。研究機関は、科学計算で画期的な結果を達成しており、一部のプロジェクトでは、発見までの時間が3倍に加速されたと報告しています。企業ユーザーは、より効率的なリソース利用の恩恵を受けており、従来のインフラストラクチャと比較して、典型的な展開ではGPU利用率が30〜40％向上しています。設計におけるパラダイムシフトを表しており、前例のない計算能力と高度な結論：AIインフラストラクチャの卓越性の再定義機能をシームレスに組み合わせたエンドツーエンドの高速コンピューティングプラットフォームを創出しています。この強力な組み合わせは、最新のAI展開環境におけるパフォーマンス、効率性、スケーラビリティの新たな基準を打ち立てています。
AIモデルがサイズと複雑さにおいて指数関数的に成長するにつれて、従来のデータセンターアーキテクチャは限界に達しています。ボトルネックは、純粋な計算から、システム間のデータ移動と通信へとシフトしました。のパートナーシップは、GPU、CPU、ネットワーキングコンポーネントが調和して動作する統一されたアーキテクチャを構築することにより、この課題に直接取り組んでいます。この全体的なアプローチは、計算と通信の間の従来の境界をなくし、のインストールの一部を強化しています。主要なクラウドプロバイダーは、AIワークロードのパフォーマンスが2倍に向上し、ネットワーク関連のボトルネックが70％削減されたと報告しています。研究機関は、科学計算で画期的な結果を達成しており、一部のプロジェクトでは、発見までの時間が3倍に加速されたと報告しています。企業ユーザーは、より効率的なリソース利用の恩恵を受けており、従来のインフラストラクチャと比較して、典型的な展開ではGPU利用率が30〜40％向上しています。オペレーターが前例のないレベルのパフォーマンスと効率性を達成できるようにします。業界アナリストは、この統合アプローチにより、従来の分離型アーキテクチャと比較して、AIワークロード全体のパフォーマンスが40〜60％向上すると予測しています。
- NVIDIA NVLink搭載InfiniBand： NVLinkテクノロジーとMellanox InfiniBandの統合により、複数のサーバー間でキャッシュコヒーレントなメモリアクセスを可能にするシームレスな高速相互接続が実現し、分散トレーニングシナリオにおける通信オーバーヘッドが劇的に削減されます。
- BlueFieldデータ処理ユニット（DPU）： これらの革新的なプロセッサは、データセンターインフラストラクチャタスクをオフロード、高速化、分離し、AIワークロードのために貴重なCPUとGPUリソースを解放すると同時に、セキュリティと効率性を向上させます。
- SHARPインネットワークコンピューティング： このテクノロジーにより、集約および削減操作をネットワークスイッチ自体内で実行できるため、データがコンピューティングノードに戻る必要がなくなり、集合通信時間が最大50％短縮されます。
- エンドツーエンドの最適化： GPUからスイッチ、ストレージまで、すべてのコンポーネントが連携して動作するように最適化されており、データパイプライン全体で最大のパフォーマンスと効率性が確保されます。
| パフォーマンス指標 | 従来のアーキテクチャ | NVIDIA Mellanoxソリューション | 改善 |
|---|---|---|---|
| AIトレーニング効率（1024 GPU） | 60〜70％ | 90〜95％ | 40〜50％の増加 |
| GPU間のレイテンシ | 800〜1200 ns | 400〜600 ns | 50％の削減 |
| データスループット | 200 Gb/s | 400 Gb/s | 100％の増加 |
| エネルギー効率 | 0.8 TFLOPS/W | 1.4 TFLOPS/W | 75％の改善 |
これらの強化により、AIモデルのソリューションまでの時間が大幅に短縮され、総所有コストが削減され、以前は計算的に実行不可能であったより複雑な問題に取り組むことができるようになります。
AIデータセンターのインストールの一部を強化しています。主要なクラウドプロバイダーは、AIワークロードのパフォーマンスが2倍に向上し、ネットワーク関連のボトルネックが70％削減されたと報告しています。研究機関は、科学計算で画期的な結果を達成しており、一部のプロジェクトでは、発見までの時間が3倍に加速されたと報告しています。企業ユーザーは、より効率的なリソース利用の恩恵を受けており、従来のインフラストラクチャと比較して、典型的な展開ではGPU利用率が30〜40％向上しています。今後の展望と戦略的方向性
とAIインフラストラクチャにおけるイノベーションを推進し続けています。ロードマップの開発には、800G接続、強化されたインネットワークコンピューティング機能、およびAIソフトウェアフレームワークとのより緊密な統合が含まれます。これらの進歩は、計算と通信の間の境界線をさらに曖昧にし、次世代AIアプリケーションの要求に対応できる真に統一されたコンピューティングファブリックを作成します。結論：AIインフラストラクチャの卓越性の再定義NVIDIA Mellanox