NVIDIA スイッチシステム：AIデータセンターとキャンパスネットワークのアーキテクチャ進化
October 24, 2025
NVIDIAスイッチシステム：AIデータセンターとキャンパスネットワークのアーキテクチャの進化
NVIDIAは、従来のエンタープライズおよびキャンパス環境に対する堅牢なサポートを維持しながら、最新のAIワークロードの爆発的な需要に対応するために、スイッチングポートフォリオを根本的に変革しました。この戦略的な進化は、高性能ネットワーキングアーキテクチャにおける大きな変化を表しています。
AIデータセンター革命
従来のデータセンターのスイッチングアーキテクチャは、これまでにないレベルの帯域幅と最小限のレイテンシを必要とするAIクラスターには不十分であることが証明されています。NVIDIAのSpectrumおよびQuantumシリーズスイッチは、AIデータセンターの展開におけるこれらの制限を克服するために特別に設計されています。
51.2 Tbpsの容量を持つSpectrum-4 Ethernetプラットフォームは、大規模なAIトレーニングクラスターの基盤を提供します。これらのスイッチは、分散AIワークロードに不可欠な低レイテンシ通信を提供します。これにより、ミリ秒単位の遅延が、トレーニング時間の数日間の延長につながる可能性があります。
最も要求の厳しい高性能ネットワーキング要件については、NVIDIAのQuantum-2 InfiniBandプラットフォームは、400Gb/s/ポートと、AIトレーニングで一般的な集団演算を高速化する高度なインネットワークコンピューティング機能を提供し、さらに優れた機能を提供します。
キャンパスネットワークの統合
AIデータセンターが大きな注目を集めている一方で、NVIDIAはキャンパスネットワーキング市場を無視していません。AI環境でパフォーマンスを向上させるのと同じアーキテクチャの原則（一貫した低レイテンシ、堅牢なセキュリティ、自動化された運用）は、従来のエンタープライズキャンパスにも役立ちます。
最新のキャンパスネットワークは、セキュリティ監視、コラボレーションツール、運用分析のためのAIを活用したアプリケーションをますます処理しています。NVIDIAのスイッチングソリューションは、これらのインテリジェントなキャンパス環境の基盤を提供し、既存のインフラストラクチャとの互換性を維持します。
主なアーキテクチャの革新
- 適応ルーティング： 動的パス選択により、ボトルネックが解消され、一貫した低レイテンシが維持されます
- 輻輳制御： 高度なアルゴリズムにより、ネットワークの輻輳がアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えるのを防ぎます
- テレメトリ統合： リアルタイムモニタリングにより、ネットワークの動作に対するこれまでにない可視性が提供されます
- ファブリックの自動化： デプロイメントと管理が簡素化され、運用オーバーヘッドが削減されます
エコシステム統合と互換性
NVIDIAのスイッチング戦略は、より広範なAIエコシステムとの深い統合を重視しています。NVIDIA GPU、ネットワーキングソフトウェア、および管理ツールとの緊密な連携により、従来のアプリケーションをサポートしながら、AIワークロードに最適化された一貫性のある環境が実現します。
同社の高性能ネットワーキングへのアプローチは、ハードウェアを超えて、包括的なソフトウェア定義ネットワーキング機能を含みます。このソフトウェアとハードウェアの共同設計により、従来のスイッチングアーキテクチャでは実現不可能な機能が実現します。
混合環境の場合、NVIDIAスイッチは既存のネットワークインフラストラクチャとの互換性を維持し、以前の投資を保護しながら、AIに最適化されたネットワーキングへの段階的な移行を可能にします。
デプロイメントに関する考慮事項
AIデータセンターのデプロイメントを計画している組織は、NVIDIAスイッチングソリューションを検討する際に、いくつかの重要な要素を評価する必要があります。
- ワークロードの特性と通信パターン
- 既存のインフラストラクチャとの統合要件
- 高度なネットワーキング機能に関するスタッフの専門知識
- ハードウェア、ソフトウェア、および運用全体にわたる総所有コスト
キャンパスのデプロイメントは、同じアーキテクチャの利点から恩恵を受けますが、分散ユーザー接続とさまざまなアプリケーション要件の固有の課題に対処するために、異なる構成アプローチが必要です。
AIがデータセンターとキャンパスネットワークの両方を引き続き変革するにつれて、NVIDIAのスイッチングポートフォリオは、最先端のパフォーマンスと実用的なデプロイメントに関する考慮事項のバランスをとるスケーラブルな基盤を提供します。同社のエンドツーエンドの最適化への焦点は、AI主導の変革を受け入れている組織にとって、そのソリューションを重要なインフラストラクチャとして位置付けています。