NTT、AIインフラ「AIOWN」発表　GPU・電力・ネットワークを統合最適化

NTTの「AIOWN」とは何か？AI時代のインフラはどう変わるのか

NTT、NTTデータグループ、NTTドコモビジネスは4月27日、AI利活用の急速な拡大を背景に、顧客のニーズに合わせて最適な利用環境を届けるAIネイティブなインフラとして「AIOWN（エーアイオン）」を展開することを発表し、記者説明会を開いた。

AIOWNは、GPUだけでなくネットワークや電力、データセンターの配置までを含めて統合的に最適化するAIネイティブインフラだ。クラウドからエッジまで分散した計算資源を一体で運用し、用途に応じて最適なリソースを提供することを目指す。

なぜAIインフラは「分散」と「推論対応」が求められるのか

AIの高度化などを背景に、AI活用は汎用的な業務効率化から、企業のコア業務や専門的な業務へと移行している。さらには、車やロボットなどさまざまなモノと連携するフィジカルAIの利活用も進んでいる。

こうした環境の変化に伴い、AIワークロードは学習中心から推論中心へと急速に移行しつつある。McKinsey（マッキンゼー）の調査によると、AI推論のワークロードは2025年から2030年にかけて年平均4倍以上の成長が見込まれるという。

2030年の単年で見ると、AIワークロード全体の約4割を推論が占める試算もあるとのことだ。

AI推論の用途が拡大する見込みだ

AIの利活用を中核とするインフラストラクチャ、いわゆる「AIネイティブインフラ」には、GPU高密度ラックによる発熱への対応に加え、分散配置されたデータセンターやサーバ間をつなぐ低遅延ネットワーク、機微なデータを安全に扱うためのセキュリティやデータ主権への配慮、さらにはエッジまで含めた柔軟なインフラ設計など、高度な要件が求められる。

AIネイティブインフラに求められる要件の変化

AIOWNを支える要素技術とは？NTTの強みを整理

NTTは、高密度GPUによる発熱への対応や、分散配置されたデータセンター間の低遅延接続、データ主権の確保、エッジまで含めた柔軟なリソース活用など、AIネイティブインフラに求められる複数の要件に対応するため、複合的な技術開発を進めている。

これらの技術は個別に存在するものではなく、ネットワーク、コンピューティング、電力、運用を統合的に最適化することで、AI用途に応じた最適な実行環境を実現する点に特徴がある。

NTTグループが構築するAIネイティブインフラ

AIOWNの実現に向けた主な要素技術と取り組みは以下の通り。

グローバルトップクラスの液冷技術

GPUなどの高性能化によりラック当たりの必要電力が急増し、従来の空冷方式ではなくサーバ内に冷却水を循環させる液冷方式への対応が求められている。

NTTのデータセンターではGPUを搭載したサーバを1ラックに複数台搭載可能で、ラック単位で液冷方式を利用可能。1ラック当たり最大135キロワットの電力消費に対応可能だ。また、液冷方式により、空冷方式と比べて冷却用の消費電力を30%～60%削減している。NTTはこうした液冷方式対応の設備をグローバルで250メガワット提供する。

液冷方式に対応可能なデータセンターを提供する

低遅延かつ低消費電力を実現する光電融合ネットワーク

主要データセンター間をつなぐ光電融合インターコネクト / ネットワークにおいては、独自技術であるPEC（Photonics-Electronics Convergence：光電融合デバイス）を活用し、低遅延かつ大容量で低消費電力な通信を実現する。

IOWN APN（All-Photonics Network）に関して、2027年度までに47都道府県の県庁所在地を網羅する800ギガビット / 秒のネットワークを構築するという。まずは第一世代のPEC-1デバイスを使用するが、将来的にはボード間を光でつなぐPEC-2も実用化し、コンピューティングまで計算処理の低消費電力化を目指す。