公式発表NVIDIA

NVIDIAが「NVLink Fusion」を発表、カスタムXPUと自社エコシステムを統合する新プラットフォーム

米NVIDIAは、ハイパースケールプロバイダーや半導体設計企業が独自に開発したカスタムプロセッサー(XPU)やCPUを、同社の高速相互接続技術「NVLink」を介してシステム統合できる新プラットフォーム「NVIDIA NVLink Fusion」を発表しました。これにより、企業は自社専用シリコンの強みと、NVIDIAの実績あるラックスケールインフラを融合させることが可能になります。

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元動画: Build Custom AI Infrastructure with NVIDIA NVLink Fusion

3秒でわかる要点

  1. 1独自開発のカスタムXPUやCPUをNVIDIAのNVLink高速ネットワークに直接統合することが可能に
  2. 2第3世代の100%液冷対応「NVIDIA MGX」ラック設計をベースにした標準アーキテクチャを採用
  3. 3AWSのAnnapurna LabsやMediaTek、Quantaなどの主要パートナーが賛同し製造ラインを共通化

何が発表されたのか

米NVIDIAは、カスタムアクセラレーター(XPU)やカスタムCPUを、同社の超高速インターコネクト技術「NVLink」に直接統合できる新しいプラットフォーム「NVIDIA NVLink Fusion」を発表しました。本発表は、独自のAI半導体(ASIC)を設計するハイパースケーラー(クラウド事業者)やAIスタートアップに対し、NVIDIAが培ってきた世界水準のシステムインフラを開放するものです。研究段階のコンセプトではなく、すでに主要な設計・製造パートナーとの実用化フェーズに入っており、大規模な「AI工場(AI Factory)」の構築を劇的に加速させる技術として位置づけられています。

発表された機能・アップデートの全容

1. NVLink Fusionの全体像とカスタムXPUの統合

NVIDIA NVLink Fusionは、自社で独自の半導体を設計する企業が、そのチップをNVIDIAの既存のAIインフラストラクチャプラットフォームにシームレスに組み込むための統合ソリューションです。NVIDIAのAIインフラストラクチャ担当プリンシパル・プロダクト・マーケティング・マネージャーであるジェシー・クレイトン(Jesse Clayton)氏は、「カスタムチップを設計することは始まりに過ぎず、実際にAI工場としてデプロイするには、システム全体を支える巨大なプラットフォームが必要である」と指摘します。NVLink Fusionは、電源、冷却、筐体、超高速ネットワークといった物理インフラの課題を一挙に解決します。

2. チップレベルの接続技術(NVLink Chiplet / C2C / Photonics / NVHBM)

NVLink Fusionの中核は、パッケージレベルおよびボードレベルで異種混在(ヘテロジニアス)な半導体を相互接続する高度なインターフェース技術群にあります。動画内の構成図によると、カスタムXPUパッケージ内には「NVLink Chiplet」が統合され、これがNVIDIAのネットワークおよびスイッチ群と直接通信します。さらに、超高帯域幅メモリ技術である「NVHBM」、光インターコネクト技術「NVIDIA Photonics」、そしてXPUとCPU間の高速通信を可能にする「NVLink C2C(Chip-to-Chip)」が組み合わされています。これにより、カスタムXPUは単独で動作するのではなく、NVIDIAの広帯域かつ超低遅延なファブリックの一部として機能します。

3. MGXラックスケールアーキテクチャによる標準化

本プラットフォームは、すでに業界で実績のある「NVIDIA MGX」ラックスケールアーキテクチャをベースに構築されています。システム構成の具体的な内訳として、動画内では以下のコンポーネントが示されました。

  • Compute Tray x18: ケーブルレス、ブラケットレスのモジュラー設計を採用した計算トレイが18基搭載されます。ここには、NVIDIA GraceやBlueField、NVIDIA ConnectX-8、そしてカスタムCPUやXPUパッケージが格納されます。
  • NVIDIA NVLink Switch Tray x9: 超低遅延を実現するNVLinkスイッチトレイが9基搭載され、工場出荷時にあらかじめ配線された状態で提供されます。
  • NVIDIA NVLink Spine x1: 単一ドメイン内で最大72基のXPUを相互接続するためのスパインモジュールです。
  • NVIDIA MGX Rack: 第3世代のデザインを採用し、100%液冷(Liquid cooling)に対応した高密度ラックです。 この標準化されたラック設計により、自社でゼロから物理インフラを設計するリスクが排除されます。

4. エコシステムパートナー企業による評価(AWS、MediaTek、Quanta等)

本発表にあたり、半導体設計および製造を担うグローバル企業の幹部が登壇し、NVLink Fusionがもたらす価値を証言しています。 台湾のASIC設計大手GUC(Global Unichip Corp.)の会長兼最高戦略責任者であるLie-Szu Juang氏は、「NVLink Fusionの価値は、ハイパースケール事業者やカスタムASIC設計者が自社独自のCPUやXPUをNVIDIA NVLinkに統合し、統一されたラックスケールのAIインフラを構築できる点にある」と述べました。 また、米Amazon傘下でAWSの独自チップを開発するAnnapurna LabsのCC Lee氏は、「私たちは次世代チップをより迅速にデプロイする機会を常に模索している。実績のあるNVLink 72ラック設計を採用することで、市場投入までの期間(Time-to-Market)を大幅に短縮できる」と、その実用性を高く評価しています。 半導体大手MediaTekのコーポレートシニアバイスプレジデント兼GMであるVince Hu氏は、「ラックはコンピューティングの新しい基本単位である。業界で最も成熟し、広く展開されているNVLinkのラックレベルエコシステムを活用することで、顧客は自社が最も差別化できる領域に集中し、実行リスクを排除できる」と語りました。 さらに、製造パートナーである台湾Quanta ComputerのJack Luoh氏は、次世代AIシステム「Vera Rubin」(編集部注:NVIDIAが計画する次世代アーキテクチャ)の製造ラインにおいて、システム構築のほぼ100%の自動化を進めていることに言及し、NVLink Fusionを採用することで、これらの製造ラインや設備投資をそのまま活用できるメリットを強調しました。

性能・ベンチマーク

動画内では、具体的なスループットやFLOPSなどのベンチマーク数値そのものの提示はありませんでした。しかし、NVLink Fusionが依拠する「NVLink 72」設計、および「Compute Tray x18」と「Switch Tray x9」を組み合わせたシステムにより、単一のラックスケールドメイン内で最大72基のXPUを極めて低いレイテンシーで相互接続できる仕様が示されています。これは、既存のPCIeベースの接続や、標準的なイーサネットを用いたクラスタリングと比較して、チップ間の通信帯域幅が飛躍的に向上し、大規模言語モデル(LLM)の分散トレーニングや超高速推論において圧倒的なスケールアップ性能を発揮することを意味しています。

競合サービスとの比較

自社製カスタムシリコンをデータセンターへ統合するアプローチについて、主要な競合プラットフォームとの比較は以下の通りです。なお、競合他社の情報は取材班の知識ベースに基づき補足しています。

評価項目 NVIDIA NVLink Fusion Google Cloud TPU / OCS Microsoft Azure Maia / Custom Rack
オープン性 高い(他社製カスタムXPU/CPUをNVIDIAのNVLinkファブリックに統合可能) 低い(Google独自のTPUシステムに密結合、外部チップの統合は非公開) 中程度(Azure専用インフラとして設計、自社サービス向けの垂直統合)
物理インターフェース NVLink, C2C, Photonics, NVHBM 独自光インターコネクト(ICI) 標準的なPCIeおよび独自ネットワークファブリック
ラック設計の柔軟性 MGXラックによる標準化(液冷対応、18基の計算トレイ) Google独自のデータセンター仕様に固定 Azureデータセンターの特定仕様に準拠
エコシステム パートナー企業(GUC, MediaTek, Quanta等)による共同開発体制 Googleエコシステム内でのみ利用可能 Microsoftおよび特定パートナー内での利用

取材班の見立てでは、競合他社が自社サービスを動かすための「閉じた垂直統合」を進めるのに対し、NVIDIAは「垂直に統合されつつも、水平方向にオープンである」という独自戦略を打ち出しています。自社独自のAIアクセラレーターを持ちながら、システム全体の設計や信頼性に課題を抱えていた企業にとって、NVIDIAの高品質なインフラを利用できるメリットは極めて大きいと言えます。

料金・提供プラン

動画内では、NVLink Fusionの具体的な販売価格やライセンス料金についての言及はありませんでした。本技術は、一般のコンシューマーや個別企業が直接購入するパッケージ製品ではなく、AWSなどのハイパースケールクラウド事業者、GUCやMediaTekなどの半導体設計受託企業(デザインハウス)、およびQuanta ComputerなどのOEM/ODMシステム製造企業を対象としたB2Bのプラットフォームライセンスおよび共同開発パッケージとして提供されます。詳細な導入コストは、設計するカスタム半導体の仕様や、調達するMGXラックの規模に応じて個別に見積もられる形態となります。

日本から使う方法

日本のユーザーや開発企業が、NVLink Fusionを活用したカスタムAIインフラストラクチャを導入・検討するための具体的なステップは以下の通りです。

  • ASIC設計パートナーへの問い合わせ: 独自XPUの設計を計画している場合、NVIDIAの公認パートナーである台湾GUC(日本法人あり)やMediaTekなどのデザインハウスを通じて、NVLink Fusion対応のIP(知的財産)の統合について相談を開始します。
  • OEM/ODM製造パートナーとの連携: システムの製造やラックの調達に関しては、Quanta Computerやその他のMGX認定システムインテグレーターの日本窓口を通じて、仕様策定と導入計画の作成を行います。
  • クラウド経由での利用検討: 自社でハードウェアを所有しない場合は、AWS(Annapurna Labsの技術を採用)をはじめとする主要グローバルクラウド事業者が、将来的にNVLink Fusionベースのカスタムインスタンスを提供した段階で、クラウド経由で利用することになります。

誰にどう効くのか

エンジニア(半導体・システム開発)

自社製ASICの設計において、最も困難とされる「超高速インターコネクト」や「パッケージング技術」を自社でゼロから開発する必要がなくなります。NVLink ChipletやC2Cなどの実証済みIPを自社チップに組み込むだけで、業界最高水準の通信帯域を確保できます。

企画・マーケティング(クラウドサービス・AIスタートアップ)

独自のAIモデルに特化した専用ハードウェアを、極めて短い期間で市場に投入(Time-to-Marketの短縮)できます。物理インフラの設計リスクを負うことなく、競合サービスに対する独自の性能優位性をアピールすることが可能になります。

経営層(CIO、CTO、投資意思決定者)

データセンターの構築やハードウェア開発における「実行リスク」を最小限に抑えられます。Quantaなどの大手製造パートナーが自動化した既存の生産ラインを活用できるため、設備投資(CAPEX)の回収効率が向上し、長期的なインフラ投資の安全性が確保されます。

まとめ

NVIDIAが発表した「NVLink Fusion」は、カスタム半導体の優れた演算性能と、NVIDIAが誇る堅牢なネットワーク・物理インフラエコシステムを融合させる画期的なプラットフォームです。これにより、自社製チップを持つ企業はインフラの構築リスクから解放され、独自の付加価値を生み出す半導体設計そのものにリソースを集中できるようになります。次世代のAI工場構築を検討している企業は、まず協業しているデザインハウスやシステムインテグレーターを通じて、NVLink Fusionのロードマップと技術要件の確認に着手することをお勧めします。

動画のタイムテーブル

  • 0:00NVIDIAのJesse Clayton氏によるNVLink Fusionの概要説明と課題提起
  • 0:14NVLink Fusionを構成するチップレベルの要素技術(Chiplet、C2C等)の解説
  • 0:33MGXラックスケールアーキテクチャの詳細なハードウェア構成の紹介
  • 0:47GUCのLie-Szu Juang氏によるカスタムASIC設計における価値の解説
  • 1:08AWS傘下Annapurna LabsのCC Lee氏による市場投入期間短縮のメリット
  • 1:24MediaTekのVince Hu氏によるラック単位のコンピュート設計の重要性指摘
  • 1:34Quanta ComputerのJack Luoh氏による製造ラインの自動化と投資回収効率の説明
  • 2:01垂直統合かつ水平に開かれたNVIDIAプラットフォームの総括

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本記事は元動画の映像・音声をAIが解析して自動生成したものです。誤りが含まれる可能性があるため、正確な仕様・料金は公式発表をご確認ください。元動画を見る(解析モデル: gemini-3.5-flash)