NVIDIA Spectrum-X — AI ネイティブなオープン Ethernet ファブリックがギガスケール AI の基準を設定、MRC を追加

世界で最も強力な AI ファクトリを構築するための競争は、AI そのものの野望に匹敵するネットワークを必要としています。 [NVIDIA Spectrum-X Ethernet](https://www.nvidia.com/en-us/networking/spectrumx/) のスケールアウトインフラストラクチャは、パフォーマンス、レジリエンス、スケーラビリティにおいて妥協できない業界のリーダーによって導入されている、現在利用可能な最も先進的な AI ネットワーク技術として、この競争の最前線に立っています。 そこには OpenAI、Microsoft、Oracle も含まれます。 NVIDIA、[Microsoft](https://aka.ms/BuildingResilientNetworksForAISupercomputers)、[OpenAI](https://openai.com/index/mrc-supercomputer-networking) などの企業は、RDMA トランスポートプロトコルであるマルチパス・リライアブル・コネクション（MRC: Multipath Reliable Connection）を導入することで業界のリーダーシップを示しました。MRC は単一の RDMA コネクションでトラフィックを複数のネットワーク経路に分散させることを可能にし、大規模な AI 学習ファブリックにおけるスループット、負荷分散、可用性を向上させます。 これは、町を横断する単一車線の道路を、渋滞や通行止めを回避して迂回できるスマートな街路網システムとリアルタイムの交通アプリで置き換えるようなものだと考えてください。 「Blackwell 世代での MRC の導入は非常に成功し、NVIDIA との強力な協力体制によって実現しました」と、OpenAI の産業用コンピューティング責任者である Sachin Katti は述べています。「MRC のエンドツーエンドのアプローチにより、私たちは典型的なネットワーク関連の遅延や中断を大幅に回避し、大規模な最先端トレーニング実行の効率性を維持することができました」。 さらに、Microsoft と NVIDIA は、次世代 AI に必要なインフラの発展に向けた長年にわたる協力関係を築いています。[Microsoft の Fairwater](https://blogs.microsoft.com/blog/2025/09/18/inside-the-worlds-most-powerful-ai-datacenter/) および [Oracle Cloud Infrastructure (OCI) の Abilene](https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/first-principles-multipath-reliable-connection) データセンターは、最先端のフロンティア大規模言語モデル（LLM）のトレーニングと展開のために特別に設計された世界最大級の AI ファクトリーの 2 つであり、パフォーマンス、スケーラビリティ、効率性の要件を満たすために MRC に依存しています。NVIDIA Spectrum-X Ethernet はこの環境に適しており、大規模な AI モデルやアプリケーションを自信を持って実行するために必要なネットワーク基盤を提供するのに役立ちます。 NVIDIA Spectrum-X Ethernet ハードウェア上でパフォーマンスを最適化し、実環境での実績も証明された MRC は、Open Compute Project を通じてオープン仕様として [リリース](https://www.opencompute.org/documents/ocp-mrc-1-0-pdf) されました。これは、Spectrum-X Ethernet プラットフォームの力を示すものであり、目的別に設計されたハードウェア、深いテレメトリ（監視データ）、そしてインテリジェントなファブリック制御が連携することで、ネットワークを介して 2 つのシステム間でデータの移動を制御するルールセットである新しいプロトコルを、概念からギガスケールの AI 生産環境へと導く力を証明しています。 MRC は、利用可能なすべての経路にトラフィックを負荷分散させることで GPU の利用率を高いレベルで維持し、トレーニング実行中を通じてすべての GPU が必要な帯域幅を獲得できるようにします。また、混雑が発生してもリアルタイムで過負荷の経路を動的に回避することで、高帯域幅を維持します。 データ損失が発生した際、インテリジェントな再送信機能により迅速かつ精密な復旧が可能となり、長時間実行されるジョブに対する短時間の中断の影響を最小限に抑え、GPU のアイドル時間を避けるのに役立ちます。 管理者はまた、トラフィック経路に関する微細な可視性と制御を獲得し、運用の簡素化とスケールにおけるトラブルシューティングの加速を実現します。 Spectrum-X Ethernet 上で展開された MRC は、大規模なスケールでのレジリエンス（回復力）のために最適化・設計されています。その障害バイパス技術は、わずか数マイクロ秒でネットワーク経路の障害を検出し、ハードウェア内で自動的にトラフィックを迂回させることができます。 この障害回避技術は、数千の GPU が同期状態を維持しなければならない AI 学習クラスターにおいて重要です。ネットワークの断続がわずか数秒であっても、学習ジョブ全体が遅延したり中断されたりする可能性があるからです。Spectrum-X Ethernet はハードウェア速度で応答することでこれを防止し、ギガスケール AI ファブリック全体にわたって正確な経路を維持しながらトラフィックの流れを保ちます。 ギガスケールの AI 工場を実現するためのもう一つの重要な革新は、マルチプレーンネットワーク設計です。これは OpenAI が Spectrum-X Ethernet と MRC を組み合わせて導入しているものです。マルチプレーンネットワークは、複数の独立したネットワークファブリック（または平面）で構成されており、各平面が GPU 間の代替通信経路を提供します。 NVIDIA Spectrum-X のマルチプレーン機能は、ハードウェアアクセラレーションによる平面間での負荷分散をサポートすることでこのネットワークアーキテクチャを強化し、パフォーマンスを犠牲にすることなく耐障害性とスケーラビリティを向上させます。これにより、数百数千の GPU にスケールしても遅延が予測可能に低く保たれます。 Spectrum-X Ethernet を利用すると、顧客は RDMA 転送モデルを選択できます。Spectrum-X Ethernet Adaptive RDMA および MRC プロトコルに加え、その他のカスタムプロトコルも、[NVIDIA ConnectX SuperNICs](https://www.nvidia.com/en-us/networking/products/ethernet/supernic/) と [Spectrum-X Ethernet switches](https://www.nvidia.com/en-us/networking/ethernet-switching/) 上でネイティブに実行され、ギガスケールでのマルチプレーンネットワーク設計をサポートします。 このように、現在最大の AI クラスターを支える Spectrum-X Ethernet のハードウェアおよびソフトウェアインフラは、顧客に対してワークロードに最適な転送手段を選択する柔軟性を提供します。 MRC 転送プロトコルは、業界が現代の AI インフラ全体にわたって統合される柔軟で構成可能なプラットフォームとして Spectrum-X Ethernet を活用している最新の実例です。 AI ファクトリが継続してスケールしていく中で、ネットワークは単にデータを高速に移動させるだけでなく、より多くの役割を果たす必要があります。それは知的であり、回復力があり、オープンスタンダードに基づいたものでなければなりません。NVIDIA Spectrum-X Ethernet はこれら三つの要件すべてを満たし、MRC によって高度な AI ネットワーキングの基準をさらに確立し続けています。 NVIDIA は、AMD、Broadcom、Intel、Microsoft、OpenAI と共同で MRC の開発を行いました。 *[ウェブページ](https://www.nvidia.com/en-us/networking/spectrumx/) 、*[データシート](https://resources.nvidia.com/en-us-networking-ai/networking-ethernet-1) 、*[技術白書](https://resources.nvidia.com/en-us-networking-ai/nvidia-spectrum-x)* で NVIDIA Spectrum-X Ethernet について詳しくご覧ください。* *ソフトウェア製品情報に関する*[注意事項](https://www.nvidia.com/en-eu/about-nvidia/terms-of-service/) もご確認ください**。

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