シスコが「Silicon One G300」発表、102.4TbpsスイッチでAI処理を高速化

大規模なAIモデルの学習や推論において、GPUの性能と同じくらい現場を悩ませているのがネットワークのボトルネックです。何千、何万というアクセラレータ間で通信が詰まれば、高価なGPUはアイドル状態になり、膨大な電力が無駄になります。

シスコは2月10日、アムステルダムで開催中のイベント「Cisco Live EMEA」にて、AIデータセンター向けスイッチチップの最新モデル「Silicon One G300」を発表しました。帯域幅は102.4Tbpsに達し、ギガワット規模のAIクラスタを支えるバックボーンとして設計されています。

G300は同社の新世代スイッチ「Cisco N9000」および「Cisco 8000」に搭載されます。独自の通信制御機能により、ネットワーク利用率を33％向上させ、シミュレーション比較でジョブ完了時間を28％短縮できるとしています。G300および搭載システム、光学モジュールは年内に出荷開始予定です。

1台で従来6台分、消費電力を徹底して削る

AIデータセンターが直面する最大の壁は電力供給と熱です。シスコが今回打ち出したハードウェアは、省電力と実装密度の向上に徹底して照準を合わせています。

新しいN9000と8000シリーズには完全液冷モデルが用意されました。シスコによると、液冷機構と新型の光学技術を組み合わせることでエネルギー効率は約70％向上し、前世代のシステム6台分に相当する帯域幅をわずか1台でまかなうことが可能です。

光学部品にも注力しています。1.6T OSFPモジュールに加えて、リタイマーを省いた800Gのリニアプラグ対応光モジュール（LPO）を投入しました。LPOの採用により光モジュール自体の消費電力を50％削減でき、スイッチ全体の消費電力も30％抑えられるとしています。

さらに同社は、51.2TのP200チップを搭載したラインナップを拡充し、28.8Tのモジュラーラインカードや長距離伝送向けの800G ZR/ZR+光モジュールも揃えました。

ネットワーク管理にもAIとSplunkを組み込む

ネットワーク規模が巨大化するほど、障害発生時の切り分けは難しくなります。シスコは管理プラットフォーム「Nexus One」を強化し、運用負荷の軽減を図っています。

注目されるのが「AI Canvas」を通じた「AgenticOps」機能です。対話型のAIエージェントがトラブルシューティングを案内し、管理者が複雑な障害原因へ素早く対処できるよう支援します。

また、3月には買収したSplunkの分析プラットフォームとのネイティブ統合を提供します。ネットワークのテレメトリデータを外部に持ち出すことなくその場で解析できるため、データの所在地規制が厳しいソブリンクラウドや金融機関などに適しています。AMDやインテル、エヌビディア、VASTなどがエコシステムパートナーとして名を連ねています。

なぜ重要か

自社で大規模AI基盤を構築する企業やソブリンクラウド事業者にとって、今回の発表はインフラの現実的な解決策になります。データセンターの受電容量が逼迫するなか、同じラックスペースと電力枠でより多くの計算リソースを回せる価値は極めて高いといえます。

業界全体で見れば、エヌビディアが主導する独自のInfiniBand陣営に対し、オープンなEthernet陣営が競争力を維持するための重要な一手です。シスコはAMDやインテルなどと手を組み、業界標準のEthernetでも最高水準の帯域と低遅延が実現できることを示そうとしています。

当社の見方として、チップ単体ではなく液冷筐体、省電力なLPO、運用ソフトウェア、Splunkまでを一気通貫でまとめたアプローチは非常に巧妙です。一方で、大手ハイパースケーラーの多くはホワイトボックススイッチや内製チップを好む傾向があります。シスコが掲げる28％のジョブ高速化が実環境でどこまで証明できるかが、高付加価値な製品群の普及を左右することになりそうです。