イスラエル・ラーナナ、2026 年 7 月 9 日 – 大規模ネットワーキング・ソリューションのリーダーであるドライブネッツは本日、長距離スケール・アクロス型 AI ネットワーキングを備えた AI スーパークラスターの商用導入を発表しました。AI インフラ・ソリューションの大手プロバイダーである WhiteFiber 社が本日発表した「Project Redwood」［https://www.whitefiber.com/news?id=39］の一環として、DriveNets AI Fabric は 52 マイル離れた 2 つの WhiteFiber H200 GPU クラスターを単一の論理 GPU スーパークラスターとして接続し、111.2 Tbps の帯域幅と 0.9 ミリ秒の保証レイテンシーが検証されています。スケール・アクロス型アーキテクチャは業界全体で広く議論されてきましたが、ドライブネッツは、この概念をラボではなく本番規模で実証し、実際に商用展開されたネットワークとして実現しました。
スケール・アクロス型ネットワーキングによる AI の電力制約への対応
AI インフラの構築は、演算能力ではなく、単一サイトで利用できる電力とスペースによって制約されるケースが増えています。スケール・アクロス型アーキテクチャは、この制約を取り除きます。1 つの施設の電力枠に縛られる代わりに、AI インフラの構築者はクラスターを遠隔サイトへ拡張し、分散配置された GPU を 2 つの別々の環境ではなく、1 つの統合されたシステムとして運用できます。これにより、パフォーマンスを犠牲にすることなく、より大規模なクラスター、より高い耐障害性、そして電力が確保できる場所に構築できる自由が得られます。
クラスターを距離を越えて拡張することは、単に 2 つのサイト間にケーブルを敷設するよりもはるかに難しいネットワーキングの課題です。遠隔拠点を結ぶリンクの帯域幅は通常、各施設内部のファブリックよりも小さく、突発的なトラフィックのバーストが輻輳に変わる前に吸収する余裕がほとんどありません。AI トレーニングは、この課題をさらに深刻にします。多数の小さく安定したフローではなく、同期したバーストとして到着する少数の極めて大きなフローを生成するためであり、これは従来のデータセンター向けに設計されたロード・バランシングやバッファリングの手法が想定していないパターンです。こうしたバーストを吸収し、輻輳をリアルタイムに管理できるよう設計されたファブリックがなければ、レイテンシーの急増とパケットロスが発生し、ジョブの停止によってクラスターの両側の GPU が遊休状態に陥ります。これを長距離で、パフォーマンスを犠牲にせずに解決することこそ、スケール・アクロス型アーキテクチャと、それを支えるスイッチング、バッファリング、輻輳管理の技術が、AI インフラの成長の次の段階にとって極めて重要である理由です。
スケール・アクロス・ソリューションの商用展開
WhiteFiber 社の Project Redwood は、地理的に離れた 2 つの GPU クラスターを単一の論理 GPU スーパークラスターとして連結するもので、DriveNets AI Fabric ソリューションが両サイトを結ぶ高性能ネットワークを提供しています。
ドライブネッツの共同創業者兼最高経営責任者（CEO）である Ido Susan は次のように述べています。「電力の確保は AI インフラの成長を大きく制約し得ますが、今回の実証済みの導入により、もはやその必要はなくなりました。私たちは WhiteFiber 社とともに、スケール・アクロスを概念から商用の現実へと進め、2 つの遠隔データセンターが単一の高性能スーパークラスターとして機能できることを示しました。次世代の AI インフラの多くは、このような形で構築されていくと考えています」。
WhiteFiber 社の CEO である Sam Tabar は次のように述べています。「DriveNets AI Fabric は、Project Redwood が 2 つの拠点にまたがりながら単一サイトのクラスターと同等のパフォーマンスと信頼性を実現できることを証明するうえで、極めて重要な役割を果たしました。このマイルストーンは、私たちが構築する AI インフラの規模を地理的条件が制限する必要は、もはやないことを示しています」。
検証プロセスの一環として、単一サイト内の GPU ラック間のパフォーマンスと、一方の GPU ラックをプライマリー・サイトに、もう一方を遠隔サイトに配置した 2 サイト間の GPU ラック間のパフォーマンスが比較されました。検証手法と結果の詳細は、ドライブネッツのホワイトペーパー（https://drivenets.com/resources/white-paper/scaling-ai-workload-clusters-across-multi-site-deployments/）でご覧いただけます。
データセンターの壁を越えるロスレス・パフォーマンス
従来のデータセンター相互接続（DCI）リンクは、ジッターやパケットロスを許容できないトラフィックのバーストを生成する AI ワークロード向けには設計されていません。トレーニング中のわずかな損失でも、ジョブ完了の遅延と高価な GPU サイクルの浪費につながります。Fabric Scheduled Ethernet（FSE）技術を搭載したドライブネッツの 9300F、5300R、5301R の各スイッチは、セル・ベースのロード・バランシング、エンドツーエンドの Virtual Output Queuing（VOQ）、そして AI トラフィックのバーストを輻輳が発生する前に吸収するディープ・バッファーの相互接続により、AI ファブリックを単一のデータセンターの外側へと拡張します。その結果、クラスター全体があたかも 1 つの屋根の下にあるかのように GPU 稼働率を高く保つ、サイト間の予測可能でロスレスな接続が実現します。業界最高水準のパフォーマンスとゼロ・パケットロスの両立は偶然ではなく、ドライブネッツの専用設計アーキテクチャがもたらした直接の成果であり、DriveNets AI Fabric が地理的に分散した AI クラスターにとって最良のネットワーキング・ソリューションである理由です。
マルチサイト展開における AI クラスターの拡張について詳しくは、www.drivenets.com をご覧ください。
ドライブネッツについて
ドライブネッツは、AI インフラおよびサービス・プロバイダー向けの大規模ネットワーキング・ソフトウェアのリーダーです。同社は、大規模ネットワークの経済性を変革しながら、パフォーマンス、稼働率、運用効率を最大化するディスアグリゲーテッド（分離型）ネットワーキング・アーキテクチャを開拓しました。ドライブネッツのネットワークは AT&T 社やコムキャスト社をはじめとするグローバル・リーダーに導入されており、米国のインターネット・トラフィック全体の 30% 以上を支えています。DriveNets AI Fabric は AI インフラ向けのフルスタック・ネットワーキングを提供する、InfiniBand に代わる最高性能のイーサネット・ベースのソリューションです。本ソリューションは、世界中のハイパースケーラー、ネオクラウド、エンタープライズに導入されています。詳細は https://www.drivenets.com をご覧ください。
