UnifabriX ソリューション - AI/HPC向けメモリ中心インフラの考え方
AIおよびHPCの現場では、GPUやアクセラレータの増強が進む一方で、スケールの制約がメモリ側に現れやすくなっています。
これは単純な容量不足だけでなく、メモリの割り当て単位、配置、データ移動の構造に起因することが少なくありません。
本ページは、UnifabriXが提示するメモリプール/共有とソフトウェア定義型メモリファブリックのアプローチを、 技術検討の論点整理としてまとめたものです。実環境での適合性は、構成やソフトウェアスタックに依存するため、 評価(PoC)を前提に検討するのが安全です。
解こうとしている課題(論点)
近年のAI/HPCインフラでは、「メモリが余っているのに足りない」という状況が起こり得ます。
背景には、ピーク前提の設計や、CPU/GPUとメモリが固定的に結びつく構造が関与する場合があります。
- ピーク前提の設計により、利用率の偏りが起きやすい
- ノード単位の固定割り当てにより、再配分が難しい
- データ移動が増えるほど、演算資源の有効利用が難しくなる
- ワークロード特性(推論/学習、KVキャッシュ、RAGなど)により要求が変動しやすい
これらは「より大きいGPU」だけで解決しづらく、メモリの扱い方そのものを見直す必要が出てきます。
アプローチ概要:メモリプール/共有とメモリファブリック
UnifabriXは、メモリをノード単位に固定せず、より柔軟に扱うためのアーキテクチャとして、 メモリプールおよびメモリ共有の考え方を提示しています。
- メモリプール:必要に応じてメモリ容量を割り当てる方向性
- メモリ共有:複数のCPU/GPUから共有メモリ層へアクセスする方向性
- ソフトウェア定義:運用モデルやワークロードに合わせた制御を検討する
実装方式や前提条件は複数あり得るため、評価ではレイテンシや帯域だけでなく、運用(割り当て単位、隔離、監視)も含めて整合を見る必要があります。
製品コンセプト:MAX(資料で紹介される位置づけ)
UnifabriXの公開資料では、ソフトウェア定義型のメモリプールとして「MAX」および 関連するメモリ運用モードが紹介されています。
- CXLやUALinkなどの技術要素に基づく検討
- CPU/GPU側の構成に依存しない形でメモリ容量側を拡張したいニーズに対応
- プールと共有の運用を含む検討
対応範囲や条件は構成により変わります。導入検討では、対象ワークロードとソフトウェアスタック(OS、ドライバ、オーケストレーション等)の前提を揃えた評価が重要です。
想定ユースケース(例)
メモリ集約型ワークロードでは、メモリの扱い方がシステム効率に影響します。検討対象になりやすい例は以下です。
- 大規模推論:コンテキスト長やKVキャッシュ増大に伴うメモリ要求
- RAG:取得深度や埋め込み規模が増えるほどメモリ側が支配的になりやすい
- HPC/分析:反復処理・大規模データ常駐におけるI/Oや転送の制約
効果の出方はワークロードと構成に依存します。代表ベンチマークや一部実アプリから小規模に検証し、指標(利用率、待ち時間、スループット等)を揃えて評価するのが現実的です。
導入と評価の進め方(現実的な手順)
早期段階の技術では、導入可否を決める前に前提のすり合わせが重要です。以下の順序が安全です。
- 対象ワークロードの定義(推論/学習、RAG条件、KVキャッシュ規模など)
- ボトルネック仮説の整理(帯域、容量、データ移動、NUMAなど)
- 評価指標の合意(利用率、TTFT、スループット等)
- 小規模PoCで検証し、構成条件と運用条件を固める
I.J.ビジネス道社では、日本側の検討プロセスに合わせて、論点整理、資料翻訳、質疑の整理、関係者調整を実務ベースで支援可能です。
お問い合わせ
技術検討の前提整理やPoCの進め方について、まずは論点ベースで相談したい場合はお問い合わせください。
必要に応じて、商談・資料の翻訳やコミュニケーション支援も行います。
注:本ページは一般的な論点整理を目的としており、具体的な仕様や性能、提供条件は個別の確認が前提となります。