d-Matrix、JetStream I/Oアクセラレータで大規模LLM推論の新時代を切り開く

2025年09月09日

d-MatrixがJetStream I/Oカードで2マイクロ秒の超低遅延ネットワークを実現
Corsair AIアクセラレータがMXINT4で9.6ペタFLOPSの処理性能を達成
Llama 3.1 70Bモデルでトークン生成遅延2ミリ秒を記録

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革新的なFPGAベースNICが実現する超低遅延通信

d-Matrixが発表したJetStream I/Oカードは、大規模AI推論における根本的な課題を解決する画期的な技術です[1]。従来のNvidiaなどの既製品ソリューションと比較して、カスタム設計されたFPGAベースのNICは、わずか2マイクロ秒という驚異的なネットワーク遅延を実現しています。この技術により、複数のサーバーやラック間でより大規模なAIモデルを効率的に分散処理することが可能になりました。

JetStream I/Oカードは200-400Gb/sの高速通信をサポートし、消費電力は150Wに抑えられています[1]。この性能と効率性のバランスは、データセンター規模でのAI推論において重要な意味を持ちます。特に、大規模言語モデルの推論処理では、ネットワーク遅延がボトルネックとなることが多く、この問題を根本的に解決する技術として注目されています。

ネットワーク遅延の2マイクロ秒という数値は、光が真空中を約600メートル進む時間に相当します。これは従来のネットワーク機器では実現困難な超低遅延であり、まさに物理法則の限界に挑戦する技術革新と言えるでしょう。この技術により、分散処理における通信オーバーヘッドが劇的に削減され、大規模AIモデルの実用性が飛躍的に向上することが期待されます。特に、リアルタイム応答が求められるAIアプリケーションにとって、この技術は革命的な意味を持つでしょう。

Corsair AIアクセラレータの圧倒的な処理性能

d-MatrixのCorsair AIアクセラレータは、600ワットの消費電力で最大9.6ペタFLOPSの処理性能を実現します[1]。この性能は、MXINT4データ型を使用した場合の数値で、MXINT8使用時でも2.4ペタFLOPSという高い性能を維持しています。これらの数値は、現在市場で利用可能な他のAIアクセラレータと比較して、電力効率の面で大きな優位性を示しています。

特に注目すべきは、Llama 3.1 70Bモデルにおいて、トークン生成遅延がわずか2ミリ秒という驚異的な速度を実現していることです[1]。この性能は、リアルタイムでの対話型AIアプリケーションや、大量のクエリを処理する商用サービスにおいて、ユーザー体験を根本的に変革する可能性を秘めています。

9.6ペタFLOPSという処理性能を身近な例で説明すると、1秒間に9.6兆回の浮動小数点演算を実行できることを意味します。これは、人間が電卓で1回の計算を行う時間で、このチップは約300億回の計算を完了できる計算になります。さらに重要なのは、2ミリ秒でのトークン生成という応答速度です。これは人間の瞬きの時間（約100-150ミリ秒）の50分の1以下であり、まさに「瞬時」と呼べる応答性能です。この技術により、AIとの対話がより自然で流暢になり、従来の「待ち時間」という概念が過去のものになる可能性があります。

ラックスケール分散処理アーキテクチャの革新

d-Matrixのアプローチの核心は、テンソル並列、エキスパート並列、データ並列、パイプライン並列を組み合わせた高度な分散処理アーキテクチャにあります[1]。この多層的な並列処理戦略により、単一のサーバーの限界を超えて、ラック全体にわたってAIモデルを効率的に分散配置することが可能になっています。JetStream I/Oカードは、この複雑な分散処理において発生する大量のデータ転送を、最小限の遅延で処理する役割を担っています。

CEO Sid Sheth氏によると、この技術により従来のボトルネックが解消され、より大規模で複雑なAIモデルの実用的な展開が可能になるとしています[1]。特に、企業レベルでの大規模AI推論において、コスト効率と性能の両立が実現されることで、AI技術の普及が加速することが期待されています。

この分散処理アーキテクチャは、まるでオーケストラの指揮者のような役割を果たします。複数の楽器（サーバー）が異なるパート（並列処理タイプ）を演奏しながら、全体として調和のとれた音楽（AI推論結果）を生み出すのです。従来の技術では、楽器間の連携（サーバー間通信）に時間がかかり、演奏にずれが生じていましたが、JetStream I/Oの超低遅延通信により、完璧に同期した演奏が可能になりました。この技術革新により、これまで理論上は可能でも実用的でなかった大規模AIモデルの分散処理が、現実的な選択肢となったのです。

まとめ

d-MatrixのJetStream I/OアクセラレータとCorsair AIチップの組み合わせは、LLM推論性能において新たな標準を確立しました。2マイクロ秒のネットワーク遅延、9.6ペタFLOPSの処理性能、そして2ミリ秒のトークン生成速度という数値は、AI技術の実用化において重要なマイルストーンとなるでしょう。この技術により、リアルタイムAIアプリケーションの可能性が大幅に拡大し、企業や研究機関における大規模AI推論の導入障壁が大きく下がることが期待されます。