Huawei、GPU メモリボトルネック解消のAI専用SSD開発

2025年08月27日

HuaweiがHBMサプライチェーン制約に対応するAI専用SSDを開発
KVキャッシュオフロード技術でGPUメモリ効率を大幅改善
中国の半導体自給率向上戦略の重要な一歩として注目

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HBMサプライチェーン制約への戦略的対応

Huaweiは上海でAI専用SSDの発表を予定しており、これは中国のAI業界が直面するHBM（高帯域幅メモリ）供給ボトルネックに対する戦略的な解決策として位置づけられています[1]。中国は自社開発のHBM技術を持たず、最先端AIチップと同様に西側諸国のサプライヤーに依存している状況が続いています。米国の輸出規制により、先進的なAIプロセッサーと高帯域幅メモリの両方が制約を受けており、中国のAI産業発展に大きな影響を与えています[1]。

この状況は、まさに「首を絞められながら走るマラソンランナー」のような状態です。中国のAI企業は世界最高水準の技術開発を目指しながらも、重要なコンポーネントの供給制約という根本的な問題に直面しています。HuaweiのAI SSD開発は、この制約を技術革新で乗り越えようとする興味深いアプローチと言えるでしょう。従来の「より多くのHBMを搭載する」という発想から、「限られたHBMをより効率的に活用する」という発想への転換は、制約が生み出したイノベーションの典型例です。

KVキャッシュオフロード技術による革新的アプローチ

HuaweiのAI SSDは、同社のUCM（Unified Cache Manager）ソフトウェアと連携し、GPUの高帯域幅メモリからキー・バリューキャッシュデータをオフロードすることで、AI処理を高速化する仕組みを採用しています[2]。この技術により、KVキャッシュデータの再計算を回避し、限られたHBM容量が計算時間を延長させる「メモリウォール問題」を解決します。AI SSDは大容量かつ高速I/O性能を実現し、HuaweiのXtremeLink技術を活用してeKitStor Xtreme 200E SSDで最大6.5GBpsの読み取り、7GBpsの書き込み速度を提供します[2]。

このシステムは、GPU HBM、CPU DRAM、直接接続SSDストレージにまたがる階層化メモリアプローチを実装しており、各メモリ階層の特性を最適化して活用する設計となっています[2]。UCMソフトウェアは、HBM、標準DRAM、SSD間でのメモリ使用を最適化し、全体的なシステムパフォーマンスの向上を図っています。

この技術は「図書館の効率的な運営」に例えることができます。従来のアプローチは「すべての本を手の届く範囲に置く」ことを目指していましたが、HuaweiのAI SSDは「よく使う本は手元に、時々使う本は近くの棚に、たまに使う本は倉庫に」という階層的な配置を実現しています。KVキャッシュのオフロードは、大規模言語モデルの推論において特に重要です。なぜなら、推論プロセスでは過去の計算結果（キー・バリューペア）を保持する必要があり、これがメモリ使用量の大部分を占めるからです。この技術により、限られたHBMをより効果的に活用し、全体的な処理効率を大幅に改善できる可能性があります。

中国の半導体自給率向上戦略における位置づけ

HuaweiのAI SSD開発は、データセンター向けAIワークロードにおけるHBM技術の代替ソリューションとして設計されており、中国が西側メモリ技術への依存を減らす戦略的な取り組みの一環として位置づけられています[3]。中国の国内メーカーであるCXMTの努力にもかかわらず、西側メモリ技術への依存は中国の戦略的脆弱性を生み出しており、この状況の改善が急務となっています。技術的詳細は未公開ですが、AI SSDは容量制限なしで動作し、AI計算の速度向上を実現すると報告されています[3]。

この開発は、地政学的制約が技術革新を促進する興味深い事例です。「必要は発明の母」という言葉通り、外部からの制約が中国企業に独自の技術開発を促しています。しかし、重要なのは単なる代替品の開発ではなく、従来技術を上回る性能や効率性を実現することです。HuaweiのAI SSDが成功すれば、それは制約を乗り越えただけでなく、新たな技術標準を確立する可能性があります。この動きは、グローバルなAI競争において、技術的優位性がいかに重要であるかを示しており、他国の企業にも同様の革新的アプローチを促す可能性があります。

まとめ

HuaweiのAI SSD開発は、地政学的制約を技術革新で乗り越える戦略的な取り組みとして注目されます。KVキャッシュオフロード技術と階層化メモリアプローチにより、限られたHBMリソースの効率的活用を実現し、中国のAI産業における自給率向上に貢献する可能性があります。この技術が実用化されれば、グローバルなAI業界における新たな技術標準となり、メモリボトルネック問題の解決に向けた重要な一歩となるでしょう。