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OCP、AIに特化したネットワークファブリックとORW標準を発表

Generatived

25/10/20 0:00

オープン・コンピュート・プロジェクト(OCP)は先日、グローバルサミットを開催し、AIの需要拡大に対応するためにデータセンター業界における協調的な取り組みの必要性を強調しました。このイニシアチブでは、相互運用性とイノベーションを促進するために、データセンター・インフラストラクチャの共通標準を確立することの重要性が強調されました。また、このサミットは、電力、冷却、その他の重要なインフラストラクチャ・コンポーネントに関するガイドラインを定めるOCPのオープン・データセンター・イニシアチブを推進するプラットフォームとしても機能しました。

AI分野を支援するため、AIトレーニング・クラスター向けにカスタマイズされた新しいネットワーク・ファブリックが発表されました。これは、オープン・ハードウェア設計とNVIDIAのSpectrum Ethernetの統合を特徴としています。これらの進歩は、大規模AIアプリケーション向けのネットワーク・ハードウェア・エンジニアリングを再定義することを目的としています。さらに、成長を続けるAIシステムの接続性を強化するため、スケールアップ・ネットワーキング向けイーサネット(ESUN)ワークストリームが開始されました。

オープン・ラック・ワイド(ORW)フォームファクターの導入は、オープン・インフラストラクチャ・イノベーションにおける重要な一歩となりました。この新しいオープンソース・データラック標準は、AIシステムの電力、冷却、効率を最適化するように設計されています。 AMDによるORW標準に基づくAIラック「Helios」の発表は、業界が標準化されスケーラブルなハードウェア設計へと移行していることを象徴しています。さらに、次世代AIハードウェアプラットフォーム群も公開され、大規模なAIトレーニングおよび推論タスクにおけるパフォーマンスと信頼性の向上を約束しています。

サミットでは持続可能性にも焦点が当てられ、「持続可能性のための設計」と題された新たな原則が提示されました。これは、ITハードウェアからの排出量を最小限に抑えることを目指したものです。これらの原則は、ハードウェア設計者にモジュール化とハードウェアライフサイクルの延長に関する戦略を組み込むことを推奨しています。Llama AIモデルを用いて追跡データベースを最適化する、ハードウェアコンポーネントからの排出量を追跡する革新的な手法も発表されました。AI技術の進化においてハードウェアのイノベーションがますます重要になる中、業界は持続可能性の目標を達成するためにこれらの戦略を採用することが推奨されます。

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