DriveNets AI Fabric が 52 マイル離れた 2 つの GPU クラスターを単一のスーパークラスターとして接続、111.2 Tbps の帯域幅と 1 ミリ秒未満のレイテンシーを実現
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。
図: DriveNets AI Fabric でのスケール・アクロス型アーキテクチャの提供イメージ。拠点間で 80 km までの距離を専用のリーフで接続し、単一のクラスターとして連結します。
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。
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リューションのリーダーです。同社は、分離型（ディスアグリゲーション）ネットワークアーキテクチャを先駆的に開発し、大規模ネットワークの経済性を変革するとともに、パフォーマンス、利用効率、運用効率を最大化しています。ドライブネッツの技術を活用したネットワークは、AT&T や Comcast を含む世界的な大手企業によって導入されています。ドライブネッツの AI ファブリックは、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し、インフィニバンドに代わる最高水準の性能を持つイーサネット・ベースのソリューションを実現します。このソリューションは、ハイパースケーラー、ネオクラウド、エンタープライズ企業によって世界中で導入されています。詳しくは www.drivenets.com をご覧ください。