NVIDIA BlueField-4、次世代AI向けストレージインフラを推進

次世代AIに向けた新たなインフラ

NVIDIAは、2026年1月5日に、フルスタックNVIDIA BlueFieldプラットフォームの一部であるNVIDIA BlueField-4データプロセッサが、次世代AI向けの新たなAIネイティブストレージインフラであるNVIDIA Inference Context Memory Storage Platformに搭載されることを発表しました。

AIモデルは、現在、数兆のパラメータと多段階推論まで拡張されています。これにより、精度、ユーザー体験、継続性にとって重要なキーバリュー（KV）キャッシュと呼ばれる大量のコンテキストデータが生成されます。

このKVキャッシュをGPUに長期保存することは困難であり、リアルタイム推論のボトルネックとなる可能性があります。そのため、AIネイティブアプリケーションには、このデータを保存および共有するための新たなスケーラブルなインフラが必要とされています。

NVIDIA Inference Context Memory Storage Platform

NVIDIA Inference Context Memory Storage Platformは、GPUメモリ容量を拡張し、ノード間での高速共有を可能にします。従来のストレージと比較して、最長で1秒あたり5倍のトークン数を処理でき、電力効率も最大5倍に向上します。

このプラットフォームは、マルチターンAIエージェント向けの永続的なコンテキストを提供し、応答性を向上させ、AIファクトリのスループットを強化します。長コンテキストのマルチエージェント推論のスケーリングも効率的にサポートします。

BlueField-4の主な機能

NVIDIA RubinクラスターレベルのKVキャッシュ容量により、ロングコンテキスト、マルチターンのエージェント型推論に必要なスケールと効率を実現します。

• 従来のストレージと比較して最大5倍の電力効率を提供
• NVIDIA DOCAフレームワークを活用し、NIXLライブラリおよびDynamoソフトウェアと連携することで、AIノード間のKVキャッシュのスマートな高速共有を実現
• NVIDIA BlueField-4によるハードウェアアクセラレーションを活用したKVキャッシュ配置により、メタデータのオーバーヘッドを排除し、データ移動を削減
• NVIDIA Spectrum-X Ethernetにより、AIネイティブKVキャッシュへのRDMA（Remote Direct Memory Access）ベースのアクセスをサポートする高性能ネットワークファブリックを提供

また、AIC、Cloudian、DDN、Dell Technologies、HPE、Hitachi Vantara、IBM、Nutanixといったパートナー企業もこのプラットフォームの開発を支援しています。

Ms.ガジェット

AIの進化は目覚ましいですね。今回の発表により、より複雑なAIモデルを効率的に運用することが期待されます。詳細については、NVIDIAの公式情報をご確認ください。

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