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公開：2024-11-02

ソフトバンクがNVIDIA Hopper GPU4,000基の整備を完了、AI計算基盤の処理能力が4.7EFLOPSまで向上

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• ソフトバンクがNVIDIA Hopper GPU約4,000基の整備完了
• AI計算基盤のGPUが約6,000基に拡大
• 計算処理能力が4.7EFLOPSまで向上

ソフトバンクのAI計算基盤が大幅な処理能力向上を実現

ソフトバンクは2024年10月31日、国内最大級のAI計算基盤において約4,000基のNVIDIA Hopper GPUの整備を完了したことを発表した。従来の約2,000基のNVIDIA Ampere GPUに新たなGPUを追加することで、AI計算基盤全体のGPU数は約6,000基となり計算処理能力は4.7EFLOPSまで向上している。^[1]

AI計算基盤の拡張計画では2024年度から2025年度にかけてNVIDIA DGX B200システムで構成されたNVIDIA DGX SuperPODを活用し、GPU数を約1万基まで増強する予定となっている。最終的には25.7EFLOPSという国内最大級の計算能力実現を目指すことで、日本のAI開発基盤の強化に大きく貢献するだろう。

このAI計算基盤は子会社のSB Intuitionsが活用し日本語に特化した大規模言語モデルの開発を加速させる計画だ。SB Intuitionsは2024年度中にマルチモーダル対応の約3,900億パラメーターのLLM構築を目指しており、日本のAI開発における重要な技術基盤となることが期待される。

AI計算基盤の整備状況まとめ

EFLOPSについて

EFLOPSとは、コンピューターシステムの演算処理能力を示す単位であり、1秒間に実行できる浮動小数点演算の回数を表している。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 1EFLOPSは1秒間に10の18乗回の演算処理が可能
• AIや機械学習の大規模モデル学習に必要不可欠
• スーパーコンピューターの性能指標として使用

ソフトバンクのAI計算基盤は現状で4.7EFLOPSの処理能力を持ち、将来的には25.7EFLOPSまでの拡張を目指している。この処理能力は大規模言語モデルの学習や推論処理において重要な役割を果たし、日本のAI開発における技術革新を加速させる基盤となる。

NVIDIA Hopper GPUの導入に関する考察

NVIDIA Hopper GPUの大規模導入により、日本国内におけるAI開発環境は大きく前進することが期待できる。特に日本語に特化した大規模言語モデルの開発において、高速な学習と効率的なパラメーター調整が可能となり、既存の海外モデルに依存しない独自のAI技術確立への第一歩となるだろう。

一方で、急速な技術革新により今後さらに高性能なGPUが登場する可能性も考慮する必要がある。ハードウェアの陳腐化対策として、モジュール化された設計採用や段階的なアップグレードパスの確保が重要となってくるだろう。将来的な拡張性と柔軟性を担保しつつ、投資効率の最適化を図ることが求められる。

今後はAI計算基盤のさらなる拡充とともに、セキュリティ対策や運用管理体制の強化も重要な課題となる。特に機密性の高いデータを扱う際のセキュリティ確保や、大規模システムの安定運用に向けた体制整備が必要不可欠だ。長期的な視点でのリソース配分と人材育成が成功の鍵を握るだろう。

参考サイト

1. ^ SoftBank. 「国内最大級のAI計算基盤において約4000基の「NVIDIA Hopper GPU」の整備が完了～合計25.7エクサフロップスの計算能力の実現に向けて順調に進捗～ | 企業・IR | ソフトバンク」. https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2024/20241031_03/, (参照 24-11-02).
2. NVIDIA. https://www.nvidia.com/ja-jp/

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