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NTTドコモビジネス、AIワークロードを検証可能な「GPU over APN Testbed」

全国広域分散GPU実証環境を札幌、金沢、福岡、大阪、首都圏4か所の計8拠点に配置

編集部：中野信二

2026年7月6日 18:55

「AI-Centric ICTプラットフォーム」構想のイメージ

　NTTドコモビジネスは、低遅延・高速大容量通信を実現するネットワーク「IOWN APN」を活用し、全国に分散配置されたGPUリソースを1つのプラットフォームのように利用できる全国広域分散GPU実証環境「GPU over APN Testbed」（以下、同実証環境）の提供を開始した。

　同実証環境は、札幌、金沢、福岡、大阪、首都圏4か所の計8拠点にGPUを分散配置し、分散AI学習や分散AI推論、RDMAを運用した拠点間の大容量データ転送といった先進的なAIワークロードを100Gbps級の低遅延・高速大容量通信とGPU環境で検証できるもの。

　これにより、分散されたGPUリソースの活用を「体験できる」共同実証の場として顧客に提供するとともに、NTTグループのAIネイティブインフラ「AIOWN」の中核の1つ「AI-Centric ICTプラットフォーム」の実現を推進する。

全国広域分散GPU実証環境「GPU over APN Testbed」

　同実証環境は、広域ネットワーク環境の下、分散GPU活用の実用性を検証するためのもの。IOWN APNを介した低遅延・大容量通信を活用することで、地理的に離れた拠点間でもGPUが一体的に利用可能となり、分散型のAI学習や推論、離れた拠点間でのデータ処理に関する検証を実環境で行なえる。

　同実証環境の主な特徴は、以下の通り。

IOWN APNを活用した全国広域接続

　IOWN APNによる100Gbps級の低遅延・大容量通信を活用し、全国に分散したGPUを1つのように連携させることが可能。従来、距離やネットワークの遅延が制約となっていた、GPU間の連携において、IOWN APNを用いることで、地理的な距離を意識することなくGPUを運用できる環境を実現している。

広域かつ柔軟なGPU利用環境

　同実証環境では、地理的に離れた札幌、金沢、福岡、大阪、首都圏4か所の計8拠点で、GPUを分散配置し、広範囲にまたがるGPU利用環境を実現。これにより、特定拠点へのリソースの集中を避けながら、地域性や設置環境の違いを踏まえた分散GPU活用の有効性を検証可能となる。

　また、GPUは仮想マシンおよびKubernetesに対応し、マルチテナントで提供できるため、複数の企業やユーザーが1つのハードウェアを効率よく利用可能な点も特徴となっている。

AIワークロードの技術検証

　同社がこれまで取り組んできた実証テーマである、分散AI学習、分散AI推論、RDMAを活用した拠点間の大容量データ転送といった技術検証でも、実際のネットワークやGPU環境で検証可能。実際の運用を想定した環境・構成を用意することで、分散型のAI基盤での性能の確認だけでなく、システム運用や構成設計の課題についても、検証することができる。

　これにより、顧客のシステム環境への将来的な展開を見据えた実践的な分散型のAIワークロード検証の場を提供する。