HPC/AIインターコネクトの技術動向

2026年現在、HPC（高性能計算）とAIの境界はほぼ消滅し、インターコネクト技術は「単なる通信路」から「計算リソース全体を一つの巨大なコンピュータとして統合する基盤」へと進化しています。

現在の主要な技術動向を4つの軸で解説します。

1. 「InfiniBand vs Ultra Ethernet」の激化

AIクラスターの巨大化に伴い、ネットワークの主導権争いが、垂直統合型のNVIDIA（InfiniBand）と、オープンな標準化を進めるコンソーシアム（UEC）の間で激化しています。

• InfiniBand (NVIDIA Quantum-X): 低遅延とロスレス通信（パケットロスがない）において依然として「ゴールドスタンダード」です。2026年には800G (XDR) の本格導入が進み、数万基規模のGPUクラスターでの学習において、実行効率でEthernetに数%の優位を保っています。

• Ultra Ethernet Consortium (UEC): Cisco、AMD、Broadcom、Aristaなどが主導する「AI特化型Ethernet」です。2026年にはSpec 1.0/1.1準拠の製品が市場に出回り、プログラム可能な輻輳制御（PCM）や効率的なパケット再送により、InfiniBandに肉薄する性能を「オープンな安価なエコシステム」で実現しつつあります。

2. 物理層の変革：1.6Tへの移行と「銅の限界」

データ転送速度が1.6Tbpsに達する中で、従来の銅線（DACケーブル）は伝送距離と電力消費の「物理的限界」に直面しています。

• 1.6T Ethernet/InfiniBand: 200G/lane技術の成熟により、1.6T対応のスイッチやNICが2026年のトレンドとなっています。

• 光インターコネクトの台頭: 信号の減衰を抑えるため、CPO (Co-Packaged Optics) 技術が実用化フェーズに入りました。これは光トランシーバをチップのすぐ隣に配置することで、消費電力を30%以上削減し、信号密度を飛躍的に高めるものです。

3. ノード内インターコネクト：NVLinkとCXLの共存

サーバー内部（GPU間やCPU-メモリ間）の接続技術も、単なるI/Oからメモリ共有へと進化しています。

• NVLink (Scale-up): NVIDIAの独壇場であり、GPU間の超高速なメモリ共有（Unified Memory）を支えます。2026年のプラットフォームでは、ラック全体を一つのGPUとして扱う「NVLink Switch System」がさらに大規模化しています。

• CXL (Compute Express Link) 3.1: メモリプーリングの主役です。従来、CPUごとに固定されていたメモリを「プール化」し、必要に応じて複数のノードで共有することで、メモリの無駄を省き、巨大なパラメータを持つモデルの処理を効率化します。

• UALink (Ultra Accelerator Link): NVIDIAのNVLinkに対抗するオープンな規格として、AMDやIntelなどが推進。2026年はこれに対応したアクセラレータ間の接続が本格的に始まっています。

4. ネットワークトポロジーの変化

AI学習のトラフィックパターン（All-Reduce等）に最適化するため、ネットワーク構成自体が変わってきています。

• Rail-onlyトポロジー: 同一GPUインデックス同士を直接つなぐことで、スイッチのホップ数を減らし遅延を最小化する構成が一般的になりました。

• 光スイッチ（Optical Circuit Switch）: GoogleのTPUクラスターに見られるような、電気的な変換を介さない光信号のままのスイッチングが、電力効率の観点から注目されています。

注記: インターコネクトはもはや「配線」ではなく、AIの学習時間を左右する「計算リソースの制約条件」そのものとなっています。

まとめ：2026年の展望

2026年は、「1.6Tbpsへの速度向上」と「光技術（CPO/シリコンフォトニクス）の導入」、そして**「Ultra EthernetによるInfiniBandの追撃」**が三位一体で進む年です。特に日本国内においても、ソブリンAI（主権AI）の構築に向けた大規模投資の中で、これらの次世代インターコネクトの選定が重要な戦略的判断となっています。