IOWNとNVIDIAの技術連携は、AIデータセンターが直面する二大課題、すなわち「爆発的な電力消費」と「データ転送のボトルネック」を根本的に解決し、次世代のAI基盤を構築することを目的としています。
この連携は、NVIDIAの高性能なGPU（Graphics Processing Unit）と、IOWNの核となる光電融合（PEC）技術および**オールフォトニクス・ネットワーク（APN）**を融合させることで実現します。
💡 技術連携の核：光電融合（PEC/CPO）による電力効率の最大化
AIデータセンターの電力消費の大部分は、GPUのような演算チップと、それらを接続するネットワークで発生します。IOWNとNVIDIAの連携は、このネットワーク部分に光技術を導入し、電力効率を最大化します。
1. 電気信号の排除と電力削減
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課題: 従来のAIデータセンターでは、GPUチップ内や、チップとネットワークスイッチ間の接続に電気配線が使われています。この電気信号は、長くなるほど抵抗によりエネルギーを消費し、熱を発生させます。また、光ファイバーに接続する際にも電気→光の光電変換が必要で、ここでも大きな電力を消費します。
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IOWN/NVIDIAの解決策:
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**光電融合デバイス（PEC/CPO）**をGPUのすぐ隣やパッケージ内に組み込みます。これにより、電気信号で長距離伝送する区間を最小限に抑え、チップから出る瞬間に光信号に変換します。
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光電変換に必要なDSP（デジタル信号処理）チップの多くを削減できます。
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この技術により、IOWNが目指す「電力効率を現行の最大100倍にする」という目標達成に向けて大きく貢献し、特に電力消費が激しいAIクラスターのグリーン化を推進します。
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2. GPU性能の限界突破
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GPUは進化するたびに、より大量のデータをより速く必要とします。電気配線や従来の銅線では、高速化に伴って発熱と信号劣化が激しくなり、性能向上が物理的な限界に達しつつあります。
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光接続は、電気配線よりもはるかに大容量かつ低消費電力でデータを転送できます。NVIDIAのGPUを光電融合デバイスを通じて高速なIOWNネットワーク（APN）に直結することで、GPUはデータ転送のボトルネックから解放され、その演算能力を最大限に引き出すことが可能になります。
⚡ APNによる分散コンピューティングとリアルタイム処理の実現
IOWNの**オールフォトニクス・ネットワーク（APN）は、分散されたGPUリソースを、あたかも一つであるかのように機能させます。これは光ディスアグリゲーティッドコンピューティング（ODC）**の応用です。
1. 遠隔地AI分析の低遅延化
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課題: リアルタイム性が求められるAI分析（自動運転、遠隔手術、工場の品質検査など）では、遠隔のセンサーデータを処理のためにデータセンターに送る際、わずかな遅延も許されません。
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APNの解決策: APNの**「ゆらぎゼロ」「超低遅延」**な光パスで、エッジデバイスや郊外型データセンターと中央のAIクラスターを直結します。
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NTTの技術連携の事例では、IOWN技術を用いることで、遠隔地を活用したリアルタイムAI分析の遅延時間を最大60%削減できることが実証されています。
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これにより、膨大な計算能力を持つ高性能なNVIDIA GPUを、地理的に離れた場所からでもリアルタイムかつ高精度に活用できます。
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2. LLM（大規模言語モデル）の効率化
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ChatGPTなどの**大規模言語モデル（LLM）**の学習・推論には、数千台のGPUをネットワークで連携させる必要があります。
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APNの高速光接続は、これらのGPU間で大量のモデルパラメータや学習データを超低遅延で同期させ、大規模なAI学習の効率と安定性を劇的に向上させます。
IOWNとNVIDIAの連携は、AI時代において不可避な計算需要の増加とエネルギー問題を解決し、持続可能な高性能コンピューティング基盤を確立するための、国際的な戦略的取り組みと言えます。
APNは、IOWN構想が目指す「高速・大容量、低遅延、超低消費電力」な次世代のデジタル社会を実現するための「神経網」の役割を果たします。（NTT・NTTイノベーティブデバイス・NXTEC・古河電工・新光電気）
この動画では、オールフォトニクス・ネットワーク（APN）が従来の通信とどのように異なり、超低遅延や超大容量を実現するのかについて詳しく解説されています。
オールフォトニクスネットワーク（APN）とは？ APNの概要をわかりやすくお伝えいたします。
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