AI技術が急速に進化する中、Google Cloudは次世代のAIインフラとして「A4X VMs」を発表しました。A4Xは、NVIDIAの最新GPU GB200 NVL72 を搭載し、大規模なAIモデルの学習・推論を高速かつ効率的に処理できる革新的な仮想マシンです。
特に、A4Xは「推論モデルの最適化」を強みとしており、長いコンテキストウィンドウを持つLLM（大規模言語モデル）や、「Chain-of-Thought」推論を活用するモデルの処理に適しています。これにより、従来のAIインフラと比べて、より高度な推論や学習が可能になりました。
本記事では、A4X VMsの特徴、技術的な強み、最新情報、競争環境について詳しく解説します。
A4Xの概要と特徴
Google CloudのA4X VMsは、大規模なAIモデルの学習と推論を効率的に処理するために設計された仮想マシンです。NVIDIAの最新ハードウェアとGoogle Cloudのインフラを組み合わせることで、高い処理能力と柔軟なスケーラビリティを実現しています。
A4X VMsの基本スペック
- GPU: NVIDIA GB200 NVL72（Blackwell GPU ×72基）
- CPU: NVIDIA Grace（ArmベースCPU ×36基）
- 高速接続: 第5世代NVLinkによる統合メモリとデータ転送
- ネットワーク: RDMA over Converged Ethernet（RoCE）対応
NVIDIA GB200 NVL72とGrace CPUの技術的特徴
A4Xには、最新のBlackwell GPUアーキテクチャを採用したGB200 NVL72が搭載されています。これにより、72基のGPUが単一のユニットとして動作し、大規模な並列処理や長いコンテキストウィンドウを持つモデルの推論に最適化されています。また、NVIDIA Grace CPUとの連携により、高速なデータ処理と効率的なメモリ管理が可能になりました。
高速処理・スケーラビリティ・低遅延の強み
- 1エクサフロップス以上の計算能力を実現し、従来のA3 VMs（NVIDIA H100搭載）と比較して4倍の学習速度を誇る
- 大規模なクラスタを形成し、数万規模のGPUを統合して効率的に並列処理を行うことが可能
- 低遅延な推論を実現し、特に「Chain-of-Thought」推論モデルのような高度なAIタスクに対応
A4X VMsは、これらの強みを活かし、AIの推論・学習における新たな基準を築くことが期待されています。
A4Xの最新情報
Google Cloudは、最新のAIインフラとして「A4X VMs」のプレビューを発表しました。A4Xは、NVIDIA GB200 NVL72を搭載し、大規模なAIモデルの学習・推論を効率的に処理するための強力な仮想マシンです。
- 学習性能の向上: A3（NVIDIA H100搭載）と比較して4倍のLLM学習性能を実現
- 低遅延推論: 72基のBlackwell GPUをNVLinkで統合し、大規模な並列処理を最適化
- スケーラビリティの強化: 数万規模のBlackwell GPUクラスタに対応
- Hypercompute Cluster: A4X向けのクラスタ管理機能により、NVL72のパフォーマンスを最大化
- Titanium MLアダプタ: 28.8TbpsのノンブロッキングGPU通信を実現
- 第三世代液冷技術: サーマルスロットリングを防ぎ、安定したパフォーマンスを維持
このように、A4Xは大規模AIワークロードに対応するための最先端のクラウドインフラとして進化を遂げています。
A4とA4Xの違い
Google Cloudは、AIワークロード向けに A4 VMs と A4X VMs の2種類の仮想マシンを提供しています。それぞれの特性を理解することで、用途に適したVMを選択できます。
A4 VMsとA4X VMsのスペック比較
| 項目 | A4X VMs（GB200 NVL72） | A4 VMs（B200 GPU） |
|---|---|---|
| 用途 | 大規模LLM・推論最適化 | 汎用的なAI学習・推論 |
| GPU | 72基のBlackwell GPU | NVIDIA B200 GPU |
| CPU | 36基のArmベース Grace CPU | 標準x86 CPU |
| メモリ共有 | 72基のGPU間で統合メモリ | 各GPUが独立したメモリ |
| ネットワーク | RDMA over Converged Ethernet（RoCE）対応 | 標準ネットワーク |
| 推論最適化 | 長いコンテキストLLM・大規模推論向け | 幅広いAIワークロードに対応 |
どんな用途に向いているのか
- A4X VMs は、超大規模なAIモデルの学習や推論を必要とする企業向け。特に、長いコンテキストウィンドウを持つLLMや、リアルタイム推論を多く行うアプリケーションに最適。
- A4 VMs は、比較的柔軟なワークロードに対応し、幅広いAIモデルの学習・推論に適している。
どちらを選ぶべきか
- LLMの大規模学習やリアルタイム推論が必要なら A4X
- 一般的なAIモデルの学習や推論なら A4
A4Xは、最も高性能なAIワークロード向けに設計されており、大規模AIクラスタでの利用に適しています。一方で、A4はコストと性能のバランスが取れた選択肢となります。
まとめ
Google CloudのA4X VMsは、NVIDIA GB200 NVL72とGrace CPUを搭載し、大規模なAIモデルの学習・推論に特化した高性能インフラ です。A4 VMsと比較して、より高度な推論最適化やスケーラビリティを備えており、特にLLMや複雑な推論モデルの処理に適しています。
A4X VMsの主な強みは、以下の3点です。
- 圧倒的な計算能力とスケーラビリティ（72基のGPUを統合し、大規模モデルに最適）
- 低遅延推論の実現（NVLinkとRDMA技術で効率的なデータ処理）
- Hypercompute ClusterやTitanium MLアダプタによる最適化（高性能クラウドインフラとの統合）
A4X VMsは、AIインフラの最前線を走るGoogle Cloudの新たな柱となる技術であり、今後もさらなる進化が期待されます。
WEB3工務店でメタバースやAIに関わる仕事をしています。
高校卒業後、ニューヨークへ語学留学。
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