イーサネットは、有線LANで広く使用されている通信規格です。コンピューターやサーバー間を結び、データを高速かつ信頼性高く転送する標準的なネットワーク技術として普及しています。AIの分野では、複数のGPU同士を接続して巨大なAIモデルを学習させるGPUクラスタの構築や、高速通信プロトコルであるRoCEを用いた分散学習の基盤として重要性が高まっています。
イーサネットとは
イーサネットとは、有線ネットワークでコンピューター同士を接続し、相互にデータを送受信するための最も標準的な通信規格です。
詳しく解説
イーサネットは、物理的なケーブルやスイッチを利用してデータをフレーム単位で送受信する技術です。オフィスや家庭のLAN環境で普及した背景を持ちますが、データセンターやAIインフラの分野でも目覚ましい発展を遂げています。巨大なAIモデルを効率的に計算するには、多数のサーバーで並列処理を行う分散学習が不可欠です。近年では、超高速・低遅延なイーサネット規格の登場に加え、RDMA技術をイーサネット上で実現するRoCE（RDMA over Converged Ethernet）の導入が進んだことで、高速なGPUクラスタ間通信を低コストかつ柔軟に構築できるようになりました。
具体例・使われ方
AI開発においては、数千台規模のGPUをイーサネットで相互接続したGPUクラスタが使用されます。また、RoCEを活用してネットワーク経由でメモリに直接アクセスすることで、CPUの負荷を下げながら大容量の学習データを複数のサーバー間で高速に同期・転送する場面で活用されます。
似た用語との違い
InfiniBandとの違いがよく議論されます。InfiniBandはAI学習や超並列計算専用に設計された超低遅延・高帯域な通信規格であり、最高水準の性能を提供します。一方、イーサネットは汎用性と拡張性に優れ、導入コストが比較的低い点が特徴です。従来はパフォーマンス面でInfiniBandが有利とされていましたが、RoCEなどの発展により、イーサネットも大規模な分散学習で広く用いられるようになっています。
注意点
標準的なイーサネットをそのままAIの学習処理に利用すると、通信の遅延やパケットロスが発生し、GPUクラスタの計算効率が大幅に低下する恐れがあります。そのため、高負荷な分散学習でイーサネットを採用する場合は、RoCEに対応した専用の通信機器や帯域制御の設定、適切なネットワーク設計が不可欠です。