AIの電力問題に立ち向かう、富士通の省電力技術3選
Article | 2025年5月29日
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生成AIをはじめとしたAI技術の発展は、あらゆる産業にビジネス変革の機会をもたらします。一方で、AIの利用の急拡大によってデータセンターの消費電力が増大し、地球環境に悪影響を与えています。この問題に立ち向かうために、富士通は、AIの計算処理を行うインフラの領域で、様々な省電力技術の研究開発を進めています。この記事では、（1）AIの計算処理でGPUの稼働効率を高める「AI Computing Broker」、（2）省電力と高性能を両立する次世代CPU「FUJITSU-MONAKA」、（3）データセンターの発熱増に対応する水冷技術の3つの技術を紹介します。
＊所属・役職は掲載当時のものです。文中、敬称略
GPU稼働率を2倍にして消費電力を半減
解説：富士通 富士通研究所 コンピューティング研究所 所長 中島 耕太
富士通が開発したAI Computing Brokerは、AIの計算処理において、GPUの稼働を2倍にするソフトウェア技術です。AIの発展と普及により、データセンターで大量のGPUが使われるようになりました。今やGPUは世界中で争奪戦になっており、供給が追いつかないほどです。AI Computing Brokerを使うと計算量あたりのGPU数を半減できるので、GPUの供給不足に対応できます。また、電力消費量も半分ですみます。AIデータセンターでGPUは非常に多くの電力を使っており、GPU数の削減は全体の省電力化に大きく影響します。
AIがデータを処理して学習や推論を行うプロセス（AIプログラム）で、GPUが使われるのは主に学習や推論の計算になります。学習や推論の前後にある前処理や後処理にはCPUが用いられますが、この間、GPUはアイドル状態で動いていません。この無駄をなくすために、CPUの処理中にGPUを元のAIプログラムから切り離して、他のAIプログラムの学習計算に割り当てるのがAI Computing Brokerの技術です。
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この技術は、仮想化技術とは異なります。GPUサーバーの仮想化では、複数プログラムでGPUリソースを共有する際、GPU上のメモリも共有します。AIの学習はメモリを使うので、複数プログラムでここを共有してしまうとメモリ容量が足りなくなってしまいます。一方、AI Computing Brokerは、GPUをメモリごと切り離し他のAIプログラムに付け替えるので、メモリが問題になりません。複数のGPUサーバーがある環境では、サーバーをまたいだ付け替えが可能です。
AI Computing Brokerはソフトウェアであり、AIフレームワーク（AIの実行に必要な共通機能をまとめた“AIのOS”のようなもの）にインストールするだけでGPUの使用数を半減する仕組みが使えるようになります。パブリッククラウド環境でもオンプレミスでも利用可能で、すでに、金融、データセンター事業者、AI画像解析サービス提供者などの企業のお客様に利用いただいています。
