NVIDIA BlueField-3 DPU向けF5 BIG-IP Next for Kubernetesの一般提供開始を発表

F5エコシステム | 2025年4月25日

Ahmed Guetariサービスプロバイダー担当プロダクトマネジメント担当シニアバイスプレジデント | F5

本日、F5は、NVIDIA BlueField-3 DPUに導入されるF5 BIG-IP Next for Kubernetesの一般提供開始を発表します。これにより、最適なAIアプリケーションパフォーマンスを実現しながら、AIファクトリのクラウドデータセンターにおけるリソース管理を強化します。この統合ソリューションは、インフラストラクチャの効率を高め、高性能なネットワーキング、セキュリティ、トラフィック管理を提供することで、GPU as a Service（GPUaaS）や推論機能などの革新的なユースケースをサポートします。

BIG-IP Next for KubernetesとNVIDIA BlueField-3 DPUを統合することで、クラウド規模のAIインフラストラクチャを導入する組織が直面する喫緊の課題に対処できます。大規模なAIワークロードでは膨大なデータを処理するため、リアルタイムでの分析、解釈、インサイトの抽出に高性能コンピューティングリソースが必要です。その結果、従来のネットワークインフラストラクチャに大きな負荷がかかり、パフォーマンスが低下するほか、処理効率の悪化や推論の遅延を招くおそれがあります。

業界をリードする環境でのパフォーマンス

F5、NVIDIA、SoftBankは先ごろ、NVIDIA GTC 2025のセッションで協業し、統合ソリューションの価値を紹介しました。このセッションでは、組織がDPUで高速化されたKubernetes向けサービスプロキシにより、クラウドネイティブAIワークロードを飛躍的に高速化する方法について、SoftBankが革新的な知見を共有しました。セッションでは、NVIDIA BlueField-3 DPU上にF5 BIG-IP Next for Kubernetesを導入したSoftBankの最新の概念実証に基づく計算結果とパフォーマンス指標が紹介されました。SoftBankは、HTTPスループットを18%向上（77 Gbps）させ、最初の1バイトを受信するまでの時間（TTFB）を11倍改善し、ネットワークのエネルギー効率を実に190倍向上させました。これらの結果は、最新のクラウドネイティブ環境に変革をもたらすDPUアクセラレーションの可能性を示しています。AI推論時のトークンスループット向上とユーザー体験の強化につながります。

複雑さを軽減し、パフォーマンスを最適化して、セキュリティを強化

NVIDIA BlueField-3 DPUsは、設計されています。対象となるのは、アクセラレーテッドAIや5Gワイヤレスネットワークから、ハイブリッドクラウド、ハイパフォーマンスコンピューティングに至る、極めて要求の厳しいインフラストラクチャワークロードです。この統合ソリューションは、F5 Application Delivery and Security Platformを活用し、AIインフラストラクチャに出入りするデータトラフィックを高速化、保護、効率化することで、大規模なAIワークロードの処理効率を大幅に向上させます。最適化されたトラフィック管理により、AI推論時のデータ取り込み性能とサーバー利用率が向上し、AIアプリのユーザーにより優れた体験を提供できます。

BIG-IP Next for Kubernetesは、ネットワーキング、セキュリティ、トラフィック管理、負荷分散の各機能を統合することで、エンタープライズAIインフラストラクチャの複数の要素を統合する際の複雑さを大幅に軽減します。これにより、マルチクラウド環境全体を包括的に可視化し、AIワークロードのオブザーバビリティを強化します。このソリューションは、ゼロトラストアーキテクチャ、API保護、侵入防止、暗号化、証明書管理に不可欠なセキュリティ機能をサポートします。一般提供の開始に伴い、ハードウェアアクセラレーションによる分散型サービス拒否（DDoS）攻撃の緩和機能とエッジファイアウォール機能が追加され、より迅速かつ効率的なサイバー保護を促進します。また、AIモデルのトレーニングおよび推論エンドポイントの検出と保護を自動化することで、データの完全性と主権を強化しながら、標的型脅威からAIアプリケーションを分離できるようにします。

さらに、BIG-IP Next for KubernetesとNVIDIA BlueField-3 DPUの統合により、AIワークロード、データ、トラフィックをユーザーごとに分離しながら、同じAIクラスター上で複数のユーザーを安全にホストできるマルチテナントアーキテクチャが実現します。

お客さまのAI活用を後押しする魅力的な新しいユースケース

F5とNVIDIAは連携して、インフラストラクチャの管理と効率を向上させるだけでなく、より高速で応答性に優れたAI推論を実現し、次のような新たなユースケースを可能にします。

GPU as a Service（GPUaaS）は、AIモデルのトレーニング、科学シミュレーション、レンダリングなど、さまざまなコンピューティングタスク向けに、クラウドベースでGPUへのオンデマンドアクセスを提供します。このサービスにより、組織はクラウドプロバイダーからGPUコンピューティングリソースを従量課金制またはサブスクリプション方式で借りることができます。必要なときにのみGPUの料金を支払うことで、費用当たりのGPUコンピューティング能力を最大限に高められます。BIG-IP Next for KubernetesとNVIDIA BlueField-3 DPUの統合により、テナントをきめ細かく分離したセキュアなマルチテナンシーが可能になります。これは、複数のユーザーや組織がワークロードを同時に実行しながら、GPUリソースを安全かつ効率的に共有できるため、GPUaaSのユースケースに不可欠です。GPUサービスを複数のセキュアなインスタンスに分割することで、きめ細かなマルチテナンシーによってテナントとワークロードを相互に分離し、データ漏えいやセキュリティリスクを防止します。また、リソースを動的に割り当てることで、過剰なプロビジョニングを行うことなく、各ワークロードに必要なGPUリソースとネットワークリソースを確保できます。
推論サービスでは、クラウドベースの専用AIプラットフォームが、トレーニング済みAIモデルで推論を効率的に実行するために最適化された環境を提供します。GPUの処理能力をそのまま提供するGPUaaSとは異なり、推論サービスはモデルを効率的にデプロイできるよう調整されています。用途には、チャットボットの運用、不正検知の実装、調査研究の実施など、AIを活用したタスクがあります。また、音声アシスタントや感情分析向けの自然言語処理に加え、画像認識や自動運転のシナリオの最適化にも使用されます。BIG-IP Next for KubernetesとNVIDIA BlueField-3 DPUは、複数のモデルを同時に実行することで、推論パフォーマンスを最大化し、エンドツーエンドのレイテンシーを短縮します。F5とNVIDIAの統合ソリューションを基盤とする推論サービスでは、変動するワークロードや需要に対応するため、リソースを動的にスケーリングすることもできます。

For both GPUaaSと推論サービスのいずれにおいても、きめ細かな可観測性が不可欠です。BIG-IP Next for Kubernetesは、一元化された完全統合型のビューを提供し、AIエコシステム全体を詳細に可視化してパフォーマンスとレジリエンスを監視できます。また、セキュリティ機能を即座に適用して、データプライバシーの確保、不正アクセスの防止、異常の隔離を行うことができます。

詳細については、製品ページをご覧いただくか、F5のアカウントチームにお問い合わせのうえ、お客さまのAIインフラストラクチャにおけるBIG-IP Next for Kubernetesの活用についてご相談ください。F5のAIへの取り組みは、これだけにとどまりません。F5があらゆる環境でAIアプリを保護し、提供する仕組みをご覧ください。