F5、NVIDIA BlueField-3 DPUでサービスプロバイダーと企業のAI導入効果の最大化を支援

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

過去数十年にわたり、ビジネスの世界は技術革新による幾多の転換点を迎えてきました。F5は、こうした重要な局面を乗り越えるお客さまを支援してきました。

企業がデジタルトランスフォーメーションに着手し始めると、アプリケーションがビジネスの中核となり、F5はアプリケーションを大規模に配信し、保護できるよう支援しました。さらに近年、5Gがかつてない速度、サービス、信頼性によってビジネスの世界に変革をもたらすと期待される中、F5は通信事業者によるクラウドネイティブな5Gコアの大規模展開を支援しました。

今、組織がAIの力を活用する方法を模索する中、私たちは再び転換点を迎えています。おそらく、業界がこれまで直面してきた中で最大の転換点です。お客さまがこの革新的なテクノロジーを導入するにあたり、F5は大規模なAI導入の可能性を最大限に引き出せるよう支援しています。

最適なパフォーマンスの実現が難しい理由

AIクラスターの導入拡大により、アクセラレーテッドコンピューティングへの移行が進んでいます。汎用コンピューティング、ネットワーキング、セキュリティ、監視で確立された手法を適用しようとすると、非効率や遅延、コスト増につながることが少なくありません。

AIの膨大なデータ処理要件は、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をかけ、最適なパフォーマンスの維持を困難にしています。こうした課題に対する主要なソリューションとして、NVIDIA BlueFieldデータ処理ユニット（DPU）が登場しました。BlueField-3 DPUは、パケット処理、暗号化、圧縮など、広帯域幅を必要とするネットワークおよびセキュリティタスクをオフロードして高速化することで、クラウドネットワークの接続性を最適化します。この最適化により、全体的なパフォーマンスが向上し、グラフィックス処理ユニット（GPU）によるデータアクセスが高速化されます。

サービスプロバイダーや大企業は、大規模なAIインフラストラクチャ、すなわち「AIファクトリー」の構築を進めています。NVIDIAのフルスタック・アクセラレーテッドコンピューティングプラットフォームを活用し、生成AIモデルのトレーニングと推論を大規模に実行するためです。企業は、多額になり得るAIファクトリーへの投資効果を最大化する必要があります。しかし、適切な基盤がなければ、AIインフラストラクチャを十分に活用できない可能性があります。

AIサーバーに向かう膨大なトラフィックを効率的に管理

NVIDIA BlueField-3 DPUに導入されたF5 BIG-IP Next for Kubernetesは、これらの課題に対処するよう設計されています。このソリューションは、F5 BIG-IP Next Service Proxy for Kubernetes (SPK)をNVIDIAのBlueField-3 DPU上でオフロードし、高速化することに重点を置いています。NVIDIAによるアクセラレーテッドコンピューティングと高性能ネットワーキングのイノベーションを活用しながら、市場の重要な転換期におけるアプリケーションデリバリとセキュリティの重大な課題への対応でF5が培ってきたリーダーシップを基盤としています。

F5 BIG-IP Next SPKは、サービスプロバイダーが5Gへ移行する際にKubernetesで直面した課題を解決するために開発されました。5Gインフラストラクチャはクラウドネイティブなコンテナ化アーキテクチャを基盤とし、コンテナワークロードはKubernetesを使用して管理されます。しかし、Kubernetesはもともと、5G環境で求められる複雑なユースケースを想定して設計されたものではありません。BIG-IP Next SPKは、通信事業者がKubernetesネットワーキングを5Gインフラストラクチャ向けに最適化し、5Gネットワークを動的に拡張するために必要な可視性、制御、セキュリティを確保できるよう支援しました。ここ数年、サービスプロバイダーはBIG-IPを活用し、数百万人の加入者に5Gテクノロジーを提供してきました。

前回の市場転換期にBIG-IP Next SPKが5G Coreの実現に重要な役割を果たしたのと同様に、現在はAI市場の転換期とAIワークロードデリバリの課題に対応するために進化しています。AIワークロードは5Gワークロードと類似点がある一方、トラフィック量は飛躍的に増大します。この新たな市場転換期のニーズに応えるため、F5は、AIサーバーに向かう膨大なトラフィックを効果的に管理する、NVIDIA BlueField-3 DPU上に導入されるBIG-IP Next for Kubernetesをリリースします。

このソリューションは、生成AIの要件に対応できるよう、最新のアプリケーションデリバリーを変革します。F5のBIG-IPプラットフォームをKubernetesネイティブで実装したもので、AIクラスターとデータセンターの他の領域との境界に配置され、ネットワーク、セキュリティ、負荷分散のワークロードを処理します。BIG-IP Next for Kubernetesは、AIクラスターの名前空間をデータセンターネットワークのテナンシーにマッピングし、適切なセキュリティと管理の簡素化を実現します。BlueField-3 DPUのハードウェアアクセラレーターを活用することで、BIG-IP Next for Kubernetesはさまざまなネットワークサービスとデータサービスを高速化し、CPUのコンピューティングリソースをオフロードしてエネルギー効率を最適化します。

たとえばMetaは、今年初めに開催したNetworking @Scale 2024イベントで、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）Llama 3のトレーニングがネットワーク遅延によって妨げられていたものの、ハードウェアとソフトウェアの連携を調整することで対処したと述べています。このアプローチにより、全体的なパフォーマンスが10%向上しました。10%はわずかな向上に思えるかもしれませんが、トレーニングに数か月を要するモデルでは、数週間の時間短縮につながります。

AI導入の複雑さを軽減

BlueField-3 DPU上に導入されたF5 BIG-IP Next for Kubernetesは、大規模なAIインフラストラクチャの構築を目指すサービスプロバイダーや大企業に、次のようなさまざまなメリットをもたらします。

• 統合の簡素化： これまで、組織がAIアプリケーションを配信し、セキュリティを確保するには、複数のベンダーが提供するソフトウェアコンポーネントを組み合わせるという複雑な作業が必要でした。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、負荷分散を単一のソリューションに統合し、AI導入の複雑さを軽減します。また、AIワークロードの最適化に必要な高度な可観測性ときめ細かな制御に加え、AIインフラストラクチャ全体にわたるこれらの機能の統合ビューも提供します。
  
• セキュリティの強化： BIG-IP Next for Kubernetesは、エッジファイアウォール、分散型サービス拒否（DDoS）攻撃の緩和、API保護、侵入防止、暗号化、証明書管理など、重要なセキュリティ機能とゼロトラストアーキテクチャをサポートします。これらの機能をDPUにオフロードすることで、貴重なCPUリソースを解放できます。
  
• パフォーマンスの向上：BIG-IP Next for Kubernetesは、ネットワークとセキュリティを高速化します。これは、クラウド規模でアプリケーションを提供するAIインフラストラクチャに求められる要件を満たすうえで不可欠です。
  
• マルチテナンシーのサポート： BIG-IP Next for Kubernetesはマルチテナントアーキテクチャを実現し、サービスプロバイダーが各ユーザーのAIワークロードとデータを分離したまま、同じAIインフラストラクチャ上で複数のユーザーを安全にホストできるようにします。
  

AIに最適化されたデータセンターの実現

課題と利用可能なソリューションを慎重に検討することで、組織は既存の運用を中断したり、セキュリティを損なったりすることなく、AI向けに最適化されたデータセンターを構築できます。BlueField-3 DPU上に導入するF5 BIG-IP Next for Kubernetesは、Llama 3のような大規模LLMを含むAIワークロードに、シームレスな統合、セキュリティの強化、パフォーマンスの向上をもたらす有力な選択肢です。

詳細については、F5の「プレスリリース」および「NVIDIAのブログ記事」をご覧ください。

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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

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