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

F5、NVIDIA、ソフトバンクは最近、 NVIDIA GTC 2025のセッションで協力し、統合ソリューションの価値を紹介しました。 セッション中、ソフトバンクは、 Kubernetes 向け DPU アクセラレーション サービス プロキシを使用して組織がクラウドネイティブ AI ワークロードを加速する方法について画期的な洞察を共有しました。 このセッションでは、NVIDIA BlueField-3 DPU 上に導入された F5 BIG-IP Next for Kubernetes の最近の概念実証から得られたソフトバンクの計算とパフォーマンス メトリックが紹介されました。 ソフトバンクは、HTTP スループットの 18% 増加 (77 Gbps)、最初のバイトまでの時間 (TTFB) の 11 倍の改善、ネットワーク エネルギー効率の驚異的な 190 倍の向上を達成しました。 これらの結果は、現代のクラウドネイティブ環境における DPU アクセラレーションの変革の可能性を浮き彫りにし、AI 推論中のトークンのスループットの向上とユーザー エクスペリエンスの強化をもたらします。

NVIDIA BlueField-3 DPU は、高速 AI や 5G ワイヤレス ネットワークからハイブリッド クラウドや高性能コンピューティングまで、最も要求の厳しいインフラストラクチャ ワークロード向けに設計されています。 この統合ソリューションは、F5application配信およびセキュリティ プラットフォームを活用して、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し、セキュリティを確保し、合理化することで、大規模な AI ワークロードの効率的な処理を大幅に改善します。 このソリューションは、最適化されたトラフィック管理を提供することで、AI 推論中のデータ取り込みパフォーマンスとサーバー利用率を向上させ、AI アプリのユーザーエクスペリエンスを向上させます。

BIG-IP Next for Kubernetes は、ネットワーク、セキュリティ、トラフィック管理、負荷分散機能を統合し、マルチクラウド環境全体にわたる包括的な可視性を提供し、AI ワークロードの観測性を高めることで、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、証明書管理のための重要なセキュリティ機能をサポートします。 一般提供開始に伴い、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) 緩和機能がエッジ ファイアウォール機能とともに追加され、より高速で効率的なサイバー保護が促進されます。 このソリューションは、AI モデルのトレーニングと推論のエンドポイントの検出と保護も自動化し、組織がデータの整合性と主権を強化しながら、標的型の脅威から AIapplications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 を統合することで、AI ワークロード、データ、トラフィックを分離したまま、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 アーキテクチャが可能になります。

F5 と NVIDIA は協力して、インフラストラクチャの管理と効率性を向上させるだけでなく、より高速で応答性の高い AI 推論を可能にし、次のような新しいユースケースを実現します。

• GPU as a Service (GPUaaS) は、 AI モデルのトレーニング、科学的シミュレーション、レンダリングなど、さまざまなコンピューティング タスクのために、クラウドベースのオンデマンドの GPU 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 ベースでレンタルでき、必要なときのみ GPU の料金を支払い、支出額あたりに得られる GPU コンピューティングの量を最大化できます。 BIG-IP Next for Kubernetes と NVIDIA BlueField-3 DPU の統合により、きめ細かなテナント分離による安全なマルチテナントが可能になります。これは、複数のユーザーまたは組織が同時ワークロードを実行しながら GPU リソースを安全かつ効率的に共有できるため、GPUaaS シナリオにとって重要です。 GPU サービスを複数の安全なインスタンスに分割することにより、きめ細かなマルチテナントによりさまざまなテナントとワークロードが分離され、データの漏洩やセキュリティ リスクを防止します。 また、動的なリソース割り当ても可能になり、各ワークロードが過剰なプロビジョニングなしで必要な GPU およびネットワーク リソースを受け取ることが保証されます。
• 推論サービスでは、専用のクラウドベースの AI プラットフォームが、トレーニング済みの AI モデルで効率的に推論を行うために最適化された環境を提供します。 生の GPU パワーを提供する GPUaaS とは異なり、推論サービスは、合理化されたモデルの展開のために微調整されています。 これらのサービスの例としては、チャットボットの運用、不正検出の実装、調査の実施、同様の AI を活用したタスクの実行などが挙げられます。 推論サービスは、音声アシスタントや感情分析のための自然言語処理に加えて、画像認識や自動運転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を削減します。 F5 と NVIDIA の統合ソリューションに基づく推論サービスは、変動するワークロードと需要に対応するためにリソースを動的に拡張することもできます。

GPUaaS と推論サービスの両方にとって、きめ細かな観測可能性は重要な要件です。 BIG-IP Next for Kubernetes は、AI エコシステム全体の豊富な可視性を提供し、パフォーマンスと回復力を監視するための集中化された完全に統合されたビューを提供します。また、データのプライバシーを強化し、不正アクセスを防ぎ、異常を分離するためのセキュリティ機能を即座に適用する機能も備えています。

詳細については、製品ページをご覧ください。または、F5 アカウント チームに問い合わせて、組織の AI インフラストラクチャ向けの BIG-IP Next for Kubernetes についてご相談ください。 F5 の AI への注力はこれだけにとどまりません。F5が AI アプリをあらゆる場所で保護し、配信する方法をご覧ください。