Calnex Solutions、ロスレス Ethernet AI クラスターの検証テスト向けに PFC トランスペアレントな 400G ネットワークエミュレーションを実現

Calnex Solutions plc（LON:CLX）は本日、AI インフラ向けネットワークエミュレーションにおける大きな進展を発表しました。PFC（Priority Flow Control）フレームを透過的に通過させながら、400G Ethernet をラインレートで 100% スループットのまま検証できることを実証しました。これにより、PFC を用いた長距離 DCI リンクを含むロスレス Ethernet ファブリックを、ラボ環境で制御された再現性のあるインペアメント条件下でテストおよび最適化することが可能になります。混雑や遅延を導入しつつも制御トラフィックを阻害しないため、ロスレス Ethernet 本来の動作とセマンティクスが保持されます。

大規模 AI クラスターでは、ネットワーク動作が効率性を左右する重要な要素です。マイクロバースト、輻輳、PFC の相互作用はボトルネックを生み、テールレイテンシを増加させ、GPU の利用率やジョブ完了時間に直接影響します。これらの条件はラボで一貫して再現することが難しく、ロスレス Ethernet ファブリックが実際の本番ワークロード下でどのように動作するかを検証することが困難でした。Calnex はこれに対し、これらの挙動を制御可能かつ再現性のある形で検証できるようにし、実世界のネットワーク条件をラボに持ち込むことを可能にしています。

AI インフラへの投資は急速に加速していますが、その投資効果は依然としてネットワークに大きく依存しています」と Calnex Solutions の CEO & Founder、Tommy Cook 氏は述べています。「トレーニングクラスターのような大規模分散コンピュート環境では、ネットワークの非効率性によって GPU 容量の大部分が活用されないまま残ることがあります。今回のブレークスルーは、ロスレス Ethernet のネイティブ動作を維持しながら、フルスループットでこれらの条件を再現できる点にあります。これにより、エンジニアリングチームは性能をテストし、導入リスクを低減できます。」

今回の成果は、推論、AI-RAN、データセンターネットワーキングなど、AI 検証における Calnex の役割拡大をさらに強化するものです。AI の導入が多様な環境へ広がる中、Calnex はチームが予測可能な性能を提供できるよう、テストおよびアシュアランスソリューションの提供に注力しています。

詳細については、Lee Noble（lee.noble@calnexsol.com）までお問い合わせください。

Calnex は、ネットワーク同期およびネットワークエミュレーション向けのテスト機器とソリューションを設計・製造・販売しており、通信ネットワークに関連する重要インフラの性能検証を顧客が実施できるよう支援しています。