福岡と東京をIOWNで接続、AI学習の遅延はわずか

GMOインターネットとNTT東日本・NTT西日本、QTnetが、福岡のGPUサーバーと東京のストレージをIOWN APN（100Gbps）で接続する技術検証を行いました。測定された平均遅延は13.26ミリ秒で、ResNetによる画像分類学習は4.8％増、Llama 2 70Bの学習は0.5％増にとどまり、遅延の影響は小さいと伝えられています。

GMOインターネットとNTT東日本、NTT西日本、QTnetの4社は、福岡にあるGPUサーバーと東京にあるストレージ装置をIOWNのAPNで接続する技術検証の結果を発表しました。検証は2025年11月から2026年2月にかけて行われ、直線距離で約1000km離れた両地点を毎秒100ギガビットの回線でつないでいます。検証は、遠隔接続時にAIモデルの学習時間がローカル接続に比べてどの程度増加するかを確かめる目的で実施されました。発表では遅延の影響は小さいとされ、今後の分散型インフラの検討材料になると伝えられています。 検証で確認された点： ・実施主体はGMOインターネット、NTT東日本、NTT西日本、QTnetの4社 ・福岡側はQTnetのデータセンターで稼働するNVIDIA HGX H100搭載GPUサーバー、東京側はGMOの渋谷オフィスで運用するDDN AI400X2を使用 ・接続はNTT東日本・NTT西日本が提供するIOWN APN（100Gbps）で実施 ・想定遅延は約15ミリ秒だったが、実測の平均遅延は13.26ミリ秒だった ・ResNet（ImageNet）学習はローカル比で学習時間が4.8％増、Llama 2 70Bは0.5％増にとどまった まとめ： 今回の検証では、福岡と東京をIOWNで結んでも学習時間の増加は小幅にとどまる結果が示されました。遠隔地間での大規模モデル学習やストレージ分散の可能性を示す一例といえますが、現時点では今後の具体的な展開や追加検証の予定は未定です。