NVIDIA、次世代DPU「BlueField-4」を活用した新インフラ「Scale-In」を発表　エージェント型AI向けの通信を高速化

要点

• NVIDIAは、エージェント型AIデータセンターの通信や運用を効率化する新たなネットワークインフラ「Scale-In」を発表した。

• 次世代DPU「BlueField-4」を採用し、最大800Gb/sのスループットでセキュリティやストレージ通信をホストCPUからオフロードする。

• ソフトウェアフレームワーク「DOCA」および「Spectrum-X Ethernet」と統合し、インフラ全体の可観測性やテナント分離を実現する。

• 同社が提示するAIネットワーク体系において、GPU間接続やサーバー間接続などに並ぶ「第5の柱」として位置づけられている。

• 米NVIDIAは2026年8月24日、自律的なエージェント型AI（Agentic AI）のデータセンターに向けた新たなネットワークインフラ基盤「Scale-In（スケールイン）」を発表した。次世代のデータ処理ユニット（DPU）である「BlueField-4」やソフトウェア「DOCA」を組み合わせ、インフラ処理の高速化と安全性の向上を図る。同社の公式技術ブログにて、開発担当者らによってそのアーキテクチャの詳細が明らかにされた。

エージェント型AIが求める「南北ネットワーク」の刷新

従来のクラウドデータセンターは、汎用的なワークロードや標準的なインターフェースを前提として設計されていた。これに対して、自律的にタスクをこなすエージェント型AIの大規模環境では、膨大な数のユーザー、エージェント、アプリケーション、企業内データソース、ストレージシステムが同時に接続され、サーバーあたりマルチテラビット規模の広帯域で継続的にやり取りを行う。

データセンターの外部と内部システムを結ぶ通信経路は「南北（North-South）ネットワーク」と呼ばれるが、従来のソフトウェア定義型ネットワークや柔軟なリソース割り当てだけでは、急増する負荷への対応が困難になりつつあるという。アクセス制御、マルチテナント環境の通信、データやストレージへのアクセス、インフラ運用といった処理を汎用ホストCPUのソフトウェアだけで処理しようとすると、計算能力の拡張に伴ってそこが性能のボトルネックになる課題が生じていた。

最大800Gb/sの処理をホストCPUから切り離す「BlueField-4」

こうした課題を解決するため、NVIDIAはインフラ処理を独立した専用ドメインとして統合・高速化するアプローチとしてScale-Inを打ち出した。その中核を担うのが、専用プロセッサであるBlueField-4 DPU（データ処理に特化した専用プロセッサ）だ。

BlueField-4はホストCPUから完全に独立して動作し、ポリシーの適用、ストレージアクセス、セキュリティ機能、テレメトリ（遠隔計測）などの処理を肩代わり（オフロード）する。最大800Gb/sのスループットをサポートしており、サーバー本来のCPUリソースを消費することなく、高速な通信処理を維持できる設計となっている。

さらに、インフラサービスをプログラム・運用するための統合基盤である「NVIDIA DOCA」マイクロサービスと、イーサネット基盤「NVIDIA Spectrum-X Ethernet」を組み合わせることで、ポリシー主導の高度な運用を可能にする。具体的には、複数ユーザー間で安全にリソースを切り離すテナント分離、実行時の脅威検知、効率的なストレージ仮想化、データセンター全体にわたる可観測性の確保などが、AIワークロードの拡大に合わせて柔軟にスケールするとしている。

AIファクトリを支える「5つのネットワーク基盤」

NVIDIAは、AIデータセンター（AIファクトリ）を構築・運用するために必要なネットワーク要件を複数の領域に分類して整理しており、今回発表されたScale-Inはその5番目の要素に該当する。同社が示すインフラ全体の構成要素は以下の通りだ。

• Scale-Up: 「NVIDIA NVLink」を用いて複数のGPUを1つの巨大なアクセラレータとして統合する。
• Scale-Out: 「NVIDIA Spectrum-X Ethernet」や「NVIDIA Quantum InfiniBand」を活用し、ファクトリ内のサーバー同士を相互接続する。
• Scale-Across: 「NVIDIA Spectrum-XGS Ethernet」により、地理的に分散した複数のAIファクトリ間を接続する。
• Context Memory: AIネイティブストレージ基盤「NVIDIA STX」上に構築された「NVIDIA CMX」を通じ、推論などで利用されるKVキャッシュ（生成AIの中間データ）をファクトリ内で共有する。
• Scale-In: 「NVIDIA BlueField-4」「NVIDIA DOCA」「NVIDIA Spectrum-X Ethernet」によって、AI計算の周囲に存在するアクセス経路、セキュリティ、データ移動、インフラ運用を集約して高速化する。

NVIDIAは、Scale-Inの導入によって南北方向のアクセス経路を統合された高速インフラ領域へと進化させ、データアクセスの安定化や運用の簡素化、予測可能なパフォーマンスの提供を目指すとしている。