サイバーエージェントは、メディア＆ IP 事業、インターネット広告事業、ゲーム事業を中心に事業を展開している企業です。同社は近年、AI 技術の開発に注力しており、サービス強化や業務効率化など積極的な活用を進めています。

サイバーエージェント グループ IT 推進本部 CIU Platform Div NW チームの小障子尚太朗氏は、AI の活用例について 「たとえばインターネット広告であれば、クリエイティブから効果の予測、評価まで活用しています。また一般業務でも、 スケジューラーに AI を組み込んで自動的に予定を最適化するなどの活用方法を見いだしています。全社的に AI 活用に取り組んでいるのです」と説明します。

同社は生成 AI サービスが社会的に注目される以前からAI 技術への投資を進めており、プライベートクラウド「Cycloud」 をベースに独自の AI 基盤を構築し、社内の AIプロジェクトへサービスとして提供してきました。「パブリッククラウドよりも長期的なコストメリットがあり、いつでも使いたいときに GPU を使える強力な AI 基盤を目指して構築しました」と小 障子氏は述べます。しかし、この目標が大きな課題になっていたと続けます。というのも、社内の AI への注目度が急速 に上昇し、大規模な環境にもかかわらず、常に GPU は予約でいっぱいという状況でした。

サイバーエージェントでは、この需要拡大を受け、2025 年に GPU 基盤を数倍に増強する計画を立てました。そこで新たな課題として浮上したのがネットワーク基盤です。AI 基盤では多数の GPU で並列分散処理するため、GPUクラスタ を安定的に接続し、ロスレス・広帯域・低遅延を維持できるネットワークが欠かせません。既存のネットワーク基盤は、 400G Ethernet スイッチをベースとしたスパイン・リーフ構成を採っていましたが、大幅な拡張には課題がありました。

「400Gリーフスイッチの台数を増やしてスケールアウトする方式では、多くの GPU 間通信がスパインスイッチを介する ようになり、帯域を圧迫してパケットロスを誘発し、パフォーマンスが低下する恐れがありました。1 台あたりのポート密 度を高められるスケールアップ方式のほうが望ましいと考えました」（小障子氏）

大規模な GPUクラスタ強化を支えつつ、消費電力はむしろ低減

 性能の大幅強化に反してコストは大幅削減
従来は 8 台の 400GbEリーフスイッチで構成していた環境から、GPU を3 倍に拡張しながらも4 台の 800GbE リーフスイッチへと集約できました。この密度の向上によって、電力量は 50％ほど削減でき、ラックの専有面積も減少。大幅な効率改善を達成できました。

 パフォーマンス向上とシステム安定性
新しい AI 基盤は安定的に稼働しており、パフォーマンスやリソースの問題も報告はありません。エンドユーザーが GPU を効率的に利用できる環境が整備され、AI 開発・活用を推進できています。

 将来のニーズに備えた先端ネットワーク基盤
800GbEという先端技術の採用により、次世代 GPU 環境への対応力も確保できました。「今後も GPUクラスタ の増強や新しい GPU サーバへの対応を求められるでしょう。ネットワークもしっかり追随できるよう強化していく 計画です。ジュニパーにも、新しい技術をいち早く実用化してくれるように期待しています」（小障子氏）