AI データセンターが直面する帯域幅の課題

人工知能（AI）および大規模言語モデル（LLM）の急速な発展に伴い、AI データセンターはこれまでにないレベルのネットワーク帯域幅要求に直面しています。
800G QSFP-DD は次世代の高速光トランシーバとして、超大規模 AI クラスターや計算基盤ネットワークの高度化を支える中核技術となりつつあります。

AI データセンターでは、多数の GPU ノードが並列に動作することで、東西トラフィック（East-West Traffic）が急増します。モデルパラメータの同期、分散トレーニング、高速ストレージへのアクセスなどは、ネットワークに対してより高い帯域幅、低遅延、そして高い安定性を強く求めます。

現在、400G ネットワークは依然として主流のソリューションですが、超大規模 AI クラスター環境においては、ポート密度の制約、ネットワーク階層の増加、リンク混雑といった課題が顕在化しています。こうした背景から、データセンターは800G ネットワークアーキテクチャへの移行を急速に進めています。

800G QSFP-DD とは？

800G QSFP-DD は、800Gbps イーサネット伝送に対応した高速光トランシーバであり、次世代の AI データセンターおよびクラウドデータセンター向けに設計されています。
QSFP-DD（Quad Small Form-factor Pluggable Double Density）フォームファクタを採用し、従来の QSFP と同一の物理サイズを維持しながら、より多くの電気レーン数と高い帯域幅性能を実現します。

QSFP-DD の最大の特長の一つは、優れた下位互換性です。
800G QSFP-DD は 400G QSFP-DD と共通の成熟したエコシステムを活用できるため、スイッチの筐体設計やポート密度を変更することなく、ネットワーク帯域幅を世代間でスムーズにアップグレードすることが可能です。

400G から 800G へ移行することで、データセンターは同一ポート密度のまま総帯域幅を2倍に拡張できます。これは、ポート数に制約があり、設置スペースや消費電力に対して高い効率が求められる AI 向けスイッチングアーキテクチャにおいて、極めて重要なメリットとなります。

800G QSFP-DD 光トランシーバの主なタイプ

伝送距離および用途の違いに応じて、800G QSFP-DD 光トランシーバは主に以下のタイプに分類されます。

800G SR8

データセンター内部の超短距離インターコネクト向けに設計されており、**マルチモードファイバ（MMF）**を使用します。ラック内、または隣接するラック間の高速接続に最適です。

800G DR8

**シングルモードファイバ（SMF）**をベースとし、最大 500 メートルの伝送距離に対応します。
高密度な AI クラスター内部の相互接続に広く採用されており、消費電力とコストのバランスに優れています。

800G FR4 / LR4

波長分割多重（WDM）技術を用いることで、より長距離の伝送を実現します。

FR4：最大 2 km

LR4：最大 10 km

ビル内、キャンパスネットワーク、または中距離インターコネクトなどの用途に適しています。

800G ZR

データセンター相互接続（DCI）用途向けに設計されており、メトロクラスの長距離伝送に対応します。複数のデータセンター間で求められる超大容量・高帯域の相互接続ニーズを満たします。

なぜ AI データセンターに 800G が必要なのか？

AI の学習および推論においてネットワークが直面する最大の課題は、大規模な並列計算によって発生する**膨大な東西トラフィック（East-West Traffic）です。GPU の導入台数が継続的に増加する中で、ネットワークにはより高い帯域幅と低い輻輳（コンジェスチョン）**が求められ、通信遅延が全体の学習速度を低下させることを防ぐ必要があります。

800G QSFP-DD は、単一ポートあたりの帯域幅を大幅に向上させることで、スイッチが同一の設置スペース内でより多くの GPU ノードを接続できるようにし、ポート密度を大幅に向上させます。これにより、AI クラスターの**スケールアウト（Scale-out）**を効率的に支援します。さらに、高帯域化はスイッチング階層の削減やネットワーク構成の簡素化につながり、低遅延化と運用の複雑性低減にも貢献します。

最終的に、800G ネットワークは通信ボトルネックを効果的に解消し、計算リソースの利用効率を最大化するとともに、大規模モデルの学習および推論を加速します。こうした理由から、800G は AI データセンターが次のスケール段階へ進化するための重要な基盤技術となっています。

800G QSFP-DD の適用シーン
AI データセンターおよび GPU クラスター間接続

800G QSFP-DD は、大規模な AI 学習および推論に求められる高帯域・低遅延の東西トラフィック接続を提供し、GPU ノード間の高速なデータ同期を実現します。
高いポート密度を維持しながら、データセンター内部の相互接続能力を大幅に向上させることができるため、現代の AI クラスターにおける最適な選択肢となっています。

クラウドデータセンターのアップグレード

超大規模クラウドプラットフォームにおいて、800G QSFP-DD は Spine-Leaf アーキテクチャの進化を支援します。スイッチのポート密度およびリンク帯域幅を実質的に倍増させることで、ネットワーク階層の削減を可能にし、配線の最適化やデータセンター空間の利用効率向上に貢献します。

データセンター相互接続（DCI）

ビル間、キャンパス間、またはメトロネットワーク規模の接続において、FR4、LR4、ZR などの光トランシーバを用いることで、2 km から 80 km までの安定した長距離伝送が可能です。複数拠点にまたがる高帯域データセンター相互接続の要件を満たします。

高性能計算（HPC）および生成 AI

HPC 環境や大規模な生成 AI プラットフォームでは、モデル学習やデータ交換を支える極めて高い帯域幅が不可欠です。 800G QSFP-DD は、低消費電力かつ高信頼性を備えたソリューションとして、高密度ラック構成に適しており、突発的なトラフィック増加にも柔軟に対応します。

今後の展望

より高帯域への進化

GPU、AI アクセラレータ、そして大規模モデルの継続的なスケール拡大に伴い、データセンターでは 1.6T、さらにはそれ以上の高速伝送への需要が顕在化しつつあります。800G QSFP-DD は、次世代の超高速光トランシーバへとスムーズに移行するための重要な基盤技術となります。

高密度化と低消費電力設計の進展

光トランシーバにおける消費電力と放熱は、今後も重要な設計課題であり続けます。
将来の 800G およびそれ以上の高速モジュールでは、PAM4 変調方式、回路設計、DSP アルゴリズムのさらなる最適化により、帯域幅の向上と同時に消費電力の低減が図られていくでしょう。

AI とクラウドネットワークの融合加速

800G QSFP-DD は、AI データセンター、クラウドサービスプロバイダー（CSP）のネットワーク、HPC プラットフォームにおいて広く導入され、ネットワークアーキテクチャを高帯域・低遅延・高いスケーラビリティを備えた方向へと進化させる原動力となります。