NTTドコモとNTT、In-Network Computingで遠隔GPU活用の低遅延AI映像解析に成功

実証実験のシステム構成
実証実験のシステム構成全 1 枚

NTTドコモとNTTは、分散配備された遠隔GPUリソースと5GネットワークをIOWN APNで接続するINCエッジを活用したIn-Network Computingにより、低遅延なAI映像解析の実証実験に成功したと発表した。

6G時代に向けて、没入型XRやAI・ロボットを活用した新たなサービスの展開が進むと言われている。これらのサービスでは、従来に比べ大容量・低遅延のデータ転送や大規模なデータ処理を必要とする場合がある。特に、小型のロボットや簡素なウェアラブル端末などでAIにおける学習や推論を用いるアプリケーションを利用する場合、顧客体感を落とすことなくサービスを提供するためには、端末以外の処理リソースにおいてもリアルタイムに大量のデータを処理する能力が求められる。

6G時代のネットワークには通信の処理だけでなく、サービスのデータ処理も含めた制御を実施し、品質を担保することが期待されている。一方で、AI推論処理の分散実行は、従来、アプリケーションやサーバ側で制御されることが一般的であり、ネットワークは主にデータ転送を担う役割にとどまっていた。そのため、推論処理に用いるGPUリソースの配置や通信遅延がサービス品質に大きく影響し、通信遅延の面で有利である地理的に近い場所にある計算リソースの利用が前提となるなど、柔軟なリソース活用には課題があった。


《森脇稔》

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