生成AIは、サーバシステムの爆縮現象を急加速しており、熱処理問題は緊急対策事項として認識されている。空冷は水冷・液冷へと変化するとともに、そのシステム構造が深化しなければならない。さらに、データセンターのコンテナ化・モジュール化も同時に進行している。

1987年 九州大学 工学部電子工学科 修士課程 了。同年4月 (株)東芝 入社。1990年より2年間 米国ニュージャージ州 ベルコア社、1994年より2年間 米国ニューヨーク市 コロンビア大学にて客員研究員。 1998年10月より東京大学 大型計算機センター助教授、2001年4月より東京大学 情報理工学系研究科 助教授。2005年4月より現職(東京大学 情報理工学系研究科 教授)。WIDEプロジェクト代表。 MPLS-JAPAN代表、IPv6普及・高度化推進協議会専務理事、JPNIC(日本ネットワークインフォメーションセンター)理事長、東大グリーンICTプロジェクト代表、日本データセンター協会 副理事長/運営委員会委員長、IPTVフォーラム理事長、JNSA（日本ネットワークセキュリティー協会）理事長、CSAJ(日本クラウドセキュリティー協会)会長。 工学博士(東京大学)。

2025年は水冷サーバーの導入が本格化する水冷元年です。水冷環境の設備の導入などそのハードルは決して低くはありません。デル・テクノロジーズが取り組んでいる 「安心で安全な水冷サーバーの環境を必要とする方に届ける挑戦」 について、本イベントの趣旨や枠組みを含めて解説します。

生成AIは初期の注目フェーズを経て実用段階へ入り、大規模モデルのトレーニングや推論に必要な計算リソースを効率的に運用するための技術に注目が集まっています。本講演では、最新のBlackwellアーキテクチャに基づくGPUとそれを搭載する液冷サーバーについて解説し、コンピューティングインフラの未来を探ります。

水冷方式を採用することで、AI用高負荷サーバーの効果的な冷却が可能となるだけでなく、データセンターのエネルギー消費の削減と環境負荷の低減が期待できます。本プレゼンでは、サーバーと冷却熱源の組み合わせを用いたケーススタディを通じて、水冷方式の省エネ効果を最大限に活用するための重要なポイントを解説します。

急激に増加するAI需要に対応するため、データセンターはGPU搭載のサーバーによる高密度化が進んでおり、サステナビリティの観点でも特に冷却のエネルギー効率向上が強く求められている。本イベントでは、新しい冷却テクノロジーとその展開方法まで実践的な視点で説明します。

生成AIの登場以降、GPUに対するニーズが高まっています。GPU基盤は消費電力、ネットワーク、発熱等、様々な面で従来のサーバとは大きく異なるため、データセンターに対する要求も厳しくなります。従来のデータセンターとは異なる、GPU基盤を収容するAIデータセンターについて、KDDIの取り組みを紹介します。

生成AIやChatGPTなどの対話型AIの利用が進む中、専用サーバーの需要が急速に高まっています。しかし、これらのサーバーは従来以上の電力を消費し大量の熱を発する為、従来の方式では十分な冷却が困難でした。これらの課題に対応すべく、NTTコミュニケーションズは国内初の液冷方式のサーバー機器に対応した超省エネ型データセンターサービス「Green Nexcenter^®」を提供します。

AIおよびHPCのプラットフォーム構築・導入にあたり、多様な液冷ソリューション、マルチクラウド接続、グローバルネットワーク対応、再生可能エネルギー100％などの付加価値を提供するエクイニクスの最新データセンター・ソリューションを、余すところなくご紹介いたします。